日前，斯坦福大學研究團隊、美國國防部高級研究計劃局（DARPA）以及硅谷創(chuàng)投公司和米資本的專家們，共同研討了技術(shù)將如何重塑行業(yè)和社會等問題。他們分析了現(xiàn)今全球前沿科技的未來趨勢，涵蓋對人工智能、自動駕駛汽車、多尺度數(shù)據(jù)、再生器官、增強現(xiàn)實以及網(wǎng)絡(luò)風險保護等多方面的探討。

人工智能評估與信任迎來新挑戰(zhàn)

人工智能從早期的通過訓練來抓取表面信息，到現(xiàn)在已可以從過去的數(shù)據(jù)中自我學習，人們獲得了更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，也促使我們更深入了解模型是如何進行決策、提供建議以及快速自我觸發(fā)的。

但以往，沒有人能解釋算法是如何自我做出決定并提供建議的。現(xiàn)在，人們對人工智能的評估和信任，迎來了一個全新層次的理解和挑戰(zhàn)。

DARPA曾經(jīng)創(chuàng)建了一個名為“可破解的人工智能（XAI）”的新程序，目的是創(chuàng)建一套機器學習技術(shù)，提供更多可破譯的模型，同時保持高水平的機器自我學習，使用戶能夠理解、信任和有效管理新一代人工智能。

對于企業(yè)來說，人工智能和深度學習的規(guī)則也發(fā)生了巨大變化。盡管人工智能還沒能完全取代整個勞動力，但其已經(jīng)可以幫助改善大多數(shù)公司的一些基本效率問題。現(xiàn)在，人工智能的完整解決方案可以包括計算機視覺、自然語言識別、語音或感官識別等各種技術(shù)的組合。

在醫(yī)療界，人們需要更加高效的運營管理，醫(yī)療影像設(shè)備將越來越多地人工智能化，并出現(xiàn)更多自動化工作流程。實際上，自從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始以來，人工智能在醫(yī)學成像等應(yīng)用中的精度已經(jīng)相當高，其不僅幫助了醫(yī)生，還能以較低廉的成本，為更多患者提供早期診斷。

自動駕駛汽車考慮如何與人類交互

對自動駕駛汽車來說，除了考慮老生常談的安全性，還應(yīng)考慮的問題是自動駕駛汽車如何與人類交互的？

譬如，對人行橫道的了解、預測和設(shè)計，都會使人們與自動駕駛汽車之間產(chǎn)生有效溝通，而在十字交叉路口，自動駕駛汽車與其他車輛司機的交流也將是至關(guān)重要的問題。如果要大規(guī)模推廣自動駕駛汽車，必須實現(xiàn)乘客、行人、司機和其他相關(guān)者之間的無縫溝通。

普遍預計，自動駕駛汽車將在未來數(shù)十年內(nèi)產(chǎn)生數(shù)萬億的經(jīng)濟效益，這是由汽車制造商、供應(yīng)商、科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司推動的大規(guī)模項目，現(xiàn)在已逐漸帶來了收益。

然而，為了確保安全，自動駕駛汽車需要經(jīng)過數(shù)千億英里的駕駛測試。許多公司正在利用新的仿真技術(shù)來增加實時行駛里程的演習，投資新的傳感器系統(tǒng)，并采用ISO標準來大規(guī)模部署自動駕駛汽車，只有對軟件、硬件和開發(fā)流程等多方面進行嚴格的驗證和審查，人們才能確信自動駕駛汽車是安全的。

自動駕駛汽車究竟能否取代數(shù)百萬的專業(yè)司機？其實，各種形式的自動化也存在類似的問題。當機器在不斷降低成本、自我學習的同時，人類毫無疑問將找到自我適應(yīng)的方法。其中一個趨勢是：在某些特定的領(lǐng)域，增強現(xiàn)實在工作中與人的配合，其實比純自動化的投資回報更高——現(xiàn)在，增強現(xiàn)實已不僅是一種娛樂形式，它在幫助人們在工作中減少傷害和疲勞，也帶來了更好的工作環(huán)境。

數(shù)據(jù)建模再生醫(yī)學應(yīng)用在擴展

未來，揭示醫(yī)療數(shù)據(jù)背后的含義、定制治療方案將至關(guān)重要，因為它能為個性化的治療提供有力的數(shù)據(jù)參照，滿足人們對個性化醫(yī)療保健的需求。

但如果只有一種數(shù)據(jù)模式是遠遠不夠的。計算機算法將通過多組學數(shù)據(jù)來識別驅(qū)動疾病的基因，通過多模式、多尺度、高維度的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)，讓人類從多個角度和尺度研究疾病。

醫(yī)療界的另一個新興領(lǐng)域是再生醫(yī)學——修復、替換或再生細胞、組織或器官，從而恢復受損功能。再生醫(yī)學最初的重點，集中在組織工程領(lǐng)域，即用干細胞代替損傷的組織和器官，現(xiàn)在已經(jīng)擴大到包括使用干細胞來模擬疾病、自體移植和功能分子的治療性遞送，以及免疫功能在組織修復中的作用等領(lǐng)域中。但是，由于科學家需要人為控制干細胞的行為活動，這種方法不僅面臨技術(shù)挑戰(zhàn)，還必須進行一系列的臨床研究，最后通過美國食品和藥物管理局（FDA）等國家政府機構(gòu)的監(jiān)管批準。

而在藥品行業(yè)，企業(yè)在藥物研發(fā)方面的投入正逐漸減少，藥企面臨公眾和監(jiān)管方面要求降價的壓力，藥物的失敗率卻越來越高——過時的2D平臺測試以及對免疫缺陷的實驗鼠的研究速度，進展十分緩慢。

因此，制藥公司開始考慮采用新技術(shù)，依靠創(chuàng)新公司提供新的方法，在模擬與人體接近的微環(huán)境下完成測試，而藥物進入人體測試后成功率會更高。

網(wǎng)絡(luò)新時代保護數(shù)據(jù)能力需提高

以上的計算機、智能手機、自動駕駛汽車以及增強現(xiàn)實設(shè)備，人們對它們越依賴，其性能和數(shù)據(jù)存儲上就越容易出現(xiàn)漏洞。隨著網(wǎng)絡(luò)風險的迅速演變，保護數(shù)據(jù)和資產(chǎn)的能力也必須隨著發(fā)生變化。

當今，網(wǎng)絡(luò)風險保護已經(jīng)以多種形式進入到消費者和大型研發(fā)企業(yè)當中，不過，一些小企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全卻體現(xiàn)了較強的創(chuàng)新趨勢。這些小企業(yè)利用技術(shù)在全球范圍內(nèi)分銷其產(chǎn)品，更好地為已經(jīng)改變購買行為的客戶提供服務(wù)，并通過數(shù)據(jù)分析客戶的行為，他們早已積極采用基于云計算的軟件服務(wù)，以便更靈活的按月支付其數(shù)據(jù)需求。

因此，即便小型企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)漏洞不斷發(fā)生變化，隨之而來的，也是不斷更新的解決方案，幫助小企業(yè)打造了更安全的網(wǎng)絡(luò)保護。