人类将拥有“超人”视觉,IBM发布未来 5 年 5 大创新趋势

【新智元导读】IBM近日公布了“IBM 未来五年五大创新趋势”年度报告 (“IBM 5 in 5”),其中包括:借助人工智能,语言将成为洞察心理健康的窗口 ;基于超级成像与人工智能,人类将拥有“超人”视觉;巨式显微镜将帮助人类掌握地球的复杂状况,呈现无限级细节;“芯片上”医疗实验室将充当健康侦探,实现纳米级疾病跟踪;智能传感器以光速探测环境污染。

IBM近日公布了“IBM 未来五年五大创新趋势”年度报告 (“IBM 5 in 5”),其中列出了可能在未来五年里改变人类工作与生活方式的突破性科学创新。IBM预测将出现新的科技设备,让“不可见”变为“可见”。

  • 借助人工智能,语言将成为洞察心理健康的窗口
  • 基于超级成像与人工智能,人类将拥有“超人”视觉
  • 巨式显微镜将帮助人类掌握地球的复杂状况,呈现无限级细节
  • “芯片上”医疗实验室将充当健康侦探,实现纳米级疾病跟踪
  • 智能传感器以光速探测环境污染

1609 年,伽利略发明了望远镜,以一种全新的方式观察宇宙。他通过观测证明了一个理论,即:地球及太阳系的其他星球都围绕太阳旋转,在那之前这些都是无法观测到的。IBM研究院继承了宇宙观测的使命,不断探索新的科技设备,既包括物理设备,也包括高级软件工具,让“不可见”变为“可见”。

IBM Research 科学与解决方案副总裁Dario Gil介绍说:“科学界有一项优良传统,之前创造了各种设备帮助我们以完全不同的视角看待世界。比如显微镜帮助我们看到肉眼无法看到的微小物体,温度计帮助我们了解地球和人体的温度。借助人工智能和纳米技术的进步,我们计划研发新一代科技设备,让当今世界这些无法看到的复杂系统可以在未来5年呈现在我们面前。”

举例来说,这一领域的创新可帮助我们显著改善农业耕作、提升能源效率、提前发现有害的污染问题,同时防范身体与心理健康的过早衰竭。IBM全球的科学家和研究人员正稳步地将这些发明成果从实验室带入到真实世界。

“IBM 5 in 5”不仅参考了市场和社会趋势,也结合了世界各地的IBM实验室正在开发的新型技术。以下就是今年的最新预测:

借助人工智能,语言将成为洞察心理健康的窗口

目前美国有五分之一的成年人患有心理健康疾病,无论是神经系统疾病(亨廷顿病、阿尔茨海默病、帕金森症),还是心理疾病(抑郁症和精神错乱),每年约有半数存在严重精神疾病的患者得不到治疗。从全球来看,治疗精神疾病的成本甚至超过了糖尿病、呼吸系统疾病以及癌症的总和。到2030年,预计全球心理疾病治疗成本将增至6万亿美元。

如果说大脑是一个人类无法完全理解的黑盒子,那么语言就是打开这个黑盒子的钥匙。未来5年内,我们说的话、写的字,将成为判断身心健康的指标。新的认知系统能够分析说话方式和书写模式,了解心理和神经疾病的早期预警信号,帮助医生和患者更好地预测、监控和追踪疾病。

IBM的科学家利用机器学习技术来分析精神病检查过程中的文本和语音记录,寻找那些可以帮助临床医生准确预测和监控精神错乱、精神分裂、狂躁症和抑郁症的形态。目前大约只需要300个单词就可以帮助临床医生预测某人患有精神病的概率。

未来,类似的技术还可以帮助帕金森病、阿尔茨海默病、亨廷顿病、创伤后应激障碍(PTSD),甚至孤独症及注意力缺陷多动症(ADHD)等行为疾病的患者。认知计算机能够分析患者的言语或书写内容,从语言涵义、句法和语调中找出早期预警信号。将这些结果与可穿戴设备和成像系统的数据进行整合,便可展现更加完整的个人状况,帮助医生更好地识别、了解并治疗潜在的疾病。

原本看不见摸不着的信号将成为判断病人是否进入某种心理状态,或者衡量治疗方案具体效果的明确信号,成为常规的临床评估的有效补充。

基于超级成像与人工智能,人类将拥有“超人”视觉

超过99.9%的电磁波谱无法被肉眼看到。过去 100 年里,科学家发明了许多仪器,可以释放并感知不同波长的能量。我们现在将其中的某些技术应用在医学成像领域,检查牙齿中的空洞,检查机场行李,帮助飞机在浓雾天气降落。但这些设备都非常专业,且价格昂贵,只能看见某些特定波长的电磁波谱。

未来5年内,基于超级成像和人工智能技术的新型成像设备,能够集成众多波长的电磁波谱带,从而极大地拓展人类的视野范围,观测更为广泛的世界,揭露出有价值的或蕴含潜在危险的信号。最重要的是,这些设备都便于携带、价格低廉、易于使用,因此超人视觉可以成为我们日常体验的一部分。

如果能够看到周围所有无法看到或有些模糊的物理现象,便可帮助驾驶员和无人驾驶汽车更好地了解路况。例如,借助毫米波成像、摄像头和其他传感器,超级成像技术便可帮助汽车看透迷雾或暴雨,探测黑冰等难以看清的危险路况,或者帮助我们了解前方物体的距离和尺寸。认知计算技术能够分析这些数据,然后找出导致爆胎的原因:可能是由于横穿马路的动物或十字路口倾翻的垃圾桶,或者路上的坑洼地段。

将这些技术运用到手机后,便可通过拍摄照片来分析食物的营养价值,判断食物是否安全可食用。在医药和银行领域使用超级成像技术则可以帮助用户识别欺诈行为。原本无法被人类看到的信息都将一一呈现在我们面前。

IBM 的科学家目前正在开发一套紧凑型超级成像平台,可以在该平台“看到”电磁波谱的特定部分,从而催生一系列实用且价格亲民的设备和应用模式。

巨式显微镜将帮助人类掌握地球的复杂状况,呈现无限级细节

当今的物理世界只能让我们粗浅地了解环环相扣的复杂生态系统。我们收集了海量数据,但多数都很凌乱。事实上,数据科学家约有80%的时间都用来整理数据,而不是分析理解数据背后的含义。

得益于物联网的发展,大量的联网设备成为了新的数据源——从冰箱、灯泡和心率监测器,到无人机、摄像头、气象监测站、卫星和望远镜阵列。每个月会有超过60亿台互联设备生成数十exabyte的数据,年增速超过30%。在成功实现信息、商业交易和社交互动的数字化后,我们现在又开始对物理世界实施数字化。

未来5年内,我们将使用机器学习算法和软件组织有关物理世界的信息,从而分析利用数十亿设备收集的复杂数据。我们称之为“巨视显微镜”,与观察微观世界的显微镜和观察远方世界的望远镜不同,这套由软件和算法构成的系统可以将地球的复杂数据汇总起来,分析背后的含义。

例如,通过汇总、组织、分析各种数据(气候、土壤环境、水位)及其与灌溉活动之间的关系,新一代的农民便可获得一流的洞察力,选择合适的作物、种植地点和最佳的增产耕作方式,同时还能节省珍贵的水资源。

2012年,IBM研究院开始在Gallo Winery酒庄调查这个概念,将灌溉、土壤和气象数据与卫星图像和其他传感器的数据结合起来,预测获得最佳葡萄产量和顶尖葡萄品质所需的具体灌溉方法。未来,巨视显微镜技术还将帮助我们把这个概念拓展到世界各地。

除了了解地球,巨视显微镜技术还可以收集和分析望远镜收集的海量数据,对其进行高级索引和关联处理,进而预测小行星之间的碰撞并了解它们的构成。

“芯片上”的医疗实验室将充当健康侦探,实现纳米级疾病跟踪

疾病的早期诊断至关重要。在多数情况下,越早诊断疾病,治愈或控制的概率就越大。然而,像癌症或帕金森这样的疾病却很难诊断——症状在出现前,都会隐藏在我们的身体内。唾液、泪液、血液、尿液和汗液等各种体液里包含的生物学微粒所提供的信息,可以帮助我们了解自己的健康状况。但现有的技术很难捕捉和分析这些生物微粒,因为它们的直径仅为人类头发直径的几千分之一。

今后5年,新型“芯片上”医疗实验室将充当纳米级健康侦探,追踪体液中无法看到的信号,让我们实时判断自己是否应该去看医生。最终目标是将分析疾病所需的完整生化实验室压缩到一个芯片上。

这种“芯片上”实验室技术最终将整合到便携式的手持设备中,让人们可以定期而迅速地通过少量体液分析生物指标,并轻而易举地将信息传送到云端。这样便可与睡眠监测仪和智能手表等其他物联网设备的数据进行整合,然后交由人工智能系统进行分析。这些数据可以帮助我们更加深入地了解自己的健康状况,在出现问题时候第一时间获知,及时阻止病情恶化。

IBM研究院的科学家正在开发“芯片上”实验室纳米技术,最低可以分离直径20纳米的生物微粒,这一精度足够捕捉DNA、病毒和外来体。通过对这些微粒进行分析,便有望在出现病症之前诊断疾病。

5. 智能传感器以光速探测环境污染

多数污染物都是人眼无法看到的,直到产生不可忽视的影响才会引起我们的注意。例如,甲烷是天然气的主要成分,人们普遍认为这是一种清洁能源。但如果甲烷泄漏到空气中,便会产生温室效应。据估计,甲烷是仅次于二氧化碳的第二大全球变暖来源。

在美国,石油和天然气系统泄露是大气中甲烷气体的最大工业来源。美国环保局估计,仅在2014年,天然气系统泄漏的甲烷就超过900万公吨。这些甲烷的总量甚至比美国所有钢铁、水泥及铝材制造加在一起所排放的温室气体总量还要多。

5年内,价格低廉的新型感应技术几乎会部署到所有天然气开采井附近、存储设施周围以及运输管道沿线,以便随时精确查找人眼无法看到的气体泄露。通过无线网络接入云端的物联网可以对庞大的天然气基础设施展开持续监控,只需几分钟便可找到漏点,较之前的几周时间大大缩短。这样不仅减少了污染和浪费,还有可能避免灾难事故的发生。

IBM 的科学家正在为实现这一愿景而努力,与天然气生厂商Southwestern Energy合作,共同研发智能的甲烷监控系统,同时这也是ARPA-E的MONITOR项目。

IBM研究的核心是硅光子学(silicon photonics),这项处于发展过程中的技术可以通过光来传输数据,因此可以实现光速计算。这些芯片内置在地面或基础设施的传感器网络中,甚至可以安装在无人机上。与实时风力数据、卫星数据和其他历史数据进行整合后,便可建立复杂的环境模型,以便在污染发生时快速确定源头和污染物的排放量。

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2017-01-08

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