MIT預測2018年十大重要科技突破 - Chip123 科技應用創新平台

回顧過去17年來的十大科技歷史榜單，想必大家都發現了「人工智慧」相關的技術，可說是經常入選的常勝軍，例如：2008年的機器學習(MachineLearning)、2009年的Siri、2013年的深度學習(DeepLearning)、2014年的仿神經型態晶片(NeuromorphicChips)、2016年的日常對話介面(ConversationalInterfaces)與互相教學的機器人(Robotsthat teach each other)、2017年的無人駕駛貨車(Self-drivingTrucks)與強化學習(ReinforcementLearning)，而2018年入選的新科技則有人工智慧於眾人(AIfor everyone)與對抗性神經網絡(DuelingNeural Networks)，前者的的亮點是雲端化的遷移學習(TransferLearning)技術，能夠大幅提升開發效率，讓AI能變得更簡單易用，例如：Google的CloudAutoML；後者的突破性則在於人工智慧的研究人員，找到另一種方式跳脫以往必需大量資料餵養的限制框架，相關團隊嘗試利用對抗性神經網絡(DuelingNeural Networks)與對抗式生成網絡(GenerativeAdversarialNetwork，簡稱GAN)這兩種AI系統之間相互的競爭對抗，降低AI系統在訓練階段對需要人工標記的倚賴性，如此一來AI系統就有望能夠自行演化出理解或創造出更精細結果的能力。

在本次榜單中，較令筆者為之感嘆的莫過於「傳感城市(SensingCity)」，從正向觀點來看，遍佈在你我周遭的各種感測器，能夠更全面性地感知、蒐集與傳遞一切民生活動的重要資訊，舉凡大眾關切的空汙、噪音、交通...等問題，都能因為資訊的即時性、準確性與全面性，而獲得進一步改善的可能，或許SidewalkLabs在加拿大多倫多的智慧城市試驗計畫，能夠讓我們有機會真正去思考，這類大數據資料蒐集的作法究竟是公眾利益的最佳案例，抑或是侵害個人隱私的潘朵拉盒子呢？

的確，榜單上的某些技術確實存在著負面影響，例如：人造胚胎技術所引發的生物倫理爭議，以及完美的網路隱私技術(如：加密貨幣與區塊鏈)所可能牽動的交易安全性問題，但是筆者認為這也是MIT之所以持續公布這份評論的原因，期盼透過全球各地更多不同族群對象的關注與探討，能夠更深入地思考如何努力實現科技與倫理的平衡。

2018年
人工智慧於眾人0 _7 {8 T; S+ v+ _6 l	AI for Everyone/ B9 q1 {/ Y/ I5 ?3 e! k' c
對抗性神經網絡 9 e& t6 g _8 ?& ^1 V	Dueling Neural Networks J5 L1 F* o: m( @/ [6 C
人造胚胎8 M; S& ?. Y5 J% G: K1 \|. G	Artificial Embryos 3 p# j: i3 G, q7 C; B5 k0 i
基因占卜! p$ Z; z/ q% i	Babel-fishGenetic Fortune-telling" ] \|5 {8 C7 a2 ~
傳感城市. Y; \; @7 y4 W6 A8 b: @	Sensing City. P: q, G0 L, W, y) N
完美的網絡隱私" F3 U6 @# i' W1 K i4 O6 r	Perfect Online Privacy0 a% D: I" R6 }1 J/ _' y
材料的量子飛越2 k* q6 v1 t. b& T	Material’s Quantum Leap1 ^7 \|) v3 M! f8 p/ M( C9 T) s
零碳排放天然氣5 b2 b2 j, Y' H/ E: A% X/ m	Zero-Carbon Natural Gas % \& F0 d& ]5 r6 A: l( ]
3D金屬列印技術' X1 w7 [0 Y9 o, w) t9 ?	3D Metal Printing4 E" s( [$ {0 Z4 U& x5 n
即時翻譯耳機" l9 w0 d" D" f( r! t	Babel-fish Earbuds" v+ E& B/ o6 }2 q) s5 {/ J