盘点2018年十大新兴技术：人体变成“制药工厂”

如今的数字助手有时会欺骗你，让你相信它们是人类，但更强大的数字助手正在到来。Siri、Alexa等使用复杂的语音识别软件来识别你的请求和如何提供相应信息，它们会生成听起来很自然的语音，给出符合你问题的脚本答案。这样的系统首先必须经过“训练”，而且适当的响应必须由人类编写并组织成高度结构化的数据格式。这项工作非常耗时，而且会导致数字助手在执行任务时受到限制。这些系统可以“学习”但程度有限。即便如此，它们仍然令人印象深刻。

在复杂性更高的层次，技术正在开发中，以便让下一代数字助手来吸收和组织更多的非结构化数据(原始文本、视频、图片、音频、电子邮件等)，然后自动组成有说服力的建议或充当辩论对手，应对它们从未被训练过的问题。我们已经在许多提供聊天机器人的网站上看到这种功能，这些聊天机器人可以用自然语言回答问题，涵盖了他们训练过的各种数据集。

这些聊天机器人在特定问题或请求方面需要相对较少或根本不需要培训，它们结合了预先配置的数据和“读取”提供给它们的相关背景材料的紧急能力。然而，在做出高度准确的反应之前，它们确实需要些识别语言和意图的训练。

今年6月，IBM展示了一种更先进的技术：一个系统与人类专家进行了实时辩论，但事先没有就辩论主题接受过培训。使用非结构化数据(包括来自维基百科的内容)，该系统必须确定信息的相关性和准确性，并将其组织为可重用资产，它可以调用该资产来形成一致的论据，以支持自己的论点。它还必须回应人类对手的论点。该系统在演示过程中进行了两场辩论，许多观众甚至认为它的论点更具说服力。

这项技术是在五年多的时间里开发出来的，它包括了一种软件，不仅能理解自然语言，还能应对检测积极和消极情绪。然而，非脚本AI系统对公认的人类专家的胜利打开了无数相关应用的大门，这些应用可能在未来三到五年甚至更短的时间内出现。例如，这样的系统可以帮助医生迅速找到与复杂病例相关的研究，然后讨论给定治疗方案的优点。这些智能系统将只对组合现有知识有用，而不是像实验室科学家或专家那样创造知识。尽管如此，随着机器变得越来越智能，它们还是增加了失业担忧。

5.植入式制药细胞

（编辑：惠州站长网）

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