1、Renforcement learning 強化學習
成熟期大概需要1-2年
強(qiang)化學(xue)(xue)(xue)習作(zuo)為一(yi)種人工智能(neng)方(fang)法,它能(neng)使計算器在沒有明確(que)指導的情(qing)況下像人一(yi)樣自主(zhu)學(xue)(xue)(xue)習。本質(zhi)上,強(qiang)化學(xue)(xue)(xue)習技術是從自然界中學(xue)(xue)(xue)習的一(yi)種基本法則。心理(li)學(xue)(xue)(xue)家愛德華·桑代克(Edward Thorndike)在100多(duo)年(nian)前也注意到了(le)這一(yi)點。
它的(de)意義在于,能(neng)夠讓(rang)機器自(zi)主通過環境經驗磨練技能(neng),加(jia)快自(zi)動駕駛汽車以及其(qi)它自(zi)動化領域的(de)進展速(su)度。其(qi)中(zhong)最經典的(de)案例(li)是,去年打敗李世乭的(de)AlphaGo就是大量(liang)應用(yong)了強(qiang)化學習技術。
MIT 教(jiao)育委(wei)員會(hui)中(zhong)國區主席(xi)、MIT中(zhong)國面試官(guan)石嵐表(biao)示,強化學習正(zheng)在迅速(su)發展,并逐步將人工智能滲(shen)透到除(chu)了游戲之外的各個領域(yu)。除(chu)了能夠提升自(zi)動駕(jia)駛汽(qi)車性(xing)能,該技術還(huan)能讓機器人領會(hui)并掌握以前從未訓練過的技能。
該領域參與的企業和機(ji)構包括DeepMind、Mobileye、OpenAI、Google、Uber,中(zhong)國(guo)則(ze)有百(bai)度、科大訊飛、、微軟研(yan)究院、中(zhong)科院等(deng)參與其(qi)中(zhong)。
2、Self-Driving Trucks 自動駕駛貨車
成熟期預計5-10年
自動駕駛(shi)貨車(che)入選的理(li)由則(ze)是因為它可以在高(gao)速公路(lu)上行(xing)駛(shi),該技術(shu)能幫助貨車(che)司機(ji)更高(gao)效地王城運輸任務。他(ta)給人類司機(ji)帶來(lai)的威脅在于(yu)可能會(hui)讓(rang)他(ta)們(men)的薪酬降低,并可能會(hui)讓(rang)他(ta)們(men)失業。
該領域的主要研究(jiu)者和參與者包括沃(wo)爾沃(wo)、Otto、戴姆勒、皮特比爾特和百度。
對自動駕(jia)(jia)駛(shi)技(ji)(ji)術感(gan)興趣的(de)也不僅(jin)僅(jin)是貨運(yun)公司,Uber在去(qu)年(nian)8月收(shou)購(gou)了Otto(據(ju)報(bao)道收(shou)購(gou)價高(gao)達6.8億美元)。收(shou)購(gou)以后,Otto團隊(dui)可以和(he)Uber的(de)500多位工(gong)程師合作,共同研(yan)發自動駕(jia)(jia)駛(shi)技(ji)(ji)術。萊萬多夫(fu)斯基如今成(cheng)為了Uber該技(ji)(ji)術研(yan)發團隊(dui)的(de)負責人,他(ta)表示Uber的(de)目標是創建一個強(qiang)大的(de)自動運(yun)輸交通網,讓(rang)人和(he)貨物在多地之間的(de)交通更加(jia)方便(bian)、安(an)全且成(cheng)本(ben)更低。
去(qu)年十月(yue),一臺裝(zhuang)載了(le)Otto自動駕(jia)駛(shi)系統的(de)貨車(che)將2000箱百威啤(pi)酒(jiu)從科(ke)羅(luo)拉(la)多州(zhou)的(de)科(ke)林斯堡(bao)(Fort Collins)送達科(ke)羅(luo)拉(la)多泉(Colorado Springs),全程共行駛(shi)了(le)200千米(mi)。車(che)上唯(wei)一的(de)真人(ren)司機始(shi)終都在駕(jia)駛(shi)室后面的(de)休息室坐著(zhu),一刻也(ye)沒有碰過方向盤(pan)。
3、Hot Solar Cells 太陽能熱光伏電池
成熟期:10到15年
它實現了(le)一(yi)種可(ke)(ke)以讓太陽能電池效率翻倍的(de)技術突破。它的(de)意義在于,可(ke)(ke)能會催生出在日落后依(yi)然可(ke)(ke)以工作的(de)廉價(jia)太陽能發(fa)電技術。
麻省(sheng)理工(gong)學(xue)院的一(yi)個(ge)科(ke)學(xue)家團隊已經制造了一(yi)種全(quan)新(xin)類(lei)型的太(tai)(tai)陽(yang)能(neng)設備,利用(yong)工(gong)程創(chuang)新(xin)和(he)最新(xin)的材(cai)料科(ke)學(xue)進步(bu)來捕獲更多的太(tai)(tai)陽(yang)能(neng)。該(gai)技術的秘訣(jue)在于先(xian)將太(tai)(tai)陽(yang)光(guang)(guang)變成(cheng)熱能(neng),然后將其重(zhong)新(xin)變成(cheng)光(guang)(guang),而且聚集在太(tai)(tai)陽(yang)能(neng)電(dian)池可以(yi)使(shi)用(yong)的光(guang)(guang)譜范圍內。
麻省理工學院團隊的這項技(ji)術(shu)當(dang)然也(ye)有其弊端,比如(ru)部分部件相對而(er)言仍(reng)然非(fei)常高(gao)昂,以及目(mu)前僅(jin)能在(zai)真(zhen)空(kong)環(huan)境(jing)下(xia)工作等(deng)。但其經濟性應該會隨著(zhu)效率的提高(gao)而(er)提高(gao)。
主要研究者包括(kuo)David Bierman、Marin Soljacic、Evelyn Wang(麻省(sheng)理(li)工學(xue)院)、Vladimir Shalaev(普(pu)渡大(da)學(xue)),學(xue)院派居多(duo)。
4、Paying with Your Face 刷臉識別
成熟期:現在
人臉識別技術主(zhu)(zhu)要是由(you)中國(guo)企業主(zhu)(zhu)導,更多的(de)應用場(chang)景在(zai)中國(guo),主(zhu)(zhu)要的(de)是中國(guo)的(de)企業,包(bao)括Face++、和百度。
它如今已經可以十分精確了(le),在網絡交易等領域被廣泛使用。但它的(de)問題(ti)在于有隱(yin)私泄(xie)漏的(de)隱(yin)患。
百(bai)度(du)在機器學習(xi),在識別不同年齡的(de)機器學習(xi)方面比較突出。百(bai)度(du)連續(xu)兩年入選,去年是語(yu)音識別,今天(tian)是刷臉識別。當然,也少不了當年馬云親自(zi)在德(de)國(如果沒有錯的(de)話)的(de)一個演講中(zhong)演示(shi)刷臉支付的(de)案例。
和(he)米資(zi)本管(guan)理(li)合伙人谷懿說,她從美國(guo)(guo)飛(fei)中國(guo)(guo),落地(di)后是刷臉進關(guan),中國(guo)(guo)海(hai)關(guan)比美國(guo)(guo)海(hai)關(guan)先進。在(zai)(zai)應(ying)(ying)用(yong)層(ceng)面,中美沒有(you)以前差距那么明顯。她認為(wei)在(zai)(zai)應(ying)(ying)用(yong)層(ceng)和(he)基礎層(ceng)方面都有(you)很多的(de)投資(zi)機會。中國(guo)(guo)企(qi)業(ye)跟美國(guo)(guo)企(qi)業(ye)相(xiang)比,需要做得更全(quan)面。中國(guo)(guo)的(de)客戶也更愿意(yi)為(wei)新技(ji)術買單。
5、The 360-Degree Selfie 360度自拍
成熟期:現在
消費級360度全(quan)景相機的入選理由是,它(ta)能夠更(geng)真實的還原事件和場景。
MIT商業評論說,一(yi)項技(ji)術的(de)革命往往得益于很多技(ji)術的(de)創新(xin)。全景(jing)技(ji)術的(de)出(chu)現也不(bu)例外。由于全景(jing)相機(ji)較普(pu)通(tong)相機(ji)而言功率更(geng)大,所以產(chan)生更(geng)多的(de)熱量,而采用智(zhi)能(neng)手(shou)機(ji)手(shou)機(ji)處理器可以很好(hao)的(de)解決這個(ge)問題。
該(gai)領域(yu)的主要參與者包括日本理光(guang)、三(san)星、360fly、JK Imaging (柯達Pixpro相機(ji)的制造廠商)、IC Real Tech和Humaneyes Technologies等。
迄今為止,已有(you)的兩種(zhong)主流全(quan)景(jing)(jing)拍攝技術:拼接多個相(xiang)機拍攝或者是采用(yong)價值不菲的(10000美(mei)(mei)金)特種(zhong)相(xiang)機都(dou)有(you)很大(da)的缺陷(xian)。使用(yong)這(zhe)兩種(zhong)方(fang)法操(cao)作的圖像處理過程都(dou)是十分繁瑣,且很耗時。360°全(quan)景(jing)(jing)相(xiang)機則讓消(xiao)費者花500美(mei)(mei)金就能實現。
現在,紐約時(shi)報(New YorkTimes)以及路(lu)透(tou)社(Reuters)的(de)記者(zhe)在采訪海地颶風災(zai)情以及加沙難(nan)民營時(shi)都使用了三星的(de)Gear360全景(jing)相機(價值350美金)。
6、Practical Quantum Computers 實用型量子計算機
成熟期:4-5年
實用型量(liang)(liang)子(zi)計(ji)算機(ji)(ji)的(de)(de)(de)技術(shu)突(tu)破在(zai)于(yu)它(ta)能制造(zao)出穩(wen)定的(de)(de)(de)量(liang)(liang)子(zi)比特。它(ta)的(de)(de)(de)重要意義(yi):在(zai)運行(xing)人(ren)工(gong)智能程序以及(ji)處(chu)理復雜的(de)(de)(de)模擬和(he)規劃(hua)問題(ti)時,量(liang)(liang)子(zi)計(ji)算機(ji)(ji)的(de)(de)(de)速度可能是傳統(tong)計(ji)算機(ji)(ji)的(de)(de)(de)指數倍,而量(liang)(liang)子(zi)計(ji)算機(ji)(ji)甚至能制造(zao)出無法破解的(de)(de)(de)密碼(ma)。
量子計算機(ji)雖(sui)然每年都(dou)是“十(shi)大突(tu)破(po)性技術”的奪標(biao)大熱門,但每年我們都(dou)得出同樣的結論:仍然無法實(shi)(shi)用。現(xian)在,它正(zheng)在把(ba)以前的理論設(she)計變成現(xian)實(shi)(shi)。
從現(xian)在起(qi)2-5年內,這樣的(de)系統(tong)(tong)很有可能開始出(chu)(chu)(chu)售。最終,科(ke)學家(jia)們(men)有望研(yan)制(zhi)出(chu)(chu)(chu)擁有10萬(wan)個量子比特的(de)系統(tong)(tong)。這些(xie)系統(tong)(tong)會制(zhi)造出(chu)(chu)(chu)精確的(de)分子模型(xing),從而顛(dian)覆材(cai)料、化學和制(zhi)藥(yao)產業,讓科(ke)學家(jia)們(men)研(yan)制(zhi)出(chu)(chu)(chu)各種新材(cai)料和新藥(yao)。
更大膽(dan)的(de)預測是(shi),十年之(zhi)內(nei),科學(xue)家(jia)們或許就會研(yan)制出擁有100萬(wan)個量(liang)子比特的(de)量(liang)子計算系統。
主(zhu)要(yao)參與這方面研究的包括荷蘭量子技術研究所QuTech、英特爾、谷歌、微軟(ruan)和IBM。
7、Gene Therapy 2.0 基因療法2.0
成熟期:現在
很可惜,都是(shi)美國企(qi)業(ye),沒有中國企(qi)業(ye)和研究(jiu)機(ji)構。
美國即將批(pi)準首個基因治(zhi)療技術,更多基因療法正在(zai)開發與批(pi)準的進程(cheng)中。它的重要意義(yi)在(zai)于,很(hen)多疾病都是由單個基因突變導致(zhi)的,新型基因療法能夠徹底治(zhi)愈這些疾病。
早期基(ji)因療法失(shi)敗(bai)的(de)(de)原因部(bu)分(fen)是源于其遞送機(ji)制,因為(wei)新的(de)(de)遺傳物質(zhi)(改造基(ji)因)、以及將(jiang)其攜帶(dai)至(zhi)細胞的(de)(de)載體病(bing)毒,被錯誤(wu)地遞送到基(ji)因組的(de)(de)其他(ta)位(wei)置,這會激活某些患者(zhe)體內(nei)的(de)(de)致癌基(ji)因,或者(zhe)引起(qi)患者(zhe)免(mian)疫(yi)系統(tong)的(de)(de)過度反應,從(cong)而(er)導致多器官功能衰(shuai)竭以及腦死亡。
在美國,Spark Therapeutics有望成為第一家邁入市場(chang)的(de)基因(yin)療(liao)法(fa)(fa)(fa)新創公(gong)司,該公(gong)司開發(fa)出(chu)針對漸進式失(shi)明的(de)基因(yin)治療(liao)方法(fa)(fa)(fa)。還有很(hen)多其他正(zheng)在研究(jiu)的(de)基因(yin)療(liao)法(fa)(fa)(fa),正(zheng)將(jiang)目(mu)光投(tou)向(xiang)血友病(bing)的(de)治療(liao),以(yi)及一種稱為表皮(pi)溶解水皰癥的(de)遺傳性皮(pi)膚(fu)失(shi)能癥。
挑戰依(yi)然存在(zai)。雖(sui)然目(mu)前已(yi)經針(zhen)對幾種相對罕見的(de)(de)疾(ji)病(bing)開(kai)發了(le)基因療法(fa),但是(shi)對于那些(xie)具有(you)復雜遺傳病(bing)因的(de)(de)常見疾(ji)病(bing),開(kai)發對應的(de)(de)基因療法(fa)則(ze)更加困難。
主要(yao)研究者包括SparkTherapeutics、BioMarin、GenSight Biologics、BlueBird Bio、UniQure。
8、The Cell Atlas 細胞圖譜
成熟期:5年
技術突破(po):這是人(ren)體中各種細胞類型的完全目錄。超精確的人(ren)類生理學模型將加速新藥研發(fa)與試驗。
據悉,科(ke)學(xue)家正在建(jian)立一(yi)個(ge)超詳細(xi)(xi)(xi)的 “人類細(xi)(xi)(xi)胞(bao)圖譜”,即通過細(xi)(xi)(xi)胞(bao)內(nei)部的內(nei)容來(lai)定義活細(xi)(xi)(xi)胞(bao)。為了執行(xing)這個(ge)解碼人體37.2萬億細(xi)(xi)(xi)胞(bao)的任(ren)務(wu),由來(lai)自美國(guo)(guo)(guo)、英國(guo)(guo)(guo)、瑞典、以色(se)列(lie)、荷(he)蘭和日本(ben)的國(guo)(guo)(guo)際科(ke)學(xue)家組(zu)成的聯(lian)合會正在分配任(ren)務(wu),包括檢測(ce)每個(ge)細(xi)(xi)(xi)胞(bao)的分子特征,并給每種細(xi)(xi)(xi)胞(bao)一(yi)個(ge)在人體空間中特定的“郵政(zheng)編碼”。
細(xi)胞(bao)圖譜(pu)研(yan)(yan)究(jiu)的(de)(de)執行(xing)者主要是頂尖研(yan)(yan)究(jiu)所,包括英國桑格(ge)研(yan)(yan)究(jiu)所、麻(ma)省理(li)工學院(yuan)和(he)哈佛大學的(de)(de)布羅(luo)德研(yan)(yan)究(jiu)所、以(yi)及由Facebook首席執行(xing)官馬克·扎克伯格(ge)(Mark Zuckerberg)資(zi)助(zhu)的(de)(de)位于加利(li)福(fu)尼亞州(zhou)的(de)(de)一個(ge)全新的(de)(de)“Biohub研(yan)(yan)究(jiu)所”。在去(qu)年9月,扎克伯格(ge)和(he)他的(de)(de)妻子(zi)Priscilla Chan將細(xi)胞(bao)圖譜(pu)研(yan)(yan)究(jiu)作為了30億(yi)美元醫療(liao)研(yan)(yan)究(jiu)捐贈的(de)(de)首個(ge)目(mu)標(biao)。
9、Reversing Paralysis 治愈癱瘓
成熟期:10-15年
治愈癱瘓入選在(zai)于(yu)它(ta)實(shi)現(xian)了無線腦-體電子元件可繞過神經系統的損(sun)傷來實(shi)現(xian)運動的技術突(tu)破。它(ta)的重(zhong)要意義(yi)在(zai)于(yu)全(quan)球有數(shu)百(bai)萬人被(bei)癱瘓所折磨,無時(shi)不刻都渴望著擺(bai)脫疾病的困擾。
除(chu)了治療癱瘓外,科(ke)學家希望能(neng)夠(gou)使用(yong)所謂的“神經義肢”,通(tong)過(guo)在眼(yan)睛中(zhong)放(fang)置芯片來恢(hui)(hui)復視(shi)力,或者是恢(hui)(hui)復阿(a)爾茨(ci)海默病人的記憶。
相比(bi)起非常成熟的人工(gong)耳蝸,讓“神經義(yi)肢”改(gai)善癱瘓(huan)會更有難度。在1998年(nian),一個患(huan)者使用(yong)腦(nao)探(tan)針(zhen)實現了移動計算(suan)機光標的任務(wu),但它并沒(mei)有任何更為(wei)廣泛的實際應用(yong)。該(gai)項技術仍(reng)然太(tai)基(ji)礎、太(tai)復雜以及無法脫離實驗室的環境。
雖然(ran)很(hen)復(fu)(fu)雜(za),并(bing)且(qie)進展(zhan)緩慢(man),但是神經(jing)旁路仍然(ran)意義重大(da),病人對此充(chong)滿了強烈的(de)期待,多諾霍說(shuo),“人們希望恢復(fu)(fu)他們的(de)日常生活。”
主要(yao)研究機構包括巴黎綜合理(li)工大學(xue)洛(luo)桑理(li)工學(xue)院(EPFL)韋斯(si)生物和神經工程中(zhong)心、匹茲堡大學(xue)、- 凱斯(si)西儲大學(xue)
10、Botnets of Things 僵尸物聯網
成熟期:現在
僵尸物聯網可以感染并控制攝像頭、手機等其它消費電子產品等惡意軟件導致大規模的網絡癱瘓。基于這種惡意軟件的僵尸網絡對互聯網的破壞能力越來越大,也會越來越難以阻止。目前主要的研究(jiu)者包括Mirai僵尸網絡軟件的創造者。