IBM預測：未來(lái)5年這5大創(chuàng )新將改變人類(lèi)生活

　　2016年1月的時(shí)候，IBM連續14個(gè)季度營(yíng)收下跌，股價(jià)也跌到歷史最低點(diǎn)。然而，IBM股票卻在整個(gè)2016年全面上揚，到年底的時(shí)候已經(jīng)回升到近三年來(lái)的中點(diǎn)，可以說(shuō)IBM的全面復興與新一輪人工智能大潮息息相關(guān)。IBM研究人員公布了有望在未來(lái)5年改變人類(lèi)生活的5大創(chuàng )新。這份預測被稱(chēng)作“IBM 5 in 5”，資料則源自6個(gè)大洲12個(gè)實(shí)驗室的3000名研究人員。

　　該預測的重點(diǎn)是人工智能和心理健康的未來(lái)、基于人工智能的超人視覺(jué)、可以掌握地球復雜狀況的巨視顯微鏡、片上醫療實(shí)驗室、能夠探測環(huán)境污染的智能傳感器。這些領(lǐng)域的創(chuàng )新可以極大地改善農業(yè)和能源效率，提前識別有害污染物，并提前預防身心健康問(wèn)題。“IBM 5 in 5”不僅參考了市場(chǎng)和社會(huì )趨勢，也考慮了世界各地的IBM實(shí)驗室正在開(kāi)發(fā)的新型技術(shù)。

　　以下就是今年的最新預測：

　　1、借助人工智能，語(yǔ)言將成為洞察心理健康的窗口美國目前有1/5的成年人存在心理健康問(wèn)題。

　　無(wú)論是神經(jīng)性疾病(亨廷頓病、阿爾茲海默病、帕金森病)還是心理疾病(抑郁癥和精神錯亂)，每年約有半數患有嚴重精神疾病的人得不到治療。從全球來(lái)看，治療精神疾病的成本甚至超過(guò)糖尿病、呼吸系統疾病和癌癥的總和。僅美國一個(gè)國家，因為心理障礙產(chǎn)生的經(jīng)濟負擔每年就高達1萬(wàn)億美元。

　　如果說(shuō)電腦是一個(gè)尚未被人類(lèi)充分了解的黑匣子，那么語(yǔ)言就是打開(kāi)這個(gè)黑匣子的鑰匙。5年內，我們說(shuō)的話(huà)、寫(xiě)的字都將成為判斷身心健康的指標。新的認知系統可以通過(guò)對語(yǔ)言和書(shū)寫(xiě)形態(tài)的分析，了解心理和神經(jīng)系統疾病的早期信號，幫助醫生和病人更好地預測、監控和追蹤這些疾病。

　　IBM的科學(xué)家利用機器學(xué)習技術(shù)來(lái)分析精神病檢查過(guò)程中的文本和語(yǔ)音記錄，尋找那些可以幫助臨床醫生準確預測和監控精神錯亂、精神分裂、狂躁癥和抑郁癥的形態(tài)。目前大約只需要300個(gè)單詞就可以幫助臨床醫生預測某人患有精神病的概率。

　　類(lèi)似的技術(shù)未來(lái)還可以幫助帕金森病、阿爾茨海默病、亨廷頓病、創(chuàng )傷后應激障礙(PTSD)，甚至孤獨癥及注意力缺陷多動(dòng)癥(ADHD)等行為疾病的患者。認知計算機可以分析病人的語(yǔ)言和書(shū)寫(xiě)內容，從中找出一些有意義的指標，包括語(yǔ)言含義、句法和語(yǔ)調。

　　將這些結果與穿戴設備提供的數據以及磁共振和腦電圖掃描數據進(jìn)行整合，便可展現更加全面的狀況，幫助醫生更好地確診、理解和治療基礎疾病。

　　原本看不見(jiàn)摸不著(zhù)的信號將成為判斷病人是否進(jìn)入某種心理狀態(tài)，或者衡量治療方案具體效果的明確信號，對常規的臨床評估進(jìn)行補充。

　　2、超成像和人工智能將為我們提供超人視覺(jué)99.9%的電磁波譜都無(wú)法被肉眼看到。

　　過(guò)去100年，科學(xué)家開(kāi)發(fā)了各種各樣的設備，可以釋放和感應不同波長(cháng)的能量。我們現在將其中的某些技術(shù)應用在醫學(xué)成像領(lǐng)域，可以查看牙齒中的空洞，檢查機場(chǎng)的包裹，幫助飛機在濃霧天氣降落。但這些設備都非常專(zhuān)業(yè)，且價(jià)格昂貴，只能看見(jiàn)某些具體波長(cháng)的電磁波譜。

　　5年內，使用超成像技術(shù)的成像設備將集成眾多波長(cháng)的電磁波譜，從而極大地拓展我們的視野范圍，揭露出有價(jià)值的或蘊含潛在危險的信號。最重要的是，這些設備都便于攜帶、價(jià)格親民、易于使用，因此超人視覺(jué)可以成為我們日常體驗的一部分。

　　如果能夠看到周?chē)袩o(wú)法看到或有些模糊的物理現象，便可幫助駕駛員和無(wú)人駕駛汽車(chē)更好地了解路況。例如，借助毫米波成像、攝像頭和其他傳感器，超成像技術(shù)便可幫助汽車(chē)看透迷霧或暴雨，探測黑冰等難以看清的危險路況，或者幫助我們了解前方物體的距離和尺寸。認知計算技術(shù)將會(huì )分析這些數據，從而判斷前方哪個(gè)地方可能撞到橫穿馬路的動(dòng)物，或者路上的坑洼地段是否會(huì )刺破輪胎。

　　將同樣的技術(shù)嵌入手機后，便可通過(guò)拍攝照片的方式分析食物的營(yíng)養價(jià)值，判斷其是否可以安全使用。在醫藥和銀行領(lǐng)域使用超成像技術(shù)則可以幫助用戶(hù)識別欺詐行為。原本無(wú)法被人類(lèi)看到的信息都將一一呈現在我們面前，

　　IBM的科學(xué)家現在正在開(kāi)發(fā)一套緊湊型超成像平臺，可以在一個(gè)平臺上看到不同波長(cháng)的電磁波譜，從而促成一系列實(shí)用且價(jià)格親民的設備和應用模式。

　　3、巨視顯微鏡幫助我們深入了解地球的復雜狀況當今的物理世界只能讓我們膚淺地了解環(huán)環(huán)相扣的復雜生態(tài)系統。

　　我們收集了海量數據，但多數都很凌亂。事實(shí)上，數據科學(xué)家約有80%的時(shí)間都用來(lái)規整數據，而非分析和理解數據背后的含義。

　　得益于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量的聯(lián)網(wǎng)設備成為了新的數據源——從冰箱、燈泡和心率監測器，到無(wú)人機、攝像頭、氣象站、衛星和望遠鏡陣列。

　　現在已經(jīng)有60多億聯(lián)網(wǎng)設備每月貢獻數十exabyte的數據，年增速超過(guò)30%。在成功實(shí)現信息、商業(yè)交易和社交互動(dòng)的數字化后，我們現在又開(kāi)始對物理世界實(shí)施數字化。

　　5年內，我們將利用機器學(xué)習算法和軟件來(lái)組織與物理世界有關(guān)的信息，從而分析利用數十億設備收集的復雜數據。我們稱(chēng)之為“巨視顯微鏡”(macroscope)——與觀(guān)察微觀(guān)世界的顯微鏡和觀(guān)察遠方世界的望遠鏡不同，這套由軟件和算法構成的系統可以將地球的復雜數據匯總起來(lái)，分析背后的含義。

　　例如，通過(guò)匯總、組織、分析各種數據(氣候、土壤環(huán)境、水位)及其與灌溉活動(dòng)之間的關(guān)系，新一代的農民便可選擇更加合適的作物、種植地點(diǎn)、耕作方式，同時(shí)還能保留珍貴的水資源。

　　2012年，IBM研究員開(kāi)始在Gallo Winery調查這個(gè)概念，將灌溉、土壤和氣象數據與衛星圖像和其他傳感器的數據結合起來(lái)，預測獲得最佳葡萄產(chǎn)量和頂尖葡萄品質(zhì)所需的具體灌溉方法。未來(lái)，巨視顯微鏡技術(shù)還將幫助我們把這個(gè)概念應用到世界各地。

　　除了了解自己的星球外，巨視顯微鏡技術(shù)還可以匯總和分析望遠鏡收集的海量數據，從而預測行星之間的相互碰撞，并對其構成展開(kāi)更加深入的研究。

　　4、“片上”醫療實(shí)驗室將扮演健康偵探角色，在納米層面追蹤疾病疾病的早期診斷至關(guān)重要。

　　在多數情況下，越早診斷疾病，治愈或控制的概率就越大。然而，像癌癥或帕金森這樣的疾病卻很難診斷——在出現癥狀前，都會(huì )隱藏在我們的身體內。

　　唾液、淚液、血液、尿液和汗液等各種體液里包含的生物學(xué)微粒所提供的信息，可以幫助我們了解自己的健康狀況?，F有的技術(shù)很難捕捉和分析這些生物微粒，因為它們的直徑僅為人類(lèi)頭發(fā)直徑的幾千分之一。

　　今后5年新的“片上”醫療實(shí)驗室將充當納米級健康偵探——追蹤體液中無(wú)法看到的信號，讓我們立刻了解自己是否應該去看醫生。最終目標是將分析疾病所需的完整生化實(shí)驗室壓縮到一個(gè)芯片上。

　　這種片上實(shí)驗室技術(shù)最終將整合到便攜式的手持設備中，讓人們可以定期而迅速地通過(guò)少量體液分析生物指標，并輕而易舉地將信息傳送到云端。這樣便可與睡眠監測器和智能手表等其他物聯(lián)網(wǎng)設備的數據進(jìn)行整合，然后交由人工智能系統進(jìn)行分析。這些數據可以幫助我們更加深入地了解自己的健康狀況，在出現問(wèn)題時(shí)候第一時(shí)間獲知，及時(shí)阻止問(wèn)題惡化。

　　IBM研究院的科學(xué)家正在開(kāi)發(fā)片上實(shí)驗室納米技術(shù)，最低可以分離直徑20納米的生物微粒，這一精度足夠捕捉DNA、病毒和外來(lái)體。通過(guò)對這些微粒進(jìn)行分析，便有望在出現病癥之前診斷疾病。

　　5、智能傳感器以光速探測環(huán)境污染多數污染物都是人眼無(wú)法看到的，直到產(chǎn)生不可忽視的影響才會(huì )引起我們的注意。

　　例如，甲烷是天然氣的主要成分，人們普遍認為這是一種清潔能源。但如果甲烷泄漏到空氣中，便會(huì )產(chǎn)生溫室效應。據估計，甲烷是僅次于二氧化碳的第二大全球變暖來(lái)源。

　　在美國，石油和天然氣系統泄露成為大氣中甲烷氣體的最大工業(yè)來(lái)源。美國環(huán)保局估計，2017年從天然氣系統中泄漏到大氣中的甲烷超過(guò)900萬(wàn)噸。這些溫室氣體相當于美國所有鋼鐵、水泥、鋁生產(chǎn)設施釋放的溫室氣體總量。

　　5年內，廉價(jià)的新型感應技術(shù)幾乎會(huì )部署到所有天然氣開(kāi)采井附近、存儲設施周?chē)约斑\輸管道沿線(xiàn)，以便隨時(shí)精確查找人眼無(wú)法看到的氣體泄露。通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )接入云端的物聯(lián)網(wǎng)可以對龐大的天然氣基礎設施展開(kāi)持續監控，只需幾分鐘便可找到漏點(diǎn)，較之前的幾周時(shí)間大大縮短。不僅減少了污染和浪費，還有可能避免災難事故的發(fā)生。

　　IBM的科學(xué)家也在追逐這一趨勢，與Southwestern Energy等天然氣開(kāi)采商合作開(kāi)發(fā)了智能甲烷監控系統，并參與了ARPA-E的MONITOR項目。

　　IBM研究的核心是硅光子學(xué)，這項處于發(fā)展過(guò)程中的技術(shù)可以通過(guò)光來(lái)傳輸數據，因此可以實(shí)現光速計算。這些芯片內置在地面或基礎設施的傳感器網(wǎng)絡(luò )中，甚至可以安裝在無(wú)人機上。與實(shí)時(shí)風(fēng)力數據、衛星數據和其他歷史數據進(jìn)行整合后，便可建立復雜的環(huán)境模型，以便在污染發(fā)生時(shí)快速確定源頭和污染物的排放量。