麻省理工發布2018年“全球十大突破性技術”

自2001年以來，我們每年都會評選出我們眼中的“十大突破技術”。人們通常會問，你所說的“突破”是什么意思？這個問題很有道理：我們選擇的一些技術沒有被廣泛使用，而另一些技術即將商業化。事實上，我們正在尋找的是對我們的生活產生深遠影響的單一技術或一系列技術。今年，人工智能領域一種名為GAN的技術正在賦予機器想象力；

盡管存在棘手的倫理限制，人工胚胎正在重新定義生活方式，為研究人類生命發展的早期階段打開了一扇窗戶。在可預見的未來，天然氣可能是我們的主要能源之一，位于得克薩斯州化學工業中心的一家實驗工廠正試圖利用天然氣創造清潔能源。這份清單上的這些和其他技術值得我們密切關注。選擇013D金屬打印的原因：新設備首次使金屬零件的3D打印成為一項實用的技術突破：3D金屬打印機實現了金屬物體的低成本快速打印。這一點意義重大：大型復雜金屬物體按需打印的能力將給制造業帶來變化。主要研究人員：Markforge、Desktop Metal、GE等成熟年份：盡管3D打印技術已經存在了幾十年，但它仍然局限于業余愛好者和設計師的小圈子，僅用于制作一次性原型。此外，以前的3D打印技術使用任何非塑料材料（尤其是金屬），這非常昂貴，速度慢得令人無法接受。但現在，隨著成本的降低和使用的簡化，這項技術有望成為一項實用的零部件生產技術。如果它被廣泛使用，它可能會改變我們大規模生產產品的方式。在短期內，有了這項技術，制造商將不再需要維持大量庫存，他們可以按需打印組件。從長遠來看，大規模生產特定組件的大型工廠將被擁有豐富產品線的小作坊所取代。這些小作坊將能夠根據客戶的需求隨時打印各種零件。這項技術的優點是，它可以生產更輕、更堅固的金屬零件，以及傳統金屬加工方法無法制造的形狀復雜的零件。它甚至可以在制造過程中精確控制金屬的微觀結構。2017年，勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室的研究人員宣布，他們開發了一種3D打印不銹鋼零件的方法，這種方法生產的零件強度是傳統方法生產的兩倍。同樣在2017年，位于波士頓附近的3D打印初創公司Markforge發布了第一臺3D金屬打印機，價格低于10萬美元。波士頓的另一家3D打印初創公司Desktop Metal也于2017年12月開始交付他們的第一臺3D金屬原型打印機。該公司還計劃為工業制造引入更大的打印機，這將比以前的3D金屬打印機快100倍。3D金屬打印的操作現在變得越來越容易了。Desktop Metal現在推出了一款用于3D金屬打印的軟件。用戶只需要在軟件中輸入他們想要打印的對象的規格，軟件就會生成適合3D打印的計算機模型。長期以來，通用電氣一直在其航空產品中使用3D打印技術。早在2013年，“十大突破技術”中就提到了“增材制造”。該公司還在測試一種新型3D金屬打印機，這種打印機可以快速打印，可用于生產大型零件。通用電氣計劃在2018年開始銷售3D金屬打印機。02選擇完美網絡隱私的原因：一個最初為加密貨幣交易過程開發的工具，現在可以防止你在上網時透露任何非必要的信息技術突破。計算機科學家正在完善一種加密工具，該工具可以在不泄露非必要信息的情況下完成驗證。這一點意義重大：如果你需要披露個人信息才能在網上完成某件事，使用這種方法，你可以很容易地實現Zcash、摩根大通和ING等主要研究人員的成熟，同時避免隱私泄露或身份被盜的風險。現在，由于一種新工具的出現，真正的互聯網隱私終于可以實現了。例如，這個工具可以讓你在不透露出生日期的情況下證明你已經年滿18歲，或者你在銀行里有足夠的錢來完成金融交易，而不透露你的銀行余額或其他細節。這大大降低了隱私泄露或身份被盜的風險。該工具是一種新的加密協議，稱為“零知識證明”。盡管研究人員已經研究了幾十年，但直到去年，人們對零知識驗證的興趣才開始激增。在某種程度上，這是由于人們對加密貨幣的熱情越來越高，以及大多數加密貨幣由機構所有的現實。同時，為了一個偉大的……

它還受益于零知識驗證在2016年底建立的電子貨幣Z Cash實踐中的應用。Zcash的研究人員使用一種名為zk-SNARK（簡潔的非交互式零知識驗證）的方法讓用戶進行匿名交易。通常，這在比特幣和其他公共區塊鏈系統中是不可能的，而比特幣和其它公共區塊鏈體系中的交易對每個人都是公開透明的。盡管從理論上講，這些交易是匿名的，但通過與其他數據相結合，仍然可以追蹤甚至識別交易員。世界第二大區塊鏈網絡以太坊的創始人Vitalik Buterin稱zk SNARK是一種“徹底改變游戲規則的技術”。去年，摩根大通在其基于區塊鏈的支付系統中增加了zk SNARK。然而，盡管zk-SNARK承諾了各種好處，但它的計算量大，運行速度慢。同時，zk SNARK需要“可信安裝”，生成的密鑰如果落入壞人手中，可以摧毀整個系統。然而，研究人員正在努力研究替代方案，希望在沒有上述密鑰的情況下更有效地部署零知識驗證。03選擇零碳天然氣發電的原因：天然氣發電廠的一種新的工程方法，二氧化碳回收技術的突破：發電廠可以以廉價高效的方式捕獲天然氣燃燒釋放的碳，這對避免溫室氣體排放具有重要意義：天然氣發電為美國提供了近32%的電力，其碳排放量也達到了電力部門碳排放總量的30%。主要研究人員：8 RiversCapital，Exelon電力公司，CB&；I類到期日：3-5年。在可預見的未來，我們可能會一直使用天然氣作為主要的發電來源之一。現成廉價的天然氣發電量占美國總發電量的30%，占世界發電量的22%。盡管天然氣比煤炭清潔得多，但它仍然會造成大量的碳排放。美國煉油工業區中心休斯頓郊外出現了一座尖端發電廠，他們正在測試一種可以實現清潔天然氣能源的技術。這家公司有一個50兆瓦的項目，他們是凈電力公司。該公司認為，他們可以捕獲天然氣發電過程中釋放的所有二氧化碳，同時可以以低成本發電，至少與標準天然氣發電廠的成本相同。如果能夠實現這一點，就意味著從現在起可以以合理的價格從化石燃料中獲得零碳能源。這樣的天然氣發電肯定會改善能源供應狀況，因為它既不像核能那樣昂貴，也不像可再生能源那樣不穩定。凈電力公司是8 Rivers Capital、Exelon電力公司和CB&；

我是能源公司合作的產物。該公司的發電廠已經開始試運行，并已開始初步測試，他們打算在未來幾個月內公布初步評估結果。這座發電廠將燃燒天然氣產生的二氧化碳置于高壓高溫環境中，并利用合成的超臨界二氧化碳作為“工作介質”來驅動一臺特殊的渦輪機。其中，大部分二氧化碳可以持續重復使用，其余的可以以低成本的方式捕獲。降低成本的關鍵是出售部分二氧化碳。目前，二氧化碳主要用于輔助原油開采。這個市場容量有限，而且不環保。然而，最終，Net Power希望其他行業對二氧化碳的需求會上升，例如水泥制造、塑料制造和其他碳基材料行業。凈電力技術無法解決天然氣造成的所有問題，尤其是開采問題，但只要我們仍在使用天然氣，我們就應該使其更清潔。選擇人工胚胎的原因：科學家已經開始通過干細胞在胚胎技術上取得突破：在不使用卵細胞或精子細胞的情況下，研究人員只能從干細胞中培養出類似胚胎的結構，這為創造人工生命提供了新的途徑。意義：人工胚胎將為研究人員提供更方便的工具來研究人類生命的神秘起源。然而，這項技術正在引發新的生物倫理爭議。主要研究人員有：劍橋大學、密歇根大學、洛克菲勒大學、中國科學院等。現在，英國劍橋大學的胚胎學家在一項突破性研究中使用干細胞培養了一個逼真的小鼠胚胎，該研究重新定義了如何創造人工生命。這個胚胎不是卵細胞和精子的組合，只使用從另一個胚胎中獲得的細胞。研究人員在三維支架上仔細觀察了這些細胞，然后這些細胞開始相互連接，并排列成幾天大的小鼠胚胎獨特的子彈形狀。研究人員被這一景象所吸引。團隊負責人Magdelena Zernicka-Goetz說：“我們知道干細胞具有極其強大的潛力，可以展現出近乎神奇的能力。然而，我們沒有意識到它們可以如此完美地組織自己。”。澤爾妮卡·戈茨說，她的“合成”胚胎可能不會發育成老鼠。盡管如此，它們也意味著我們很快就能在沒有卵子的情況下繁殖哺乳動物。但這并不是澤爾尼卡·戈茨的最終目標。她想研究早期胚胎的細胞是如何開始分化為其特殊功能的。她說，下一步的研究是利用人類胚胎干細胞產生人工胚胎，密歇根大學和洛克菲勒大學也在研究這一問題。人工合成的人類胚胎對科學家來說將是一個福音，這將使他們能夠梳理胚胎在早期發育過程中所經歷的過程。此外，由于這些胚胎是由易于操作的干細胞發育而來的，實驗室將能夠使用各種工具，如基因編輯技術，在胚胎生長過程中對其進行研究。然而，人工胚胎會引起一些倫理問題。如果它們最終與真正的人類胚胎無法區分，我們該怎么辦？它們在實驗室里能長多久才會感到疼痛？生物倫理學家說，我們需要在科學競爭加劇之前解決這些問題。05選擇對抗性神經網絡的原因：兩個人工智能系統通過玩“貓捉老鼠”的游戲在想象技術上取得了突破：兩個AI系統可以通過相互對抗來創造超真實的原始圖像或聲音，而在此之前，機器從未有過這種能力，這具有重要意義：它賦予了機器想象能力，因此，這可能會減少它們對人類的依賴。但它也將它們變成了一種具有驚人功能的數字偽造工具。主要研究人員有：谷歌大腦、DeepMind、英偉達、中國科學院自動化研究所、百度、阿里巴巴、騰訊、商湯科技、依圖科技、云從科技、Defiance科技等。現在人工智能識別物體的能力越來越強：向它展示一百萬張圖片，它可以準確地告訴你哪一個有行人過馬路。但人工智能幾乎不可能單獨生成行人的照片。如果能夠做到這一點，它將能夠創建大量看似逼真的合成圖片，并將行人置于各種環境中……

自動駕駛系統可以在足不出戶的情況下使用這些圖片進行訓練。但問題是，從頭開始創造東西需要想象力，而這正是人工智能技術難以實現的能力。直到2014年，時任蒙特利爾大學博士生的伊恩·古德費羅在酒吧與朋友進行學術辯論時，突然想到了這個問題的答案。這種被稱為“GAN”的方法將使用兩個神經網絡（一種簡化的人腦數學模型，是現代機器學習的基石），然后讓它們在數字版的“貓捉老鼠”游戲中相互對抗。這兩個網絡將使用相同的數據集進行訓練。其中一個神經網絡被稱為生成網絡，它的任務是根據我們看到的圖片生成新的圖片，比如一個單手臂的行人。另一種神經網絡被稱為判別網絡，其任務是判斷它看到的圖片是否與訓練時的圖片相似，或者它是否是生成模型創建的“贗品”。例如，有可能判斷這個有三只手臂的人是否是真的嗎？慢慢地，生成網絡來創建圖片的能力會非常強，以至于無法通過判斷網絡來看穿它。基本上，經過訓練，生成網絡學會了識別和創建看起來非常真實的行人圖片。這項技術已成為過去十年人工智能領域最具潛力的突破，幫助機器產生甚至可以人類的結果。目前，GAN已經被用來創造非常真實的聲音，以及非常逼真的假圖片。自2001年以來，我們每年都會評選出我們眼中的“十大突破技術”。人們通常會問，你所說的“突破”是什么意思？這個問題很有道理：我們選擇的一些技術沒有被廣泛使用，而另一些技術即將商業化。事實上，我們正在尋找的是對我們的生活產生深遠影響的單一技術或一系列技術。今年，人工智能領域一種名為GAN的技術正在賦予機器想象力；

盡管存在棘手的倫理限制，人工胚胎正在重新定義生活方式，為研究人類生命發展的早期階段打開了一扇窗戶。在可預見的未來，天然氣可能是我們的主要能源之一，位于得克薩斯州化學工業中心的一家實驗工廠正試圖利用天然氣創造清潔能源。這份清單上的這些和其他技術值得我們密切關注。選擇013D金屬打印的原因：新設備首次使金屬零件的3D打印成為一項實用的技術突破：3D金屬打印機實現了金屬物體的低成本快速打印。這一點意義重大：大型復雜金屬物體按需打印的能力將給制造業帶來變化。主要研究人員：Markforge、Desktop Metal、GE等成熟年份：盡管3D打印技術已經存在了幾十年，但它仍然局限于業余愛好者和設計師的小圈子，僅用于制作一次性原型。此外，以前的3D打印技術使用任何非塑料材料（尤其是金屬），這非常昂貴，速度慢得令人無法接受。但現在，隨著成本的降低和使用的簡化，這項技術有望成為一項實用的零部件生產技術。如果它被廣泛使用，它可能會改變我們大規模生產產品的方式。在短期內，有了這項技術，制造商將不再需要維持大量庫存，他們可以按需打印組件。從長遠來看，大規模生產特定組件的大型工廠將被擁有豐富產品線的小作坊所取代。這些小作坊將能夠根據客戶的需求隨時打印各種零件。這項技術的優點是，它可以生產更輕、更堅固的金屬零件，以及傳統金屬加工方法無法制造的形狀復雜的零件。它甚至可以在制造過程中精確控制金屬的微觀結構。2017年，勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室的研究人員宣布，他們開發了一種3D打印不銹鋼零件的方法，這種方法生產的零件強度是傳統方法生產的兩倍。同樣在2017年，位于波士頓附近的3D打印初創公司Markforge發布了第一臺3D金屬打印機，價格低于10萬美元。波士頓的另一家3D打印初創公司Desktop Metal也于2017年12月開始交付他們的第一臺3D金屬原型打印機。該公司還計劃為工業制造引入更大的打印機，這將比以前的3D金屬打印機快100倍。3D金屬打印的操作現在變得越來越容易了。Desktop Metal現在推出了一款用于3D金屬打印的軟件。用戶只需要在軟件中輸入他們想要打印的對象的規格，軟件就會生成適合3D打印的計算機模型。長期以來，通用電氣一直在其航空產品中使用3D打印技術。早在2013年，“十大突破技術”中就提到了“增材制造”。該公司還在測試一種新型3D金屬打印機，這種打印機可以快速打印，可用于生產大型零件。通用電氣計劃在2018年開始銷售3D金屬打印機。02選擇完美網絡隱私的原因：一個最初為加密貨幣交易過程開發的工具，現在可以防止你在上網時透露任何非必要的信息技術突破。計算機科學家正在完善一種加密工具，該工具可以在不泄露非必要信息的情況下完成驗證。這一點意義重大：如果你需要披露個人信息才能在網上完成某件事，使用這種方法，你可以很容易地實現Zcash、摩根大通和ING等主要研究人員的成熟，同時避免隱私泄露或身份被盜的風險。現在，由于一種新工具的出現，真正的互聯網隱私終于可以實現了。例如，這個工具可以讓你在不透露出生日期的情況下證明你已經年滿18歲，或者你在銀行里有足夠的錢來完成金融交易，而不透露你的銀行余額或其他細節。這大大降低了隱私泄露或身份被盜的風險。該工具是一種新的加密協議，稱為“零知識證明”。盡管研究人員已經研究了幾十年，但直到去年，人們對零知識驗證的興趣才開始激增。在某種程度上，這是由于人們對加密貨幣的熱情越來越高，以及大多數加密貨幣由機構所有的現實。同時，為了一個偉大的……

它還受益于零知識驗證在2016年底建立的電子貨幣Z Cash實踐中的應用。Zcash的研究人員使用一種名為zk-SNARK（簡潔的非交互式零知識驗證）的方法讓用戶進行匿名交易。通常，這在比特幣和其他公共區塊鏈系統中是不可能的，而比特幣和其它公共區塊鏈體系中的交易對每個人都是公開透明的。盡管從理論上講，這些交易是匿名的，但通過與其他數據相結合，仍然可以追蹤甚至識別交易員。世界第二大區塊鏈網絡以太坊的創始人Vitalik Buterin稱zk SNARK是一種“徹底改變游戲規則的技術”。去年，摩根大通在其基于區塊鏈的支付系統中增加了zk SNARK。然而，盡管zk-SNARK承諾了各種好處，但它的計算量大，運行速度慢。同時，zk SNARK需要“可信安裝”，生成的密鑰如果落入壞人手中，可以摧毀整個系統。然而，研究人員正在努力研究替代方案，希望在沒有上述密鑰的情況下更有效地部署零知識驗證。03選擇零碳天然氣發電的原因：天然氣發電廠的一種新的工程方法，二氧化碳回收技術的突破：發電廠可以以廉價高效的方式捕獲天然氣燃燒釋放的碳，這對避免溫室氣體排放具有重要意義：天然氣發電為美國提供了近32%的電力，其碳排放量也達到了電力部門碳排放總量的30%。主要研究人員：8 RiversCapital，Exelon電力公司，CB&；I類到期日：3-5年。在可預見的未來，我們可能會一直使用天然氣作為主要的發電來源之一。現成廉價的天然氣發電量占美國總發電量的30%，占世界發電量的22%。盡管天然氣比煤炭清潔得多，但它仍然會造成大量的碳排放。美國煉油工業區中心休斯頓郊外出現了一座尖端發電廠，他們正在測試一種可以實現清潔天然氣能源的技術。這家公司有一個50兆瓦的項目，他們是凈電力公司。該公司認為，他們可以捕獲天然氣發電過程中釋放的所有二氧化碳，同時可以以低成本發電，至少與標準天然氣發電廠的成本相同。如果能夠實現這一點，就意味著從現在起可以以合理的價格從化石燃料中獲得零碳能源。這樣的天然氣發電肯定會改善能源供應狀況，因為它既不像核能那樣昂貴，也不像可再生能源那樣不穩定。凈電力公司是8 Rivers Capital、Exelon電力公司和CB&；

我是能源公司合作的產物。該公司的發電廠已經開始試運行，并已開始初步測試，他們打算在未來幾個月內公布初步評估結果。這座發電廠將燃燒天然氣產生的二氧化碳置于高壓高溫環境中，并利用合成的超臨界二氧化碳作為“工作介質”來驅動一臺特殊的渦輪機。其中，大部分二氧化碳可以持續重復使用，其余的可以以低成本的方式捕獲。降低成本的關鍵是出售部分二氧化碳。目前，二氧化碳主要用于輔助原油開采。這個市場容量有限，而且不環保。然而，最終，Net Power希望其他行業對二氧化碳的需求會上升，例如水泥制造、塑料制造和其他碳基材料行業。凈電力技術無法解決天然氣造成的所有問題，尤其是開采問題，但只要我們仍在使用天然氣，我們就應該使其更清潔。選擇人工胚胎的原因：科學家已經開始通過干細胞在胚胎技術上取得突破：在不使用卵細胞或精子細胞的情況下，研究人員只能從干細胞中培養出類似胚胎的結構，這為創造人工生命提供了新的途徑。意義：人工胚胎將為研究人員提供更方便的工具來研究人類生命的神秘起源。然而，這項技術正在引發新的生物倫理爭議。主要研究人員有：劍橋大學、密歇根大學、洛克菲勒大學、中國科學院等。現在，英國劍橋大學的胚胎學家在一項突破性研究中使用干細胞培養了一個逼真的小鼠胚胎，該研究重新定義了如何創造人工生命。這個胚胎不是卵細胞和精子的組合，只使用從另一個胚胎中獲得的細胞。研究人員在三維支架上仔細觀察了這些細胞，然后這些細胞開始相互連接，并排列成幾天大的小鼠胚胎獨特的子彈形狀。研究人員被這一景象所吸引。團隊負責人Magdelena Zernicka-Goetz說：“我們知道干細胞具有極其強大的潛力，可以展現出近乎神奇的能力。然而，我們沒有意識到它們可以如此完美地組織自己。”。澤爾妮卡·戈茨說，她的“合成”胚胎可能不會發育成老鼠。盡管如此，它們也意味著我們很快就能在沒有卵子的情況下繁殖哺乳動物。但這并不是澤爾尼卡·戈茨的最終目標。她想研究早期胚胎的細胞是如何開始分化為其特殊功能的。她說，下一步的研究是利用人類胚胎干細胞產生人工胚胎，密歇根大學和洛克菲勒大學也在研究這一問題。人工合成的人類胚胎對科學家來說將是一個福音，這將使他們能夠梳理胚胎在早期發育過程中所經歷的過程。此外，由于這些胚胎是由易于操作的干細胞發育而來的，實驗室將能夠使用各種工具，如基因編輯技術，在胚胎生長過程中對其進行研究。然而，人工胚胎會引起一些倫理問題。如果它們最終與真正的人類胚胎無法區分，我們該怎么辦？它們在實驗室里能長多久才會感到疼痛？生物倫理學家說，我們需要在科學競爭加劇之前解決這些問題。05選擇對抗性神經網絡的原因：兩個人工智能系統通過玩“貓捉老鼠”的游戲在想象技術上取得了突破：兩個AI系統可以通過相互對抗來創造超真實的原始圖像或聲音，而在此之前，機器從未有過這種能力，這具有重要意義：它賦予了機器想象能力，因此，這可能會減少它們對人類的依賴。但它也將它們變成了一種具有驚人功能的數字偽造工具。主要研究人員有：谷歌大腦、DeepMind、英偉達、中國科學院自動化研究所、百度、阿里巴巴、騰訊、商湯科技、依圖科技、云從科技、Defiance科技等。現在人工智能識別物體的能力越來越強：向它展示一百萬張圖片，它可以準確地告訴你哪一個有行人過馬路。但人工智能幾乎不可能單獨生成行人的照片。如果能夠做到這一點，它將能夠創建大量看似逼真的合成圖片，并將行人置于各種環境中……

自動駕駛系統可以在足不出戶的情況下使用這些圖片進行訓練。但問題是，從頭開始創造東西需要想象力，而這正是人工智能技術難以實現的能力。直到2014年，時任蒙特利爾大學博士生的伊恩·古德費羅在酒吧與朋友進行學術辯論時，突然想到了這個問題的答案。這種被稱為“GAN”的方法將使用兩個神經網絡（一種簡化的人腦數學模型，是現代機器學習的基石），然后讓它們在數字版的“貓捉老鼠”游戲中相互對抗。這兩個網絡將使用相同的數據集進行訓練。其中一個神經網絡被稱為生成網絡，它的任務是根據我們看到的圖片生成新的圖片，比如一個單手臂的行人。另一種神經網絡被稱為判別網絡，其任務是判斷它看到的圖片是否與訓練時的圖片相似，或者它是否是生成模型創建的“贗品”。例如，有可能判斷這個有三只手臂的人是否是真的嗎？慢慢地，生成網絡來創建圖片的能力會非常強，以至于無法通過判斷網絡來看穿它。基本上，經過訓練，生成網絡學會了識別和創建看起來非常真實的行人圖片。這項技術已成為過去十年人工智能領域最具潛力的突破，幫助機器產生甚至可以人類的結果。目前，GAN已經被用來創造非常真實的聲音，以及非常逼真的假圖片。舉一個著名的例子。芯片公司英偉達的研究人員用明星照片訓練了一個GAN系統，該系統生成了數百張根本不存在但看起來非常真實的人臉照片。另一個研究小組制作了梵高的油畫，看起來非常逼真。經過進一步的訓練，GAN可以對圖片進行各種修改，比如用雪覆蓋干凈的道路，或者把馬變成斑馬。但GAN的結果并不完美：他們生產的自行車可能有兩套車把，或者眉毛錯位。但由于一些圖片和聲音如此逼真，一些專家認為，GAN在某種程度上已經開始了解他們所看到和聽到的世界的潛在結構。這意味著，隨著人工智能開始獲得想象力，他們也可能開始理解它在這個世界上看到的東西。伊恩·古德費羅（Ian Goodfellow）發明GAN后，他受到了臉書首席科學家亞恩·勒村（Yann LeCun）、NVIDIA黃仁勛（NVIDIA Huang Renxun）創始人、蘭鼎（Landing.ai）創始人吳恩達（Andrew Ng）的贊揚，吸引了許多機構和企業開始研究。在中國，學術機構致力于進一步完善和優化GAN理論。例如，中國科學院自動化研究所的研究人員受人類視覺識別過程的啟發，提出了用于人臉圖像合成的雙路徑GAN（TP-GAN），而商湯中大聯合實驗室在國際學術會議上發表了多項與GAN相關的研究成果。中國商界更傾向于將技術應用于服務，相關案例數不勝數。例如，百度利用GAN構建語音識別框架，Iflytek通過將GAN與傳統深度學習框架相結合，在語音合成領域取得了巨大進展。06選擇共享人工智能的原因：將機器學習工具轉移到云端將有助于人工智能更廣泛地傳播。基于云的人工智能正在降低這項技術的難度和價格意義。目前，人工智能的應用主要由少數幾家公司主導。但一旦它與云技術相結合，許多人都能接觸到它，從而實現爆炸性的經濟增長。主要研究人員包括：亞馬遜、谷歌、微軟、百度、騰訊、阿里巴巴、Iflytek、第四范式等。目前，人工智能一直只是亞馬遜、百度、谷歌和微軟等大型科技公司以及少數初創公司的玩物。對于其他領域的許多公司來說，人工智能太昂貴，也太難完全普及。如何解決這個問題？基于云的機器學習工具正在將人工智能帶給更廣泛的群體。如今，亞馬遜的AWS子公司幾乎占據了云人工智能市場的主導地位。谷歌正試圖通過TensorFlow挑戰其地位，TensorFlow是一個開源的人工智能框架，可以開發機器學習系統。谷歌最近剛剛發布的Cloud AutoML，……

這也是一個經過預訓練的系統，可以使人工智能更容易使用。加入Azure平臺云服務戰爭的微軟選擇與亞馬遜合作，推出開源深度學習框架Gloon。理論上，Gloon可以讓它變得簡單，就像開發一個移動應用程序來創建神經網絡一樣，這是一種重要的人工智能技術，試圖復制人類大腦的學習方式。雖然我們不知道哪家公司將成為人工智能云服務市場的領導者，但贏家肯定會獲得巨大的商機。如果人工智能革命將蔓延到經濟領域的每一個角落，那么機器學習工具也將成為必需品。如今，絕大多數人工智能技術僅用于科技行業，這為該領域帶來了效率的提高以及各種新產品和服務。然而，其他公司和行業很難利用人工智能技術的發展。如果人工智能技術能夠更全面地應用于醫療、制造和能源行業，將大大提高各行業的生產力。不幸的是，大多數公司仍然缺乏知道如何使用云人工智能的人才。因此，亞馬遜和谷歌也建立了咨詢服務。07選擇基因占卜的理由：大規模的基因研究將使科學家能夠預測常見疾病和人格特征方面的技術突破：科學家現在可以使用你的基因組數據預測你患心臟病或癌癥的幾率，甚至可以預測你的智商。意義：基于DNA的預測技術可能是公共衛生領域的下一個重大突破。然而，這將增加歧視的風險。主要研究人員：Helix、23andMe、Myriad Genetics、UKBiobank、Broad Institute、華大基因、一真生物、WeGene等：現在有一天，嬰兒出生時會得到DNA檢測報告。這些報告將預測嬰兒患心臟病或癌癥的可能性，他們是否對煙草上癮，以及他們是否比普通人聰明。由于大規模基因研究的發展（其中一些涉及100多萬人）和科學進步，這樣的報告將很快從概念上變成現實。事實證明，最常見的疾病和人的許多行為和特征，包括智力水平，并不是一個或幾個基因影響的結果，而是許多基因的結果。利用正在進行的大規模基因研究的數據，科學家們正在創建他們所說的“多基因風險評分”。盡管新的DNA測試只提供了概率推斷，而不是直接的診斷結論，但它仍然可以極大地有利于醫學的發展。例如，如果患有癌癥高風險的女性接受更多的乳房X光檢查，而患有癌癥低風險的女性則接受更少的乳房X射線檢查，那么這些檢查可能會發現更多的患者患有真正的癌癥，并降低假警報的可能性。制藥公司也可以將這些分數用于阿爾茨海默病或心臟病等疾病的預防藥物的臨床試驗。通過選擇患病風險較高的志愿者，他們可以更準確地測試藥物的效果。問題是，這些預測遠非完美。誰想知道他們將來可能會患上老年癡呆癥？如果癌癥風險指數較低的人推遲篩查，然后患上癌癥怎么辦？關于多基因測試指標的得分還有其他爭議，因為它們幾乎可以預測任何個體特征，而不僅僅是疾病。然而，家長和教育工作者應該如何使用這些信息？對此，行為遺傳學家EricTurkheimer表示，這項新技術“既令人興奮又令人擔憂”，因為基因數據不僅可以讓我們受益，還可以被用于其他目的，并產生不良影響。選擇08 Sensor City的原因：Alphabet的子公司Sidewalk Labs計劃創建一個高科技社區，重新思考如何建設和運營一座城市。多倫多的一個街區有望成為世界上第一個將尖端城市設計與尖端技術成功融合的地方。重大意義：智慧城市將使城市地區變得更加經濟實惠和宜居。環境保護的主要研究人員：Alphabet旗下的Sidewalk實驗室、多倫多海濱、阿里巴巴等。成熟度：該項目于2017年10月宣布，預計將于2019年開工。如今，世界各地的許多智慧城市計劃都擱淺了……

一旦雄心勃勃的目標被降低，或者超級富豪以外的普通居民因為生活成本而被趕走。然而，多倫多一個名為Quayside的項目希望從頭開始重新設計一個社區，并用最新的數字技術重建它，以打破現有的失敗局面。Alphabet在紐約擁有的Sidewalk實驗室將與加拿大政府合作，使這一高科技項目在多倫多海濱工業區落地。該項目的目標之一是在一個巨大的傳感器網絡的基礎上做出有關設計、政策和信息技術的所有決策。這個網絡將收集各種信息：空氣質量、噪音水平和人們的行為等數據。在該計劃中，所有車輛都是自動駕駛共享汽車，負責快遞等低水平體力勞動的機器人也將在地下運行。Sidewalk實驗室表示，他們計劃將他們正在設計的軟件和系統開源，允許其他公司在上面創建服務，類似于為手機開發應用程序的做法。該公司計劃密切監控公共基礎設施，但這引發了人們對數據管理和隱私的擔憂。但Sidewalk實驗室認為，它可以通過與社區和地方政府的合作來緩解一些擔憂。Sidewalk實驗室負責城市系統規劃的高管RitAggarwala說：“我們在Quayside項目中所做的最獨特的事情是，這個項目不僅包含了我們的雄心壯志，而且有一定程度的謙遜。”。目前，北美許多城市都在努力成為Sidewalk實驗室的下一個目標。管理碼頭區開發項目的公共部門首席執行官WillFleissig表示，“舊金山、丹佛、洛杉磯和波士頓都與我們聯系以獲得推薦。”選擇Babel Fish耳塞的原因是：盡管現有硬件不太容易使用，谷歌Pixel Buds展示了實時翻譯的技術突破：近實時翻譯適用于多種語言，使用起來非常方便和重要：在當今日益全球化的世界中，語言仍然是溝通的一大障礙。主要研究者有：谷歌、Iflytek、百度、騰訊、搜狗、清華大學、哈工大、蘇州大學等成熟時期：現在風靡一時的科幻經典。在現實世界中，谷歌開發了一種過渡性的解決方案：一對名為Pixel Buds的耳塞，價值159美元。這副耳塞可以通過谷歌翻譯應用程序在Pixel智能手機上實時翻譯。一個人需要戴耳塞，另一個人需要拿著手機。默認情況下，戴耳塞的人會用自己的語言說英語，然后谷歌翻譯會翻譯他們說的話，并在智能手機上大聲播放。拿著手機的人回應后，答案會被翻譯出來，然后在耳塞中播放。谷歌翻譯之前有對話功能，其iOS和Android應用程序可以自動識別說話者的語言，然后自動翻譯。然而，背景噪音會使應用程序更難理解話語，也會使應用難以判斷說話者何時停止和開始翻譯。Pixel Buds有效地解決了這些問題，因為佩戴者可以在說話時用手指點擊并按下右邊的耳塞。將互動分別放在智能手機和耳塞上，可以讓雙方控制麥克風，并幫助揚聲器保持眼神交流，因為不需要來回傳遞手機。目前，Pixel Buds因其設計低于行業平均水平而受到批評。耳塞看起來不智能，不太適合耳朵，而且很難適應手機。然而，對于笨拙的硬件仍有計劃。Pixel Buds讓每個人都能在近乎實時的翻譯中看到跨越語言障礙的自由交流的曙光，你不必把巴別塔魚放在耳朵里。在中國，許多公司也積極參與開發。Iflytek、百度和搜狗可以說是這一領域的領導者。除了提供智能語音和翻譯服務外，他們還將技術引入硬件。然而，與更喜歡耳機作為起點的外國制造商相比，中國企業選擇了翻譯機，例如Iflytek的Xiao Translator和百度的共享WiFi Translator。材料量子飛躍的10個原因：研究人員最近開始使用量子計算機對簡單分子進行建模，這只是技術突破的開始：這具有重大意義……

IBM用7量子位量子計算機成功模擬小分子的電子結構：利用這項技術，科學家可以了解分子信息的各個方面，并開發更有效的藥物和新材料，以更有效地產生或傳輸能量。主要研究人員：IBM、谷歌、哈佛大學的Alán Aspuru Guzik教授、中國科學技術大學、中國科學院、浙江大學、阿里巴巴等。成熟：5到10年后，新型量子計算機功能強大，但其發展道路仍籠罩在迷霧中：量子計算機具有無與倫比的計算能力，但我們尚未實現。一個很有前途的應用方向正在向量子計算機招手：精確分子設計。多年來，化學家們一直夢想著設計新的蛋白質來開發更有效的藥物，或者設計新型高效電池中的電解質，將太陽能直接轉化為液體燃料的神奇化合物，以及更高效的太陽能電池。然而，這些技術中的材料分子很難在計算機上建模和模擬，更不用說設計和合成了。即使是模擬簡單分子的電子形式的任務也會非常復雜，以至于現有的計算機都會失敗。然而，對于量子計算機來說，這只是小菜一碟。與傳統計算機相比，“1”或“0”的數字比特被用作計算和存儲單元，量子計算機使用量子系統的量子比特作為運算單元。最近，IBM的研究人員使用一臺7量子位量子計算機來模擬一個三原子分子。如今，科學家們正在用更多的量子位建造量子計算機，量子算法也在改進。準確模擬我們更感興趣的大分子也是可能的。事實上，中國在量子計算方面已經取得了相當大的進展。雖然目前的技術水平無法與以前的大企業相比，但在工業界、學術界和政府的共同努力下，它正在一步一步地追趕領先者。2017年5月，中國科學院宣布由中國科學技術大學、中國科學院阿里巴巴量子會計實驗室、浙江大學和中國科學院物理研究所聯合開發的光量子計算機正式誕生。此外，同年10月11日，中國科學院與阿里云聯合發布了量子計算云平臺。量子計算的商業化指日可待，速度不輸歐美。然而，量子計算仍有許多地方需要突破。首先，量子計算的準確性很低。盡管它非常適合深度學習等精度要求較低的計算，但可能很難處理傳統計算機的一般計算工作。舉一個著名的例子。芯片公司英偉達的研究人員用明星照片訓練了一個GAN系統，該系統生成了數百張根本不存在但看起來非常真實的人臉照片。另一個研究小組制作了梵高的油畫，看起來非常逼真。經過進一步的訓練，GAN可以對圖片進行各種修改，比如用雪覆蓋干凈的道路，或者把馬變成斑馬。但GAN的結果并不完美：他們生產的自行車可能有兩套車把，或者眉毛錯位。但由于一些圖片和聲音如此逼真，一些專家認為，GAN在某種程度上已經開始了解他們所看到和聽到的世界的潛在結構。這意味著，隨著人工智能開始獲得想象力，他們也可能開始理解它在這個世界上看到的東西。伊恩·古德費羅（Ian Goodfellow）發明GAN后，他受到了臉書首席科學家亞恩·勒村（Yann LeCun）、NVIDIA黃仁勛（NVIDIA Huang Renxun）創始人、蘭鼎（Landing.ai）創始人吳恩達（Andrew Ng）的贊揚，吸引了許多機構和企業開始研究。在中國，學術機構致力于進一步完善和優化GAN理論。例如，中國科學院自動化研究所的研究人員受人類視覺識別過程的啟發，提出了用于人臉圖像合成的雙路徑GAN（TP-GAN），而商湯中大聯合實驗室在國際學術會議上發表了多項與GAN相關的研究成果。中國商界更傾向于將技術應用于服務，相關案例數不勝數。例如，百度使用GAN構建語音識別框架，Iflytek通過GAN和tra的結合在語音合成領域取得了巨大進展……

國家深度學習框架。06選擇共享人工智能的原因：將機器學習工具轉移到云端將有助于人工智能更廣泛地傳播。基于云的人工智能正在降低這項技術的難度和價格意義。目前，人工智能的應用主要由少數幾家公司主導。但一旦它與云技術相結合，許多人都能接觸到它，從而實現爆炸性的經濟增長。主要研究人員包括：亞馬遜、谷歌、微軟、百度、騰訊、阿里巴巴、Iflytek、第四范式等。目前，人工智能一直只是亞馬遜、百度、谷歌和微軟等大型科技公司以及少數初創公司的玩物。對于其他領域的許多公司來說，人工智能太昂貴，也太難完全普及。如何解決這個問題？基于云的機器學習工具正在將人工智能帶給更廣泛的群體。如今，亞馬遜的AWS子公司幾乎占據了云人工智能市場的主導地位。谷歌正試圖通過TensorFlow挑戰其地位，TensorFlow是一個開源的人工智能框架，可以開發機器學習系統。谷歌最近剛剛發布的Cloud AutoML也是一個經過預訓練的系統，可以讓人工智能更容易使用。加入Azure平臺云服務戰爭的微軟選擇與亞馬遜合作，推出開源深度學習框架Gloon。理論上，Gloon可以讓它變得簡單，就像開發一個移動應用程序來創建神經網絡一樣，這是一種重要的人工智能技術，試圖復制人類大腦的學習方式。雖然我們不知道哪家公司將成為人工智能云服務市場的領導者，但贏家肯定會獲得巨大的商機。如果人工智能革命將蔓延到經濟領域的每一個角落，那么機器學習工具也將成為必需品。如今，絕大多數人工智能技術僅用于科技行業，這為該領域帶來了效率的提高以及各種新產品和服務。然而，其他公司和行業很難利用人工智能技術的發展。如果人工智能技術能夠更全面地應用于醫療、制造和能源行業，將大大提高各行業的生產力。不幸的是，大多數公司仍然缺乏知道如何使用云人工智能的人才。因此，亞馬遜和谷歌也建立了咨詢服務。07選擇基因占卜的理由：大規模的基因研究將使科學家能夠預測常見疾病和人格特征方面的技術突破：科學家現在可以使用你的基因組數據預測你患心臟病或癌癥的幾率，甚至可以預測你的智商。意義：基于DNA的預測技術可能是公共衛生領域的下一個重大突破。然而，這將增加歧視的風險。主要研究人員：Helix、23andMe、Myriad Genetics、UKBiobank、Broad Institute、華大基因、一真生物、WeGene等：現在有一天，嬰兒出生時會得到DNA檢測報告。這些報告將預測嬰兒患心臟病或癌癥的可能性，他們是否對煙草上癮，以及他們是否比普通人聰明。由于大規模基因研究的發展（其中一些涉及100多萬人）和科學進步，這樣的報告將很快從概念上變成現實。事實證明，最常見的疾病和人的許多行為和特征，包括智力水平，并不是一個或幾個基因影響的結果，而是許多基因的結果。利用正在進行的大規模基因研究的數據，科學家們正在創建他們所說的“多基因風險評分”。盡管新的DNA測試只提供了概率推斷，而不是直接的診斷結論，但它仍然可以極大地有利于醫學的發展。例如，如果癌癥高危女性的乳房X光檢查較多，而癌癥低危女性的乳房X線檢查較少，那么這些檢查可能會發現更多的患者患有真正的癌癥，并降低假警報的可能性。制藥公司也可以將這些分數用于阿爾茨海默病或心臟病等疾病的預防藥物的臨床試驗。通過選擇患病風險較高的志愿者，他們可以更準確地測試藥物的效果。問題是，這些預測與預期相去甚遠……

發射型計算機斷層掃描儀。誰想知道他們將來可能會患上老年癡呆癥？如果癌癥風險指數較低的人推遲篩查，然后患上癌癥怎么辦？關于多基因測試指標的得分還有其他爭議，因為它們幾乎可以預測任何個體特征，而不僅僅是疾病。然而，家長和教育工作者應該如何使用這些信息？對此，行為遺傳學家EricTurkheimer表示，這項新技術“既令人興奮又令人擔憂”，因為基因數據不僅可以讓我們受益，還可以被用于其他目的，并產生不良影響。選擇08 Sensor City的原因：Alphabet的子公司Sidewalk Labs計劃創建一個高科技社區，重新思考如何建設和運營一座城市。多倫多的一個街區有望成為世界上第一個將尖端城市設計與尖端技術成功融合的地方。重大意義：智慧城市將使城市地區變得更加經濟實惠和宜居。環境保護的主要研究人員：Alphabet旗下的Sidewalk實驗室、多倫多海濱、阿里巴巴等。成熟度：該項目于2017年10月宣布，預計將于2019年開工。如今，世界各地的許多智慧城市計劃都被擱置了，或者曾經雄心勃勃的目標被降低了，或者超級富豪以外的普通居民因為生活成本而被趕走了。然而，多倫多一個名為Quayside的項目希望從頭開始重新設計一個社區，并用最新的數字技術重建它，以打破現有的失敗局面。Alphabet在紐約擁有的Sidewalk實驗室將與加拿大政府合作，使這一高科技項目在多倫多海濱工業區落地。該項目的目標之一是在一個巨大的傳感器網絡的基礎上做出有關設計、政策和信息技術的所有決策。這個網絡將收集各種信息：空氣質量、噪音水平和人們的行為等數據。在該計劃中，所有車輛都是自動駕駛共享汽車，負責快遞等低水平體力勞動的機器人也將在地下運行。Sidewalk實驗室表示，他們計劃將他們正在設計的軟件和系統開源，允許其他公司在上面創建服務，類似于為手機開發應用程序的做法。該公司計劃密切監控公共基礎設施，但這引發了人們對數據管理和隱私的擔憂。但Sidewalk實驗室認為，它可以通過與社區和地方政府的合作來緩解一些擔憂。Sidewalk實驗室負責城市系統規劃的高管RitAggarwala說：“我們在Quayside項目中所做的最獨特的事情是，這個項目不僅包含了我們的雄心壯志，而且有一定程度的謙遜。”。目前，北美許多城市都在努力成為Sidewalk實驗室的下一個目標。管理碼頭區開發項目的公共部門首席執行官WillFleissig表示，“舊金山、丹佛、洛杉磯和波士頓都與我們聯系以獲得推薦。”選擇Babel Fish耳塞的原因是：盡管現有硬件不太容易使用，谷歌Pixel Buds展示了實時翻譯的技術突破：近實時翻譯適用于多種語言，使用起來非常方便和重要：在當今日益全球化的世界中，語言仍然是溝通的一大障礙。主要研究者有：谷歌、Iflytek、百度、騰訊、搜狗、清華大學、哈工大、蘇州大學等成熟時期：現在風靡一時的科幻經典。在現實世界中，谷歌開發了一種過渡性的解決方案：一對名為Pixel Buds的耳塞，價值159美元。這副耳塞可以通過谷歌翻譯應用程序在Pixel智能手機上實時翻譯。一個人需要戴耳塞，另一個人需要拿著手機。默認情況下，戴耳塞的人會用自己的語言說英語，然后谷歌翻譯會翻譯他們說的話，并在智能手機上大聲播放。拿著手機的人回應后，答案會被翻譯出來，然后在耳塞中播放。谷歌翻譯之前有對話功能，其iOS和Android應用程序可以自動識別說話者的語言，然后自動翻譯。然而，背景噪音會使應用程序更難理解話語，也會使應用難以判斷說話者何時停止和開始翻譯。Pixel Buds有效地解決了這些問題，因為佩戴者可以在說話時用手指點擊并按下右邊的耳塞。放置……

智能手機和耳塞分別進行交互，可以讓雙方控制麥克風，幫助揚聲器保持眼神交流，因為不需要來回傳遞手機。目前，Pixel Buds因其設計低于行業平均水平而受到批評。耳塞看起來不智能，不太適合耳朵，而且很難適應手機。然而，對于笨拙的硬件仍有計劃。Pixel Buds讓每個人都能在近乎實時的翻譯中看到跨越語言障礙的自由交流的曙光，你不必把巴別塔魚放在耳朵里。在中國，許多公司也積極參與開發。Iflytek、百度和搜狗可以說是這一領域的領導者。除了提供智能語音和翻譯服務外，他們還將技術引入硬件。然而，與更喜歡耳機作為起點的外國制造商相比，中國企業選擇了翻譯機，例如Iflytek的Xiao Translator和百度的共享WiFi Translator。材料量子飛躍的10個原因：研究人員最近開始使用量子計算機對簡單分子進行建模，這只是技術突破的開始：IBM用7量子位量子計算機成功模擬小分子的電子結構具有重要意義：有了這項技術，科學家可以了解分子信息的各個方面，并開發更有效的藥物和新材料，以更有效地產生或傳輸能量。主要研究人員：IBM、谷歌、哈佛大學的Alán Aspuru Guzik教授、中國科學技術大學、中國科學院、浙江大學、阿里巴巴等。成熟：5到10年后，新型量子計算機功能強大，但其發展道路仍籠罩在迷霧中：量子計算機具有無與倫比的計算能力，但我們尚未實現。一個很有前途的應用方向正在向量子計算機招手：精確分子設計。多年來，化學家們一直夢想著設計新的蛋白質來開發更有效的藥物，或者設計新型高效電池中的電解質，將太陽能直接轉化為液體燃料的神奇化合物，以及更高效的太陽能電池。然而，這些技術中的材料分子很難在計算機上建模和模擬，更不用說設計和合成了。即使是模擬簡單分子的電子形式的任務也會非常復雜，以至于現有的計算機都會失敗。然而，對于量子計算機來說，這只是小菜一碟。與傳統計算機相比，“1”或“0”的數字比特被用作計算和存儲單元，量子計算機使用量子系統的量子比特作為運算單元。最近，IBM的研究人員使用一臺7量子位量子計算機來模擬一個三原子分子。如今，科學家們正在用更多的量子位建造量子計算機，量子算法也在改進。準確模擬我們更感興趣的大分子也是可能的。事實上，中國在量子計算方面已經取得了相當大的進展。雖然目前的技術水平無法與以前的大企業相比，但在工業界、學術界和政府的共同努力下，它正在一步一步地追趕領先者。2017年5月，中國科學院宣布由中國科學技術大學、中國科學院阿里巴巴量子會計實驗室、浙江大學和中國科學院物理研究所聯合開發的光量子計算機正式誕生。此外，同年10月11日，中國科學院與阿里云聯合發布了量子計算云平臺。量子計算的商業化指日可待，速度不輸歐美。然而，量子計算仍有許多地方需要突破。首先，量子計算的準確性很低。盡管它非常適合深度學習等精度要求較低的計算，但可能很難處理傳統計算機的一般計算工作。

標簽：摩根斑馬發現現代

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