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【报告】《麻省理工技术评论》:2020年全球十大突破性技术展望
2020-03-03 04:00:00 作者:赛博研究院 

【编者按】2月26日,全球著名科技商业媒体《麻省理工技术评论》(MIT Technology Review)发布年度“十大突破性技术”榜单,入选的新兴技术包括无法入侵的互联网(Unhackable internet)、超个性化药物(Hyper-personalized medicine)、数字货币(Digital money)、抗衰老药(Anti-aging drugs)、用于药物研发的人工智能技术(AI-discovered molecules)、超级卫星星座(Satellite mega-constellations)、量子霸权(Quantum supremacy)、微型人工智能(Tiny AI)、差分隐私(Differential privacy)、气候变化归因(Climate change attribution)。其中,新兴网络信息技术占据主导,标志着数字化浪潮正在引领全球科技创新前沿,现将七项网络信息技术编译介绍如下,供业界参考。


一、无法入侵的互联网(Unhackable internet)

 

重大价值:互联网越来越容易受到黑客攻击,而量子网络将无法被攻破。


主要研究者:代尔夫特理工大学、量子互联网联盟、中国科学技术大学


成熟期:5 年


基于量子物理的互联网可实现内生的安全通信。由代尔夫特理工大学的Stephanie Wehner领导的研究团队,正在试图通过量子技术建立一个连接荷兰四个城市的网络,通过这个网络发送的消息将无法被破解。

 

在过去的几年里,科学家们已经学会了通过光纤电缆以一种绝对保护编码信息的方式来传输成对光子。中国的一个研究团队使用这种技术,在北京和上海之间建造了一个2000公里的骨干网络,但该项目仍部分依赖于经典组件,这些组件在建立一个新的量子链路之前,会周期性地断开量子链路,从而带来被黑客攻击的风险。

 

相比之下,代尔夫特理工大学正在研究的网络将是第一个使用量子技术在城市之间传输信息的网络。这项技术依赖于一种被称为量子纠缠的粒子行为。纠缠的光子在不破坏其内容的情况下无法被秘密读取。

 

但是,纠缠的粒子很难产生,而且更难以远距离传输。Wehner的团队已经证明,他们可以将粒子发送超过1.5公里的距离,并且有信心在今年年底左右在代尔夫特和海牙之间建立量子连接。

 

确保更远距离的不间断连接需要能扩展网络的量子中继器。代尔夫特理工大学和其他一些机构正在设计这种中继器。Wehner表示,第一个量子中继器将在未来五到六年内完成,并将在2030年建成全球量子网络。

 

二、数字货币(Digital money)

 

重大价值:随着实体货币的使用频率降低,在没有中介的情况下进行交易的自由也随之减少。与此同时,数字货币技术可以用来分裂全球的金融体系。


主要研究者:中国人民银行、Facebook


成熟期:2020 年


20196月,Facebook 推出了名为Libra全球数字货币。此举立刻遭到强烈抵制,致使Libra可能永远不会被启动,至少不会像最初设想的那样启动。但它仍然产生了影响:就在Facebook发布声明几天后,中国人民银行的一名官员暗示,中国将加快发展自己的数字货币。如今,中国有望成为第一个发布数字货币的经济体。

 

中国显然考虑到了Libra的潜在冲击:它可能加强美国在全球金融体系中的主导权力,而这种权力源于美元作为全球储备货币的角色。有部分人推测中国将会在国际上推行其数字货币。

 

如今,FacebookLibra宣传已颇具政治意味。201910月,Facebook CEO马克·扎克伯格向美国国会承诺,Libra“将扩大美国的金融领导地位,以及美国在世界范围内的民主价值观影响力和监督能力。数字货币的战争已经打响。

 

三、用于药物研发的人工智能技术(AI-discovered molecules

 

重大价值:一种新药的商业化平均花费约 25 亿美元,原因之一是很难找到有希望成为药物的分子。


主要研究者:Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、多伦多大学、BenevolentAI


成熟期:3-5 年


可能被转化为潜在药物的分子的数量巨大:研究人员估计这个数字约为1060 种,这比太阳系中所有原子的数量还要多。

 

现在,机器学习工具可以用来探索包含已知分子及其特性的大型数据库,利用这些信息产生新的可能性,这将实现以更快的速度、更低的成本发现新的候选药物。

 

2019年9月,总部位于香港的Insilico Medicine公司和多伦多大学的研究团队通过合成人工智能算法发现的几种候选药物,证明了该策略的有效性。利用深度学习和生成模型等技术,研究人员发现了大约3万个具有预期特性的新分子。他们选择了6个进行合成和测试。其中一种在动物实验中表现出了较高的活性,被证明很有前景。

 

四、超级卫星星座(Satellite mega-constellations)

 

重大价值:这些系统可以让高速互联网覆盖全球,或者将地球的轨道变成一个布满垃圾的雷区。


主要研究者:SpaceX、OneWeb、亚马逊、Telesat


成熟期:现在


SpaceXOneWeb等公司认为,通过发射数千颗卫星来组成巨大的卫星星座,可以实现向互联网终端发送宽带连接。只要这些终端的上空未被遮挡,他们就可以将互联网传送到附近的任何设备上。仅SpaceX一家计划在十年内发射的卫星数量,就比人类历史上发射卫星的数量总和还多4.5倍。

 

部署这些巨大的卫星星座是具有可行性的,因为人类已经学会了如何制造更小的卫星,并以更低的价格进行发射。如今,SpaceXStarlink卫星仅重约500磅。可重复使用的设计和低廉的制造成本,意味着可以通过火箭一次性发射几十颗卫星,从而大幅降低成本。

 

去年,首批120Starlink卫星已经发射升空,SpaceX计划继续从 20201月开始每两周发射60颗卫星。OneWeb将在今年晚些时候发射30多颗卫星。我们很快就会看到成千上万颗卫星协同工作,为地球上最贫穷和最偏远的地区提供互联网接入。

 

但一些学者对这些计划非常不满,认为大量卫星会对天文学研究造成干扰。更糟糕的是,这么多的卫星在轨道上运动,一旦发生碰撞事故,就可能会像雪崩一样引发无数起碰撞,最终形成千千万万块空间碎片。这样的灾难会让未来人类几乎无法再使用卫星服务和进行太空探索。2019 9 月,Starlink的一颗卫星与欧洲航天局的一颗气象卫星险些相撞,这使人们意识到,我们还完全没有做好维持如此大量的卫星在轨运行的准备。未来十年,这些超级卫星星座的命运将决定地球轨道空间的未来。

 

五、量子霸权(Quantum supremacy)

 

重大价值:量子计算机将能够解决经典计算机不能解决的问题。


主要研究者:谷歌、IBM、微软、RigettiD-WaveIonQZapata ComputingQuantum Circuits


成熟期:5-10年以上


量子计算机存储和处理数据的方式与我们常见的经典计算机完全不同。理论上,它们可以解决某些即使是最强大的经典超级计算机也需要数千年才能解决的问题,比如破解密码,或者模拟分子的精确行为,以帮助发现新的药物和材料。

 

量子计算机已经存在好几年了,但只有在特定的条件下,它们才能超越经典计算机。2019年10月,谷歌宣称实现“量子霸权”,其研发的一台拥有 53 个量子比特的计算机用三分钟多一点的时间完成了一次计算任务,而使用世界上最大的超级计算机完成这一任务也要1万年,也就是15亿倍长的时间。但IBM 对此提出质疑称,量子计算机最多仅使速度提升了一千倍。即便如此,这也是一个里程碑。量子计算机每增加一个量子比特,其运算速度就会提高一倍。

 

然而,谷歌的演示只是对量子计算概念的一个证明。当前的目标是要制造有足够量子比特的机器来解决实际问题。这是一个巨大的挑战:因为量子比特越多,就越难维持它们微妙的量子态。谷歌的工程师们相信他们的方法可以达到 100 到 1000 个量子比特,这可能足够解决一些实际问题了,但是没有人确切知道能解决什么实际问题。

 

除此之外呢?能够破解当今密码学的量子计算机将需要数百万个量子比特,实现这一目标可能还需要几十年的时间。但是创建一个可以模拟分子的量子计算机应该相对更容易些。

 

六、微型人工智能(Tiny AI)

 

重大价值:我们的设备不再需要与云通信,就可以从最新的人工智能技术中获益。


主要研究者:谷歌、IBM、苹果、亚马逊


成熟期:现在


人工智能的发展有一个现实问题:为了构建更强大的算法,研究人员正在使用越来越多的数据和计算能力,并依赖于中心化的云服务。这不仅会产生惊人的碳排放量,而且还会限制人工智能应用的运行速度,同时造成隐私问题。

 

微型人工智能的兴起正在改变这一点。科技巨头和学术研究人员正在探索新的算法,在不丧失能力的情况下缩小现有的深度学习模型。与此同时,新一代的专用人工智能芯片有望将更多的计算能力集成到更紧密的物理空间中,以更低的功耗来训练和运行人工智能算法。

 

这些技术进步正在惠及广大消费者。去年5月,谷歌宣布可以在用户手机上运行谷歌助手,而无需向远程服务器发送请求;从苹果的iOS 13操作系统开始,在iPhone上可本地运行Siri和QuickType键盘;IBM以及亚马逊目前也提供了开发平台来制作和部署微型人工智能。

 

微型人工智能能带来诸多好处。现有的服务(比如语音助手、自动更正和相机等)将变得更好更快,不必每次都需要连接云端才能运行深度学习模型;此外,微型人工智能也将使新的应用成为可能,比如基于移动端的医学影像分析或对反应时间要求更快的自动驾驶汽车;最后,本地化的人工智能更利于隐私保护。

 

但是,随着人工智能技术得到普及,它所面临的挑战也随之而来。例如,打击不法监视系统或深度伪造视频可能会变得更加困难,歧视性算法也可能会激增。研究人员、工程师和政策制定者们现在需要共同努力,对这些潜在危害进行技术和政策检查。

 

七、差分隐私(Differential privacy

 

重大价值:美国人口普查局的数据保密难度越来越大。不过,一种被称为差分隐私的技术通过建立信任机制可以解决这个问题。


主要研究者:美国人口普查局、苹果、Facebook


成熟期:它在美国 2020 年人口普查中的应用将是迄今为止规模最大的应用。


2020 年,美国政府将要完成一项重大任务——3.3 亿美国居民的人口普查,同时还要对他们的身份数据进行保密。政策制定者和学者在进行立法或者研究时需要对这些数据进行分析,但相关法律规定,人口普查局必须确保这些数据无法定位到任何个人。

 

因此,人口普查局在数据中加入了一种噪声。它会更改一部分人的年龄或人种信息,但同时能保持每个年龄或种族群体的总数不变。加入的噪声越多,对数据进行去匿名化就越困难。

 

差分隐私技术能够在给数据添加噪声的同时,计算隐私提升的程度,从而使得增加噪音的过程变得更加严谨。苹果和Facebook已经将这种技术用于在不识别特定用户的前提下收集聚合数据。加拿大和英国等国也在关注该技术。

 

 

编译 | 李宁/赛博研究院研究员


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