由《福布斯》撰稿人表达的意见是他们自己的。
今天, IBM
正在宣布它的"5对5"报告,
突显出5个将在未来5年对生活有一个真的影响的令人惊叹的技术进步。
IBM研究-世界上最小的计算机
从人工智能提供的监控世界海洋的微型摄像头到从实验室毕业进现实世界的量子计算机,
这里是这些改变游戏的突破的一个总结。
1 人工智能能力的机器人显微镜将帮助清理世界上的水资源
到2025年水短缺是一个可能会影响世界人口四分之一的问题。微浮游生物的行为能给出关于从化学污染水平到温度变化的一切的重要线索。
由IBM
开发并赋予其人工智能的自主的、机器人摄像具有比以前已经可能的更详细的来监视这种行为的能力。来自摄像机的数据能被分析来给出我们湖泊和海洋中影响水质和生命的实时因素的探究。
在今天发布之前, IBM
研究部实验室主任和副总裁杰夫·威尔瑟尔告诉我，
"因此用物联网我们谈论把传感器放到任何地方-----而这是一个当我们结合人工智能时我们能让这个到多远的例子"。
"我们知道未来人们将会遇到各种各样的干净水的问题,
我们知道水中有微生物,
如果我们能让它们来告诉我们正在发生什么,
这将是一个理解任何潜在的问题的真的伟大的方法"。
"使这些装置尽可能低动力的是必不可少的,
以便能够在规模上部署它们。为此,
它们不包含透镜或聚焦机制或其它复杂的机械零件,
而是简单的通过光传感器跟踪阴影和运动。
威尔瑟尔说，"我们能从那个得到很多信息，微观有机体正在像它们应该是的一样移动吗？有很多关于这些行为意味的有趣的科学"。
2
密码锚和块链来打击造假者
没有人喜欢山寨------块链和密码锚将帮助击溃假冒以及确保食品供应链的安全。
每年通过欺诈和假冒全球经济损失6000亿美元,
块链提供确保从食品到钻石和救生药品的一切来源的潜力。
在全球经济中,
货物通过在它们的生产点和最终消费者之间许多不同的手的设置。这让它们对篡改和盗窃问题开放的，块链技术可以帮助来消除。
然而, 为了起作用, 在物理产品和在块链上的数字记录之间需要有一个防篡改的链接。这是密码锚进入的地方------能用作"数字指纹"来确保这个旅途的各个阶段安全的显微码或标识符。
威尔瑟尔告诉我，"这里的挑战是块链能记录所有的交易,
但在某处你不得不将这笔交易链接到这个实际的物理对象本身------以便你知道被扫描的香蕉是到你的真正的香蕉"。
"密码锚做的是它们基本上嵌入微小的代码,
如显微QR码一样,
以一种使它这样的如果你试图用一个类似的替换它你可以告诉它已经被篡改的方式。当你把这些代码放到块链上时,
这个供应链就会受到保护。
3
晶格密码将挫败甚至量子驱动的黑客
被称为晶格的复杂代数结构在量子计算机时代将成为一个宝贵的工具。随着越来越多的敏感数据被收集并存储在网上,
安全措施将需要跟上黑客不断增长的能力,
因为本质上无限数量的计算能力变得越来越便宜和越可利用的。
直到现在越发复杂的加密学------从64位加密到128位到256位------一直是响应黑客可利用的CPU能力增加量的标准。随着量子计算成为主流,
这将不再足够。
威尔瑟尔说，"现实是与网络安全有一个不断的斗争,
我们需要确保我们继续有能防止坏家伙的密码和加密,
而所有这些都依赖于这样一个试图让一台计算机用不合理量的时间来解决它数学是如此困难的事实"。
"我们必须确保随着计算机越发更快,
我们能继续保持领先他们。特别是这是一个即将到来的量子计算机的关注"。
晶格密码学涉及在高维代数结构中编码数据,
甚至理论的百万量子比特的量子计算机将发现很难破解的。它还打开完全同态加密(FHE)的可能性,
这将使计算机有能力在它仍处于加密状态时对数据进行操作------消除现有系统中固有的即必须解密数据
(从而使易受黑客攻击)以便进行处理的安全缺陷。例如,
这可能意味着信用参考系统能不用个人数据从来被暴露做出信用评分决策。
4
人工智能偏向将会爆炸,
但只有无偏向的人工智能才能存活
最复杂的人工智能系统仅是好的就像它们在被训练的数据上的一样的,
如果那个数据是以一种被偏见或妥协的方式收集的,
那么结果就不太可能与我们正试图来模型的现实世界相适应。
设计新的来监视偏见的方法并在源头上消除它是创建准确的反映现实而不是人工智能承诺帮助我们超越的有偏见的人类现实观的人工智能软件的关键。
威尔瑟尔告诉我，
"人工智能的希望之一是它将帮助我们以不太偏颇的方式做出决定,
因为人工智能不会有人的偏见。因此,
如果你正在抵押贷款上做出决定或者谁应该得到保释或者你应该招募谁,
那么所有这些事情都有其内在的偏见"。
"人工智能系统将希望能够用更少的偏见做出这些决定,
但挑战是人工智能被训练在数据上,
而如果那个数据有偏见那么你的人工智能将会有偏见的"。
就在现在我们花了很多时间来研究这个我们正在训练的系统不是在无意中学习偏见的,
也保护它们免受那些可能试图教它们我们不希望它们有的偏见的玩家。
以这种方式训练的来提供一个无偏向的、客观的世界模型的人工智能系统可能是最成功的。这将有助于我们解决任何行业或研究领域中所遇到的试图使用人工智能解决社会问题或做出影响人类生活的决定的道德和伦理问题。
5 量子计算将从研究实验室转移到现实世界
从现在开始5年
, IBM
研究人员今天正在预测量子计算将成为任何计算机工程学位的一个本质的元素。不是一个笼罩在神秘中的技术,
而是它将从根本上理解并在许多学科和行业中用来解决问题的实用工具"。
威尔瑟尔说，"我们在量子计算机上做了很多，我们有一个在云端的15量子比特的系统,
任何人都能去使用的,
我们正在看到很多有趣的事情"。
在它上现在有10万多个点击,
这是人们去和在它上写程序的。
"但此刻它仍然是一个玩具------一个研究人员的操场。我认为在未来的五年里我们将有足够大和足够低的错误率的系统,
我们将看到一些有真正价值的真的有趣的东西"。
"最可能的领域是量子化学,
比如分子或化学键的模拟"。
"现在,
我们使用非常大的高性能计算系统,
但甚至用这些一旦我们超越仿真几个分子或原子它变得非常困难,
因为有太多的变量。当然,
当我们在亚原子层面工作时这些都是量子变量。它们能用一台量子计算机直接的模拟"。
对量子计算的理解对于那些在任何科学领域寻找职业的人来说都是至关重要的,
学生们将用在量子动力机器上运行实际的实验的亲身体验离开大学。正如大多数工程师或科学家今天可以概述计算术语"比特"意味的一样,
在五年时间, "量子比特"一词将被广泛理解。
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