技術，如何重塑行業與社會？

——斯坦福大學、DARPA與矽谷公司共同分析前沿科技發展趨勢

圖片來自網路

日前，斯坦福大學研究團隊、美國國防部高級研究計劃局（DARPA）以及矽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，涵蓋對人工智慧、自動駕駛汽車、多尺度數據、再生器官、增強現實以及網路風險保護等多方面的探討。

人工智慧

評估與信任迎來新挑戰

人工智慧從早期的通過訓練來抓取表面資訊，到現在已可以從過去的數據中自我學習，人們獲得了更多高品質的數據，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，沒有人能解釋演算法是如何自我做出決定並提供建議的。現在，人們對人工智慧的評估和信任，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“可破解的人工智慧（XAI）”的新程式，目的是創建一套機器學習技術，提供更多可破譯的模型，同時保持高水準的機器自我學習，使用戶能夠理解、信任和有效管理新一代人工智慧。

對於企業來説，人工智慧和深度學習的規則也發生了巨大變化。儘管人工智慧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，人工智慧的完整解決方案可以包括電腦視覺、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慧化，並出現更多自動化工作流程。實際上，自從神經網路開始以來，人工智慧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

對自動駕駛汽車來説，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産生有效溝通，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産生數萬億的經濟效益，這是由汽車製造商、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倣真技術來增加實時行駛里程的演習，投資新的感測器系統，並採用ISO標準來大規模部署自動駕駛汽車，只有對軟體、硬體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，揭示醫療數據背後的含義、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。電腦演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，即用幹細胞代替損傷的組織和器官，現在已經擴大到包括使用幹細胞來模擬疾病、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，由於科學家需要人為控制幹細胞的行為活動，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，最後通過美國食品和藥物管理局（FDA）等國家政府機構的監管批准。

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，制藥公司開始考慮採用新技術，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後成功率會更高。

網路新時代

保護數據能力需提高

以上的電腦、智慧手機、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。隨著網路風險的迅速演變，保護數據和資産的能力也必須隨著發生變化。

當今，網路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，一些小企業的網路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範圍內分銷其産品，更好地為已經改變購買行為的客戶提供服務，並通過數據分析客戶的行為，他們早已積極採用基於雲計算的軟體服務，以便更靈活的按月支付其數據需求。

因此，即便小型企業的網路漏洞不斷發生變化，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路保護。（科技日報北京5月1日電）