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云栖科技评论第59期:身处“四大”时代

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云栖科技评论第59期:身处“四大”时代

飞天战略营 2018-06-21 17:48:23 浏览17367 评论0

摘要: 随着大技术的能力边界不断被拓展、大科学持续解决人类所面临的一个又一个关键课题,产业界既能够获得技术的赋能,比如人工智能在工业互联网领域的应用,更能够跨过产业发展上的底层的、核心的难题,比如对蛋白质折叠问题的更深层探知,将彻底改变生物医药产业的发展方向和发展速度。

【卷首语】身处“四大”时代

  我们正身处“四大”时代。这“四大”并非“四大会计师事务所”,也非老子在《道德经》中说的“故道大,天大,地大,人亦大”,而是“大科学、大技术、大产业、大交叉”。

  这是一个大科学加速演进的时代,人类亲手绘制了人类自身的基因组图谱,开始涉足记忆移植这样像是科幻小说中的研究领域,载人火星登陆计划正变得越来越近,在生物医药、高分子化学、量子物理、超大规模工程建设上,人类正以前所未有的速度创造大科学的成就。

  这是一个大技术不断涌现的时代,云计算构建全球化的数据共享、工作协作与统一服务平台,物联网将在未来5年连接超过500亿台设备,被应用于追溯的区块链技术正在全球构建食品药品的安全可追溯体系,人工智能则以其前所未有的渗透性,在各个应用领域、多个重要产业和每个科学研究课题中提供全新的手段和创新的视角。

  这同样是一个大产业聚集和高速发展的时代,预计到2020年,我国规模以上工业企业电子商务销售额达到11万亿元、工业互联网规模达到万亿元规模、医疗健康服务业规模超过8万亿元、教育产业规模突破10万亿元,而电子商务交易额与网络零售总额分别将超过40万亿元和10万亿元,我们正面对着一个前所未有的、规模如此庞大的产业发展前景。

  正是在大科学加速演进、大技术不断涌现、大产业高速发展齐头并进的时代,这三者之间的交叉将产生前所未有的效果。:新技术不断涌现,与大科学产生奇妙而又惊人的化学反应,创新科学研究的方式方法,极大减轻繁重的计算和验证工作,为科学研究留出更多思考与创见的“脑力”,让科学研究的边界可以像宇宙一样无限拓展;大科学中存在的大尺度、深层次的问题,迫使新技术领域必须不断地创新、迭代,甚至颠覆自我,在解决问题中,成为大技术。

  随着大技术的能力边界不断被拓展、大科学持续解决人类所面临的一个又一个关键课题,产业界既能够获得技术的赋能,比如人工智能在工业互联网领域的应用,更能够跨过产业发展上的底层的、核心的难题,比如对蛋白质折叠问题的更深层探知,将彻底改变生物医药产业的发展方向和发展速度。大技术、大科学、大产业之间必然会呈现出“大交叉”的态势,所带来的是全域与全时代的人类前进。

  最后需要指出的是,大技术、大科学与大产业所形成的“大交叉”,必然会带来一些在伦理学、哲学和社会学领域值得思考需要解决的问题,但有关于此的讨论、研究和舆论,其目的应当是如何更好地加速、加深和拓展“大交叉”,而不应当陷入到类似“AI威胁论”或“技术阴谋论”中。

1、AI产生类似动物网格细胞功能 可走出迷宫

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【新闻摘要】 最近DeepMind发布了AI能够产生类似动物网格细胞功能走迷宫的研究成果,过去科学家尚未确认网格细胞是如何让动物执行定位和导航能力的细节,DeepMind则训练AI系统,在虚拟的迷宫中寻找路径,实验结果显示,AI系统展现了超人类水准的表现,超越了专业的迷宫玩家,选择了创新的路线和捷径,经过一连串的实验操作,发现网格单元对于导航能力非常重要。举例来说,当AI系统没有启用网格细胞时,AI系统就失去导航的能力,在距离和方向上的判断都变得不正确。

【小云评论】人与动物之所以能够自动导航、认路,是因为身上具有网格细胞,网格细胞就像是座标系统一样,让动物了解如何在特定空间中移动,并前往目的地。现在,在DeepMind研究团队的实验中,AI具备了同样的能力。从研究本身来说,既可以让AI系统能够学会像动物一样导航,也是理解网格细胞底层运算机制的重要进展,证明可以通过AI来探索人类大脑的运作,让神经科学家更了解人类大脑,从而提供了新的实验方式,但更重要的是,这展现了AI技术发展(或者说自发展)的极大可能与无尽想象力。当然,这也可以理解为是AI成为某种意义上“硅基生命”可能性的一次小小验证。

2、瑞安航空将所有IT基础架构搬上公共云

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【新闻摘要】 瑞安航空是欧洲知名廉价航空,拥有1.3亿用户,每天飞行航班高达2000次,日前,该公司宣布将把IT基础架构,从数据库、分析及储存全部搬上公共云,同时使用机器学习、AI技术强化客户端的服务。在此之前,瑞安航空的订房系统及Ryanair.com网站已经跑在公共云上。在最新合作下,该公司将使用多项机器学习服务。此外,瑞安航空已将语音助手功能整合到Ryanair.com网站上,由语音机器人(chatbot)协助顾客完成订票、查询航班及回答常见问题。

【小云评论】瑞安航空将IT基础设施全面迁移到云端的决定,将会越来越多地出现在数字化转型的企业身上,以云服务为IT基础设施的承载,能够提供更可靠、更高性能、更具经济性和更安全的体验,但更重要的是,就像瑞安航空CTO John Hurley所指出的,人工智能将为客户提供个性化服务,关乎着公司的未来成长,而只有云服务提供商基于其平台化的战略、在AI领域的大量投入以及在云服务上的积累,才能更好地将人工智能的能力赋能给对此有迫切需求的客户。

3、美国参议院投票否决FCC新命令暂时挽救“网络中立”规则

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【新闻摘要】 5月16日,美国参议院以52比47的票数禁止美国联邦通讯委员会于6月11日实施《恢复网络自由命令》,这一决议暂时挽救了FCC于奥巴马时代所制定的“网络中立”规则。一周之前,FCC刚刚宣布,“网络中立”规则将于6月21日随着《恢复网络自由命令》的生效而被废除,这一命令旨在松绑对ISP业者的限制,把ISP业者的类别从原先类似公共事业规范的Title II改为管理较宽松的Title I资讯服务类,放宽对美国ISP业者的经营限制。由于ISP可能对高流量内容网站或用户收取额外的费用,危害网站及网络使用者的权益,因而惹来一系列的抗议活动与诉讼。

【小云评论】尽管参议院的投票结果让“网络中立”规则兴起一线生机,但从美国国会议员动用了《国会复审法》才拖延了“网络中立”规则的废除来看,《恢复网络自由命令》的生效和“网络中立”规则的废除只是时间的问题,这意味着,对于内容创新、创业者来说,需要继续为此做好准备,绝不可掉以轻心。 “网络中立”规则一旦被废除,对开放的互联网在社会创新、社会服务、经济发展成果普惠等方面产生怎样的影响,值得持续关注。

4、富士通数位退火芯片DAU明年登场

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【新闻摘要】 5月15日,富士通社长田中达也在2018年东京论坛大会上,发表了全球第一款启发自量子退火算法的商用芯片——数字退火计算专用处理器DAU(Digital Annealer Unit),并宣布从5月15日正式推出数字退火云服务,让企业可以先用云服务来解决过去难以处理的超复杂组合问题,例如找出化学分子结构的最佳组合、大量投资标的的投资策略优化、工厂少量多样生产物料补给路径优化等问题。据富士通研究所社长佐佐木繁表示,DAU不同于一般专用处理器,而是一个可以用来解决超大规模块合优化的专用芯片。

【小云评论】首先要解释一下量子退火法,这是一种基于量子特性的量子计算机算法,脱胎于经典计算机上的模拟退火算法,它虽然并不等同于量子计算,但是通过采用金属退火原理,可以仿真量子计算中,单一位储存大量数值的效果,从而在某些特定的计算需求上实现非常高性能的表现,富士通的DAU芯片,就是以传统计算机芯片技术打造的量子退火处理器,可以被称为数字退火芯片。DAU的推出显示出了日本在前沿科技(比如说量子计算)领域独特的发展思路,量子计算仍然只是实验室中的产品,但量子退火法却可以被固化到处理器中,为大量行业提供强大的计算力,解决超大规模的、大尺度的问题,正所谓“实用主义”“应用为先”。

5、IBM打造慢性病居家看护AI模型

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【新闻摘要】 IBM研究院最近针对慢性疾病的患者,开发一套生成健康数据图表的AI模型HWProfile(健康数据图表生成器),通过穿戴式装置和家中的传感器,收集患者健康数据,并利用12项健康指标,综合分析患者健康状况,最后生成健康数据图表,来提升慢性疾病居家照护的品质。这一研究来自于IBM参与的欧盟H2020项目资助的健康看护计划ProACT,该计划主要聚焦于研究用穿戴式装置、家中的传感器、平板等设备,来协助患有多重慢性病的病患居家照护,例如监视在家中的活动,与医生、家人和朋友共享健康数据,管理健康状况等。

【小云评论】人工智能具备“充分融入所赋能领域,并转化为该领域自身技术”的独特魅力,在医疗行业,AI已经成为一项“医疗技术”,而不仅仅是一项数据技术。ProACT计划的实施和健康数据图表生成器HWProfile的出现,更让AI展现出了它作为“粘合剂”和“转化器”的巨大作用:AI借助物联网(IoT)设备所提供的数据,融合慢性病家庭看护的“Know-How”,成为了一项监测和预测慢性病患者健康情况的“医疗融合技术”,“人工智能 + 物联网 +医疗”产生了更为奇妙的化学反应。在云计算、物联网、大数据以及行业技术领域,“加一点AI”,会产生更多、更奇妙的化学反应。

6、上海交大光量子芯片实现二维空间的连续量子行走

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【新闻摘要】 近日,上海交通大学金贤敏团队实现了大规模三维结构集成光量子芯片,并演示了首个真正空间二维的连续时间随机行走量子计算,其成果最近发表于期刊《科学?进展》上。该团队使用飞秒激光直写技术,制备了节点数为 49×49 的二维光量子计算芯片,这对于推动量子模拟机的发展,解决特定棘手问题有着重要的意义。

【小云评论】与原子、离子、超导电路等类型的量子计算机相比,光量子计算方式运算规模巨大,最大的优势为可在室温下、空气中运行,能克服量子噪声极限,结构亦相对单纯。光量子计算机不需要巨大的冷却设施和真空设施,在能耗控制与实现通用计算方面,要比传统量子计算更具优势。但同时需要指出的是,光量子技术在量子比特的增加难度上远高于传统超导量子计算。不过,需要警醒的是,现在就说“中国光量子计算或将成为量子霸权强力候选者”还为时尚早,量子计算领域还是要“扎实发展,低调快跑”,无论是研究者还是社会舆论、媒体传播,都要“把浮躁的泡沫撇一撇”。

7、NASA 下一辆火星探测车将配备直升机

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【新闻摘要】 5 月 11 日,NASA 宣布,其计划将一个小型自动直升机(确切地说就是“火星直升机”)与计划中的“火星 2020 年探测车(Mars 2020 rover)”一道送入太空。该直升机的目的是用来测试在密度只有地球 1/100 的火星大气中,飞行器能否稳定飞行。据 Spaceflight Now 报道,NASA 需要确定该技术的可行性,并且要判断其预算是否充足。不过,以现在情况来看,NASA 似乎已经肯定了这款直升机的价值。

【小云评论】人类正在以前所未有的想象力和科技手段重返宇宙。自上世纪70年代之后,全球再一次进入了宇宙探索的爆发期,但与40年前不同的是,这一次宇宙探索有着鲜明的特点:1、以SpaceX为代表的商业公司承担了基础性的航天发射任务,并逐渐将其商业化;2、宇宙探索的科技手段更具有想象力,除了NASS的火星直升机计划,在新一期的《自然?材料》杂志上光帆设计的可能性再一次被论证;3、人工智能同期爆发,作为一项具有强渗透性的技术,它与宇宙探索的同时期爆发,将创造出大量技术交叉融合的新机会。

8、美科学家实现生物间“记忆移植”

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【新闻摘要】 5月14日,加州大学洛杉矶分校的 David Glanzman及其团队在神经系统科学学会的在线期刊 eNeuro 上发表论文显示,在以海兔(Aplysia)作为研究对象的研究中,通过向其注射来自其它受训海兔神经系统的 RNA,可以观察到被注射的海兔表现出与受训海兔相似的“记忆”行为。这证明通过 RNA 注射,记忆被“移植”了。这一研究结果,足以对目前的主流观点造成巨大的冲击,主流观点认为记忆是通过神经元间突触的强度变化而存储的。可以预见,这一激进的研究成果,必将引发神经科学领域新一轮的争论。

【小云评论】《假如记忆可以移植》是1999年高考全国卷的作文试题,二十年过去,David Glanzman及其团队却已经在海兔上呈现了“记忆的移植很可能不再是‘假如’”。这是一个前沿科技全面爆发的时代,不仅仅是数据科技(DT),在生物、化学、物理学等大科学领域,同样如此。以云计算、大数据、人工智能为代表的数据科技和研究大尺度、深层次问题的大科学在同一时期爆发,它们相遇将呈现出“新技术拓展科学边界,大科学刺激新技术升级”的发展态势。

9、“算法错误”导致45万女性乳腺癌筛查漏检

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【新闻摘要】 英国卫生部部长 Jeremy Hunt 发表声明称,一项独立的调查已在进行中,这一调查旨在调查清楚 2009 年的“计算机算法错误”为何会导致 45 万名 68 至 72 岁的英国女性错过其最后一次乳腺癌筛查。据悉,这项错误算法出现在英国国家卫生医疗系统(National Health System,NHS)的乳腺癌筛查安排软件中,9 年以来一直不为人知。在国会报告中,Jeremy Hunt表示,大约有135-270人因为最后乳腺癌漏查而死于该病。

【小云评论】虽然有肿瘤专家指出,对于 800 名未检查的女性来说,躲过了过度诊断引起的非必要癌症治疗情况反而可能会更好, Jeremy Hunt的估算并不可靠,但是NHS所出现的这一问题仍然值得深思。首先,即使是技术手段再完备、算法再先进,在事关生命及重大利益时,人仍然是最后的“把关者”;其次,无论是NHS将责任归结为“算法错误”还是“更新不及时”等其它原因,及时、有效、持续的对信息系统进行检查、优化和升级是非常必要的。与之同理,对于正在经历数字化转型的传统产业来说,数字化、智能化是一件持续的工作,而不是“一次转型就能够一劳永逸的”。

10、对抗神经网络和区块链被用于新药探索

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【新闻摘要】 新药探索公司Insilico Medicine正在利用对抗神经网络和区块链技术加速新药的发明,其训练的深度神经网络 AAE,经过与鉴别器的相互“对抗”, 能够根据想要的分子特征,产生具有潜在抗癌特性的候选分子(candidate molecules),并从中预测了 69 种化合物,有些分子已经被用来治疗癌症,比如白血病和乳腺癌。同时,该公司正在计划建立基于区块链的个人健康数据生态系统,希望让用户能够掌握自己的数据控制权,可以因提供用于研究或商业目的的数据而获得奖励,同时让更多的开发者参与,创建医疗研发社群。

【小云评论】相较于以往,AI 辅助的药物设计与筛选是建立在已知的人们个体差异、疾病致病机转、现有药物在人体作用所累积的信息上的,因此新产出的药物分子在人体的可能作用与功效有一定的了解与可预测性,这对新药探索来说,具有非常大的机会提高新药的成功机率以及发现既有药物的新使用方向。就区块链来说,新的生态系统可能允许包括监管机构、制药和消费产品公司交换数据,很可能为药物探索、生物标志开发和预防性医疗保健带来新的方法和进展。利用AI、区块链等技术自身的特性,用于专业细分领域的探索,形成大科学与新技术的交叉,能产生的奇妙效果,很可能远超我们的想象力。

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