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踏上新征程!德媒預(yù)測(cè)今年七大科技趨勢(shì)

2021-02-18 09:54:00
來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)
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  實(shí)習(xí)記者 張佳欣

  今日視點(diǎn)

  量子計(jì)算機(jī)、納米抗體、哲學(xué)新邏輯……從微小到宏大,2021年將帶來(lái)哪些技術(shù)突破?以下是近期德國(guó)《法蘭克福匯報(bào)》官網(wǎng)發(fā)布的預(yù)測(cè)。快來(lái)看看有沒(méi)有你感興趣的技術(shù)呢?

  行為互聯(lián)網(wǎng)

  處理器通常被解釋和描述為計(jì)算機(jī)的計(jì)算大腦。如果現(xiàn)在有數(shù)十億臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接,人們可能會(huì)發(fā)現(xiàn),這樣的連接就像大型的人工神經(jīng)系統(tǒng)。就像自然的器官系統(tǒng)一樣,它既能夠吸收外部發(fā)展,又能夠吸收內(nèi)部變化,并對(duì)它們進(jìn)行比較和做出反應(yīng)。

  美國(guó)高德納咨詢(xún)公司表示,在當(dāng)前的行業(yè)發(fā)展階段,它們的專(zhuān)家又推出一個(gè)新的概念:行為互聯(lián)網(wǎng)。2009年,英國(guó)物理學(xué)家斯蒂芬·沃爾夫拉姆提出的“計(jì)算知識(shí)引擎”對(duì)這一概念的基本技術(shù)特征進(jìn)行了設(shè)計(jì);心理學(xué)家格特·尼曼于2012年在芬蘭赫爾辛基大學(xué)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了這一技術(shù)。蘋(píng)果和微軟在Siri和必應(yīng)(Bing)等應(yīng)用程序上都以此為基礎(chǔ)。

  2021年可能是行為互聯(lián)網(wǎng)之年。該網(wǎng)絡(luò)起源于所謂的物聯(lián)網(wǎng),即機(jī)器之間相互連通的網(wǎng)絡(luò)。但如今,大多數(shù)人已經(jīng)無(wú)法理解為之設(shè)計(jì)的人工語(yǔ)言。從某種意義上說(shuō),這些設(shè)備完全自成一體。不僅如此,它們還具備了從不斷變化的環(huán)境中得出自己的結(jié)論并根據(jù)這些結(jié)論做出(具有開(kāi)創(chuàng)性的)決策的技術(shù)能力。

  任何曾經(jīng)在亞馬遜下過(guò)幾筆訂單,并在之前購(gòu)買(mǎi)的基礎(chǔ)上看過(guò)亞馬遜算法推薦的人都知道,這些建議有多么智能。因此,機(jī)器可以通過(guò)數(shù)據(jù)評(píng)估來(lái)塑造其他機(jī)器的行為,進(jìn)而影響消費(fèi)者的行為。而由此衍生出的系統(tǒng),需要傳統(tǒng)的自然思維者具備強(qiáng)大的神經(jīng)來(lái)應(yīng)對(duì)。

  深入太空

  詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡成本為5億美元,原定于2007年發(fā)射。由于各種延誤和意外,日期不得不推遲,目前耗資已超過(guò)100億美元。但現(xiàn)在似乎可以確定,韋伯望遠(yuǎn)鏡最終將在今年10月發(fā)射。

  科學(xué)家的期望是巨大的。多年以來(lái),許多書(shū)中都表達(dá)了進(jìn)一步了解太空的愿望,但似乎只有通過(guò)詹姆斯·韋伯望遠(yuǎn)鏡才能實(shí)現(xiàn)。韋伯望遠(yuǎn)鏡的主鏡直徑將達(dá)到6.5米,而哈勃望遠(yuǎn)鏡只有2.4米。這意味著高度靈敏的韋伯望遠(yuǎn)鏡將具有7倍的可用面積來(lái)收集電磁輻射。與之前的產(chǎn)品相比,它的工作范圍直至中紅外波段,讓我們得以觸及宇宙中更加深遠(yuǎn)的曾遙不可及的角落。從宇宙誕生后形成的第一批最年輕的星系到外星中生命存在的線索,韋伯望遠(yuǎn)鏡都將是我們探索宇宙的唯一希望。

  競(jìng)速無(wú)人機(jī)正在普及

  今年,無(wú)人機(jī)的飛行將有所不同:對(duì)于雄心勃勃的業(yè)余愛(ài)好者來(lái)說(shuō),競(jìng)速無(wú)人機(jī)將是可控操控的,也是可以被買(mǎi)到的。不同于以往電影般的風(fēng)景視頻,這一次,人們可以使用競(jìng)速無(wú)人機(jī)生動(dòng)的自由式飛行動(dòng)作來(lái)制作極其“狂拽炫酷”的視頻。這些無(wú)人機(jī)飛行時(shí)可以更加靠近物體,其速度和加速度都設(shè)定了新的標(biāo)準(zhǔn),可以在不到兩秒的時(shí)間內(nèi)從0加速到100km/h。站在地面上的飛行員可以通過(guò)視頻眼鏡觀看具有第一人稱(chēng)視角(FPV)的競(jìng)速無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)顯示的視頻圖像,幾乎沒(méi)有延遲。他不再需要像以前那樣注視著手機(jī)顯示屏,而是可以從無(wú)人機(jī)的角度體驗(yàn)飛一般的感覺(jué),就像鳥(niǎo)兒一樣。所有這些都已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn),但僅適用于將無(wú)人機(jī)、視頻眼鏡和運(yùn)動(dòng)攝像頭組裝在一起使用的業(yè)余愛(ài)好者和專(zhuān)業(yè)人士。這些自組裝的無(wú)人機(jī)一次充電通常只能飛行幾分鐘。

  現(xiàn)在,技術(shù)正在越來(lái)越大眾化。視頻眼鏡、相機(jī)、遙控器和無(wú)人機(jī)可以一站式購(gòu)買(mǎi)。盡管新型FPV無(wú)人機(jī)比傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)速度更快,其電池續(xù)航時(shí)間也可以超過(guò)20分鐘。今年,還將出現(xiàn)一些新的遙控器,這些遙控器不再是與操縱桿一起使用,而是可以手動(dòng)操作。使用視頻眼鏡時(shí),還需要一個(gè)“觀察者”,即在飛行過(guò)程中觀察無(wú)人機(jī)并用FPV眼鏡警告飛行員存在危險(xiǎn)的人。還有一點(diǎn):如果用于虛擬現(xiàn)實(shí)的視頻眼鏡還未流行開(kāi)來(lái),那么現(xiàn)在,人們可以使用新型FPV無(wú)人機(jī)體驗(yàn)虛擬現(xiàn)實(shí)眼鏡的“第二春”。

  對(duì)抗病毒的納米抗體

  如果在mRNA疫苗取得歷史性的成功之后,且最終能夠?qū)崿F(xiàn)人們所期望的治療上的突破,那么人們最終將如何看待對(duì)抗新冠病毒的痛苦斗爭(zhēng)呢?

  理想的做法是量身定做一種廉價(jià)的針對(duì)病毒的藥物,這種藥物可以作為鼻腔噴霧劑或糖衣藥丸,就像精確武器一樣,瞄準(zhǔn)病原體最脆弱的區(qū)域。如今,這個(gè)制藥奇跡不再是一個(gè)空想,而是一個(gè)真實(shí)的選項(xiàng)。今年,在全世界任何地方都可能實(shí)現(xiàn)。它就是“納米抗體”。

  新冠肺炎的研究中,經(jīng)典的所謂單克隆抗體已經(jīng)取得了相當(dāng)大的成功。但其生產(chǎn)成本昂貴,而且在動(dòng)物細(xì)胞中繁殖的抗體產(chǎn)量很低。相比之下,納米抗體是人類(lèi)抗體的一種迷你瘦身版本——更穩(wěn)定、更普遍、更易分配。此外,它們可以在酵母或細(xì)菌生物反應(yīng)器中大量生成。

  上世紀(jì)80年代末,人們?cè)谘蝰労婉橊劦难逯邪l(fā)現(xiàn)了第一種微型抗體。同時(shí),它們也可以人工合成,甚至可以用在洗發(fā)水中(以防皮膚問(wèn)題)。它們的成效在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都不盡如人意。隨著新冠藥物研究的大規(guī)模升級(jí),生物技術(shù)納米抗體已經(jīng)被開(kāi)發(fā)出來(lái),在疫情大流行的人類(lèi)臨床試驗(yàn)中,它可能很快被證明是一種全新的抗病毒物質(zhì)類(lèi)別。

  哲學(xué)的新邏輯

  如今,從世界貿(mào)易到新冠病毒感染人數(shù)的記錄和分析,無(wú)論什么情況、出現(xiàn)什么樣的嚴(yán)重問(wèn)題,數(shù)學(xué)總是及時(shí)且有效的。相反,哲學(xué)則負(fù)責(zé)一些思想學(xué)科,這些學(xué)科應(yīng)該可以幫助我們判斷當(dāng)事情在某處變得嚴(yán)重時(shí)到底意味著什么:倫理學(xué)是其中的一部分,還有認(rèn)識(shí)論、意識(shí)形態(tài)。

  遺憾的是,如今大學(xué)里有關(guān)數(shù)學(xué)的哲學(xué)討論,在很大程度上還是停留在100多年前的數(shù)理邏輯水平。這令英國(guó)數(shù)學(xué)哲學(xué)家戴維·科菲爾德感到非常擔(dān)憂,于是他借助最新的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一,即所謂的同倫類(lèi)型論,著手開(kāi)發(fā)了“哲學(xué)的新邏輯”。這種邏輯希望確保日益計(jì)算機(jī)化的數(shù)學(xué)實(shí)踐,例如,在創(chuàng)造證據(jù)時(shí),既能與機(jī)器兼容,又能為人們所理解。

  經(jīng)過(guò)幾年的準(zhǔn)備工作,到2020年,戴維·科菲爾德的《模態(tài)同倫類(lèi)型理論——哲學(xué)新邏輯的前景》一書(shū)出版。但出乎意料的是,由于疫情,圍繞該書(shū)內(nèi)容的討論主要在網(wǎng)上進(jìn)行,但疫情并沒(méi)有減慢這一討論的步伐,反而加速了這一討論。

  今年,這一討論還會(huì)繼續(xù)并朝著一種邏輯的方向發(fā)展,這種邏輯可能不會(huì)是純粹自動(dòng)的,也不是人類(lèi)常用的方式。當(dāng)我們不再只是思考、設(shè)計(jì)和討論,而是使用和體驗(yàn)它們時(shí),才可能會(huì)找到合適的詞語(yǔ)。

  爭(zhēng)奪量子位

  除了人工智能,量子計(jì)算機(jī)被認(rèn)為是IT領(lǐng)域的下一次革命。因?yàn)樗歉鶕?jù)量子物理學(xué)的規(guī)則計(jì)算的,所以這臺(tái)機(jī)器應(yīng)該能夠以閃電般的速度搜索大型數(shù)據(jù)庫(kù),以極快的速度處理海量數(shù)據(jù),并破解任何以前被認(rèn)為是安全的代碼。因此,爭(zhēng)奪最強(qiáng)大的量子計(jì)算機(jī)的競(jìng)賽仍在繼續(xù),這將使任何超級(jí)計(jì)算機(jī)黯然失色。

  谷歌、IBM、微軟等公司在這方面投入了大量資金,歐洲的研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)也獲得了大量資金來(lái)制造量子計(jì)算機(jī)。害怕掉隊(duì)的擔(dān)心可以理解。畢竟,2019年美國(guó)谷歌公司推出的53個(gè)“懸鈴木”量子計(jì)算機(jī)和前不久問(wèn)世的中國(guó)“九章”量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)證明,它們解決特殊數(shù)學(xué)問(wèn)題的速度比最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)還要快。當(dāng)計(jì)算機(jī)制造商IBM宣布將在2021年推出其量子計(jì)算機(jī)王牌——一臺(tái)擁有127個(gè)量子比特的計(jì)算機(jī)。但這只是初步階段,2023年,該公司的工程師們想要制造出1000量子位的計(jì)算機(jī)。其他公司也將進(jìn)一步升級(jí)他們的量子計(jì)算機(jī)。畢竟,系統(tǒng)的計(jì)算能力隨著量子位數(shù)的增加而呈指數(shù)型增長(zhǎng)。

  然而,盡管取得了各種進(jìn)展,但到2021年,可能仍然不會(huì)有通用的容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī),即像傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)那樣可自由編程的量子計(jì)算機(jī)。量子系統(tǒng)將繼續(xù)完成其最初的構(gòu)想:作為復(fù)雜的物理和化學(xué)過(guò)程的有效模擬器,這些困難的物理或化學(xué)過(guò)程很難以傳統(tǒng)方式實(shí)現(xiàn)。

  少樣本學(xué)習(xí)

  到目前為止,人工智能成功的一個(gè)基本秘訣是不斷增加資金的投入:更強(qiáng)的計(jì)算能力、更多的員工和更多的數(shù)據(jù)。計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)了如何識(shí)別對(duì)象、如何將單詞和句子從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言,或者智能地回答問(wèn)題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作效率之所以如此之高,是因?yàn)樗鼈兛梢员粡V泛訓(xùn)練。

  現(xiàn)在,人們正試圖開(kāi)發(fā)人工智能中一個(gè)令人興奮的研究領(lǐng)域,即讓機(jī)器從少量樣本中就可以快速學(xué)習(xí),用“小數(shù)據(jù)”代替了“大數(shù)據(jù)”,即“少樣本學(xué)習(xí)”。例如,在德國(guó),圖賓根人工智能科學(xué)家馬蒂亞斯·貝特格就在從事這一領(lǐng)域的研究工作。

  這方面的進(jìn)步使計(jì)算機(jī)的技能進(jìn)一步接近人腦成為可能。人腦的學(xué)習(xí)技能被反復(fù)用作機(jī)器學(xué)習(xí)的參考,因?yàn)槿藗兺ǔo(wú)需從海量例子中學(xué)習(xí)東西,所以小孩子不需要看成千上萬(wàn)張老虎或大象的圖片,就能在其他圖片上或在動(dòng)物園里獨(dú)立地識(shí)別大象是什么、老虎是什么。

  但這并不是這個(gè)領(lǐng)域令人興奮的唯一原因。在現(xiàn)實(shí)中,并不是所有情況下都存在像互聯(lián)網(wǎng)上的購(gòu)買(mǎi)行為或搜索行為那樣多的海量數(shù)據(jù)。許多行業(yè)的人工智能是否會(huì)取得突破將取決于程序能否在更少的學(xué)習(xí)樣本基礎(chǔ)上變得與人腦一樣有能力。

[責(zé)任編輯:張婧]
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