分析预测2018年全球十大前沿科技的未来趋势.doc

《分析预测2018年全球十大前沿科技的未来趋势.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分析预测2018年全球十大前沿科技的未来趋势预测1揭秘人工智能的黑匣子早期的人工智能阶段，我们只是通过数据集模型的训练来抓取表面信息。模型可以经过训练以建立基础信息和上下文之前的联系，并能从过去的数据中自我学习。但随着我们能获得更多高质量的数据后，模型输出的数据也变得更加丰富。因此，我们还需要深入了解模型是如何进行决策、如何提供建议以及如何能快速自我触发等行为。美国国防部高级研究计划局（DARPA）作为国防部的一部分，主要负责开发供军队使用的新兴技术。去年，美国国防部高级研究计划局创建了一个名为“可破解

2、的人工智能（XAI）”的新程序，皆在创建一套机器学习技术，其中包括：1.提供更多可破译的模型，同时保持高水平的机器自我学习（预测准确性）；2.使用户能够理解、信任和有效管理新一代人工智能。在很长一段时间里，人工智能都被认为是一个无法被破解的黑匣子，没有人能解释算法是如何自我做出决定并提供建议的。因此，这也为人工智能黑匣子的评估和信任带来了一个全新层次的理解和挑战。组织机构和个人都相信算法和人工智能是可记录且真实性的一个智能系统，因此，人工智能自然也有责任和义务让决策过程变得更透明和可信任。预测2人类与自

3、动驾驶汽车的无缝体验在一个自动驾驶汽车的世界里，如果安全性不是隐患，那么他们的实现将会更早地发生，然而需要被优先考虑的问题是自动驾驶汽车如何与人类交互的？人类在利用自动驾驶技术，与之的关系以及行为在这个过程中将如何改变？例如，在人行横道上了解、预测和设计的新方法使得行人与自动驾驶汽车之间能有效沟通，以及在十字交叉路口自动驾驶汽车与其他司机如何交流等都是至关重要的问题。因为，绝大部分在人与交通的相互作用中包括了社交互动。如果要大规模推广自动驾驶汽车，必须实现他们与乘客、行人、司机和其他利益相关者之间的无缝

4、体验。人们倾向于与技术进行互动的，司机仍然愿意成为自动驾驶车的一部分，在不完全脱离自动驾驶的情况下，与行人通过目光交流和控制自动驾驶汽车。人们对待自动驾驶汽车作出的不同反应，能帮助我们理解他们就自动驾驶汽车的接受程度，以及如何通过多种形式相互沟通的。随着对自动驾驶汽车的备受瞩目，人类将迎来一个无缝连接地自动驾驶汽车未来。预测3打造自动驾驶汽车的通用安全标准普遍预计自动驾驶汽车将在未来数10年内产生数万亿的经济效益，这个由汽车制造商、供应商、科技巨头和创业公司推动的大规模研发项目已经逐渐开始带来收益。在美

5、国、欧洲和亚洲的主要城市人们开始纷纷进行试验，希望打造一个无人驾驶的未来。就目前的平台和机器整体而言，消费者总是期望他们购买的产品能够一直工作并持续工作。当与这个期望产生偏差时，消费者对结果是不会满意。然而为了确保安全，自动驾驶汽车需要经过数千亿英里的驾驶测试。而为了缩小这个测试差距，公司正在利用新的仿真技术来增加实时行驶里程的演习，投资新的传感器系统并采用ISO标准来大规模部署自动驾驶汽车。随着行业的发展以及政府监管机构也在逐渐更全面地了解安全标准和流程，各地区将制定通用的安全标准，只有对软件、硬件和

6、开发流程等多方面进行严格的验证和审查，人们才能确信自动驾驶汽车是安全的。预测4从概念到实践-企业如何最大化人工智能对于企业来说，人工智能和深度学习的规则已经发生了巨大的变化。在过去，假定一个经过历史数据反复训练出来的复杂算法可能能取代员工、角色扮演或手动工作。但是经过更深入和现实地思考后，人工智能越来越成为一种难以赚钱的商品，而更多是人们所寄予的期望。但是，我们相信未来的趋势将发生改变。目前该技术尚未被优化，人工智能还没有准备好完全取代整个劳动力。但是，有一些任务是人工智能的上好选择，他们能帮助改善大多

7、数公司的一些基本效率问题。人工智能的完整解决方案被称为“纯AI”，其包括计算机视觉、自然语言识别和语音/感官识别等各种技术的组合。今天，增强现实在工作流程对企业的影响最大，它能提高整体劳动力的生产效率。而随着人力成本逐渐成为有限的资源，如何最大化资源成为企业的挑战，企业纷纷在探索如何通过人工智能结合现有资源让其发挥最大的作用？我们看到，大型科技公司已经投入了数十亿美元来开发自己的开源技术，而仅有少数几家初创公司能借此抓住机会为企业客户服务。预测5多尺度数据为疾病建模未来患者将会越来越感兴趣并关注他们的健

8、康问题，因此，帮助揭示医疗数据背后的含义以及如何定制化治疗方案将是至关重要的，因为它能为个性化的治疗方案提供合理和有力的数据参照，以满足大众对个性化的医疗保健的需求。但是，只有一种数据模式是远远不足以为患者提供全面地医疗方案的。我们通常基于医疗记录来为患者建立基础模型，使用贝叶斯和核方法进行数据融合，以识别和预测乳腺癌和卵巢癌。而计算机算法能通过多组学数据来识别驱动疾病的基因，而且通过多模式、多尺度、高维度、高吞吐量的生物医学数据，让我们能