日前,斯坦福大學研究團隊、美國國防部高級研究計劃局(DARPA)以及硅谷創投公司和米資本的專家們,共同研討了技術將如何重塑行業和社會等問題。他們分析了現今全球前沿科技的未來趨勢,涵蓋對人工智能、自動駕駛汽車、多尺度數據、再生器官、增強現實以及網絡風險保護等多方面的探討。
人工智能
評估與信任迎來新挑戰
人工智能從早期的通過訓練來抓取表面信息,到現在已可以從過去的數據中自我學習,人們獲得了更多高質量的數據,也促使我們更深入了解模型是如何進行決策、提供建議以及快速自我觸發的。
但以往,沒有人能解釋算法是如何自我做出決定并提供建議的。現在,人們對人工智能的評估和信任,迎來了一個全新層次的理解和挑戰。
DARPA曾經創建了一個名為“可破解的人工智能(XAI)”的新程序,目的是創建一套機器學習技術,提供更多可破譯的模型,同時保持高水平的機器自我學習,使用戶能夠理解、信任和有效管理新一代人工智能。
對于企業來說,人工智能和深度學習的規則也發生了巨大變化。盡管人工智能還沒能完全取代整個勞動力,但其已經可以幫助改善大多數公司的一些基本效率問題。現在,人工智能的完整解決方案可以包括計算機視覺、自然語言識別、語音或感官識別等各種技術的組合。
在醫療界,人們需要更加高效的運營管理,醫療影像設備將越來越多地人工智能化,并出現更多自動化工作流程。實際上,自從神經網絡開始以來,人工智能在醫學成像等應用中的精度已經相當高,其不僅幫助了醫生,還能以較低廉的成本,為更多患者提供早期診斷。
自動駕駛汽車
考慮如何與人類交互
對自動駕駛汽車來說,除了考慮老生常談的安全性,還應考慮的問題是自動駕駛汽車如何與人類交互的?
譬如,對人行橫道的了解、預測和設計,都會使人們與自動駕駛汽車之間產生有效溝通,而在十字交叉路口,自動駕駛汽車與其他車輛司機的交流也將是至關重要的問題。如果要大規模推廣自動駕駛汽車,必須實現乘客、行人、司機和其他相關者之間的無縫溝通。
普遍預計,自動駕駛汽車將在未來數十年內產生數萬億的經濟效益,這是由汽車制造商、供應商、科技巨頭和創業公司推動的大規模項目,現在已逐漸帶來了收益。
然而,為了確保安全,自動駕駛汽車需要經過數千億英里的駕駛測試。許多公司正在利用新的仿真技術來增加實時行駛里程的演習,投資新的傳感器系統,并采用ISO標準來大規模部署自動駕駛汽車,只有對軟件、硬件和開發流程等多方面進行嚴格的驗證和審查,人們才能確信自動駕駛汽車是安全的。
自動駕駛汽車究竟能否取代數百萬的專業司機?其實,各種形式的自動化也存在類似的問題。當機器在不斷降低成本、自我學習的同時,人類毫無疑問將找到自我適應的方法。其中一個趨勢是:在某些特定的領域,增強現實在工作中與人的配合,其實比純自動化的投資回報更高——現在,增強現實已不僅是一種娛樂形式,它在幫助人們在工作中減少傷害和疲勞,也帶來了更好的工作環境。
數據建模
再生醫學應用在擴展
未來,揭示醫療數據背后的含義、定制治療方案將至關重要,因為它能為個性化的治療提供有力的數據參照,滿足人們對個性化醫療保健的需求。
但如果只有一種數據模式是遠遠不夠的。計算機算法將通過多組學數據來識別驅動疾病的基因,通過多模式、多尺度、高維度的生物醫學數據,讓人類從多個角度和尺度研究疾病。
醫療界的另一個新興領域是再生醫學——修復、替換或再生細胞、組織或器官,從而恢復受損功能。再生醫學最初的重點,集中在組織工程領域,即用干細胞代替損傷的組織和器官,現在已經擴大到包括使用干細胞來模擬疾病、自體移植和功能分子的治療性遞送,以及免疫功能在組織修復中的作用等領域中。但是,由于科學家需要人為控制干細胞的行為活動,這種方法不僅面臨技術挑戰,還必須進行一系列的臨床研究,最后通過美國食品和藥物管理局(FDA)等國家政府機構的監管批準。
而在藥品行業,企業在藥物研發方面的投入正逐漸減少,藥企面臨公眾和監管方面要求降價的壓力,藥物的失敗率卻越來越高——過時的2D平臺測試以及對免疫缺陷的實驗鼠的研究速度,進展十分緩慢。
因此,制藥公司開始考慮采用新技術,依靠創新公司提供新的方法,在模擬與人體接近的微環境下完成測試,而藥物進入人體測試后成功率會更高。
網絡新時代
保護數據能力需提高
以上的計算機、智能手機、自動駕駛汽車以及增強現實設備,人們對它們越依賴,其性能和數據存儲上就越容易出現漏洞。隨著網絡風險的迅速演變,保護數據和資產的能力也必須隨著發生變化。
當今,網絡風險保護已經以多種形式進入到消費者和大型研發企業當中,不過,一些小企業的網絡安全卻體現了較強的創新趨勢。這些小企業利用技術在全球范圍內分銷其產品,更好地為已經改變購買行為的客戶提供服務,并通過數據分析客戶的行為,他們早已積極采用基于云計算的軟件服務,以便更靈活的按月支付其數據需求。
因此,即便小型企業的網絡漏洞不斷發生變化,隨之而來的,也是不斷更新的解決方案,幫助小企業打造了更安全的網絡保護。
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