Share
Od roku 2001 Massachusetts University of Technology vybírá každý rok přední technologický pokrok, který podle jeho výpočtů brzy bude mít hmatatelný dopad na každého z nás. Ne všechny vědecké objevy, o kterých se dozvíte níže, se uskutečnily v tomto roce - některé z nich již několik desetiletí..
To je způsobeno tím, že při sestavování seznamu expertů placené pozornost ne tolik na konkrétní vědecký průlom v určité oblasti, ale na celé řadě faktorů, které umožňují přesnost tvrzení, které technologie opravdu přijde do našich životů. Jedná se o zralost technologie a existenci hotových vynálezů, které jsou na ní založeny, stejně jako úkoly, které řeší - jak důležitá je a jaké oblasti života může ovlivnit. Technologie 3D tisku byla například poprvé patentována v roce 1989 společností Immanuel Zaks a teprve v roce 2017 zahájila vlastní startovací stolní počítač první kovové 3D tiskárny.
3D tisk
3D tisk po dlouhou dobu zůstal spousta individuálních návrhářů a nadšenců. Postupné zdokonalování technologie však snížilo náklady a cenu tisku tak, že se dnes stává stále populárnější a může brzy radikálně změnit moderní hromadnou výrobu..
Obří továrny, chrlit úzký sortiment zboží bude nahrazena menší, vyrábí širokou škálu průmyslových odvětví - po použití 3D-tisku, můžete rychle a ve správném množství, aby splňovaly měnící se požadavky zákazníků. Zvyknutí na všechny autoservisy již nebude skladovat tuny náhradních dílů ve svém skladu - jednoduše vytisknou část, kterou potřebujete na místě.
3D technologie tisku umožňuje vytvářet lehčí, silnější a složitější struktury levnější než tradiční metody práce s materiálem. Například vědci z Livermore National Laboratory se naučili, jak dělat díly pomocí oceli pomocí 3D tisku, které jsou dvakrát tak silné jako ty vyrobené tradiční metodou. A v loňském roce spustila společnost Markforged první 3D tiskárnu v hodnotě méně než sto tisíc dolarů. S výjimkou vysokých nákladů může technologie využívat běžný spotřebitel - nemusí být inženýrem a chápat složitost 3D tisku. Společnost Desktop Metal již nabízí program, který učiní model připravený pro tisk pro uživatele. Vše, co je potřeba, je označit vlastnosti položky, kterou potřebujete..
Umělý život
Embryologové z univerzity v Cambridgi poprvé dokázali pěstovat myší embryo pouze z kmenových buněk - žádné spermie ani vaječné buňky. Tento průlom obráti naši představu o vytváření života, protože vše, co je zapotřebí k narození živé bytosti, může být doslova pořizováno pipetou z jiného embrya..
Technologie s použitím kmenových buněk poskytuje vědcům nespočet příležitostí k prozkoumání problémů spojených s nemocí, které se vyskytují ve fázi generace plodu a možnost studovat zárodků nových orgánů - při vývoji embrya může být viděn jako jednotlivé buňky při růstu vývoji některých funkcí - čímž se otevře potenciál pro možné kultivaci umělých orgánů.
Mnozí se však obávají o etické otázky spojené s těmito experimenty. Jak rozlišovat uměle vypěstované ovoce od současnosti a jak se s ním zacházet? Je možné experimentovat s uměle vypěstovaným ovocem, jestliže již ve fázi výzkumu může cítit bolest? Má právo na život, který je obdařen obyčejným plodem? Všechny tyto problémy jsou dlouhé etické překážky šíření této technologie..
Inteligentní města
Integrace digitální technologie a plánování prostoru může v budoucnu vést k zásadně novému způsobu života. Senzory a senzory, které zaplavit město bude sledovat úrovně znečištění, hluk a hustotu provozu v reálném čase a přesunout část úkolu odstranit problémy v automatizovaných programů a robotů, které budou schopny přijmout nezbytná kontrolní opatření v takové míře, že lidé nebudou nikdy muset stát v dopravní zácpě nebo napište stížnost na hluk poblíž rezidenční oblasti.
Jedním z nejúspěšnějších projektů v této oblasti je Pier, který byl vyvinut dceřinou společností Sidewalk Labs společnosti Google. Projekt předpokládá zavedení podzemního systému robotů, kteří budou doručovat parcely a zboží a budou provádět další práce nakládat městskou infrastrukturu výhradně do podzemí, což uvolní silnice a sníží znečištění.
Tento automatizovaný systém bude podporován rozsáhlou sítí senzorů, která sledují různé údaje o městském prostředí, včetně činnosti obyvatel a podniků. Taková síť bude schopna rozpoznat vzorce v aktivitě a otevřít příležitosti pro optimalizaci městského prostoru. Obyvatelé již nebudou muset obávat přetížených silnic na cestě do práce, a jednotný informační síť ověří využití oblíbených prázdninových destinací, jako jsou parky a muzea, před návratem do rodiny. Navzdory tomu, masivní shromažďování údajů o obyvatele činnosti hluboký zájem o ty, kteří nejsou ochotni sdílet osobní informace - ve skutečnosti v případě, řekněme, hackerský útok, mohou být tyto údaje použity útočníky, kteří mohou kdykoli sledovat, kde jste a jak často cesta právě se vrátím domů.
Zájem soukromých společností v této oblasti zůstává nejasný. Mnozí odborníci si stěžují, že nezbytný odstup mezi veřejným zájmem občanů a soukromých zájmů tech gigantů jako Google, který může hledat v první řadě, aby se zisk z těchto prodejů třetím stranám - například, inzerenty nebo realitní agent, který bude schopen účinněji prosazovat své služby v závislosti na umístění a zvyklostech konkrétního obyvatele.
Bojové neuronové sítě
Umělá inteligence je stále lepší a lépe vyrovnat s úkoly, které se mohou zdát rutinní a nezpůsobovaly nám high-tech sdružení - například sadu zpracování fotografií a určení, které z nich líčí muž, a některé z nich - žirafu. Schopnost přesně rozlišit a identifikovat určitý objekt mezi řadou informací je to, co odděluje úzkoprofilové neuronové sítě od skutečně fungující umělé inteligence..
Až do dnešního dne byl pokrok v této oblasti omezen schopností neuronové sítě rozlišit podmíněnou osobu od žirafy a vyznačovala se úplným nedostatkem kreativity. Bylo to jen nemožné pro neuronové sítě vytvářet obraz člověka - a to i po prozkoumání řady údajů o tom, jak vypadá člověk. Neuronová síť, která se pokouší vytvořit vlastní osobu, by neustále čerpala na obličej nebo třetí stranu obočí..
Nová metoda, kterou poprvé popsal Ian Goodfellow v roce 2014, tento problém řeší tím, že si konkuruje dvě neuronové sítě - jedna z nich působí jako generátor nápadů a druhá - diskriminující. Tato dělba práce na dvě neuronové sítě zajišťuje kontrolu kvality představivosti „generátor“, které se postupně učí ze svých chyb, přičemž připomínky z diskriminující, a nakonec začne dát obrázky, které jsou k nerozeznání od skutečných předmětů - jen zcela fiktivní.
Pokrok v této technologii znamená, že brzy budou počítače schopny vytvářet obrazy, které ani člověk nemůže odlišit od skutečných. Zde jsou například fotografie smyšlených celebrit vytvořených počítačem.
Výzkumní pracovníci společnosti Nvidia trénovali neuronové sítě v celebritních fotografiích, aby vytvořili realistické obrazy lidí, kteří neexistují. Mnoho odborníků se domnívá, že schopnost neuronových sítí přesně rozlišit objekty odráží jejich rostoucí schopnost skutečně porozumět světu kolem nich a tím i jejich rychlou nezávislost na lidských pokynech.
Překladače sluchátek
Technologie, která je úzce spjata s neuronovými sítěmi, umožnila realizovat starou fantazii autorů sci-fi. V poslední době, Google uvolněné Pixel Pupeny - sluchátka, že mnozí komentátoři nazývají Babel ryb sluchátek, s odkazem na populární knize „Stopařův průvodce po Galaxii“ v žánru sci-fi, v nichž tzv Babylonian ryby pronikl do ucha a umožňují porozumět cizí řeči.
Sluchátka, které stojí v reálném čase v hodnotě 159 dolarů, přeloží řeč řečníka z cizího jazyka. Jedná se o první více či méně pracující vynález, který otevírá možnost okamžitého překonání jazykové bariéry pro lidi po celém světě. S postupným zdokonalováním technologie je snadné si představit budoucnost, v níž budou tyto sluchátka přístupné velkému spotřebiteli, a lidé už nebudou muset studovat cizí jazyky tak pečlivě. Tato technologie značně usnadní jazykové bariéry, které vznikají v různých domácích a obchodních podmínkách mezi obyvateli a lidmi z různých zemí..
DNA čtení
Technologie, která předpovídá riziko vzniku rakoviny nebo pravděpodobnost dostat závislý na tabáku, a určit držení IQ nad průměrem, nebo predispozice k hudbě, nedávno stalo možné díky zpracování obrovské množství údajů o DNA milionů lidí. Po studiu a identifikovat vzory v chování některých typů genů, vědci mohou nyní vytvářet vysoce přesné „pas“, riziko onemocnění, stejně jako pasy a benigní charakteristiky.
To může pomoci výzkumným pracovníkům v oblasti medicíny a léčiv, což významně snižuje cenu falešných poplachů a zbytečné vyšetření pacientů, jejichž geny - jak je nyní možné testovat - dokonce ani nemají vliv na tuto nemoc. Vědci provádějící klinické studie ve snaze nalézt lék na Alzheimerovu chorobu budou schopni přesněji vybírat kontrolní skupiny pacientů - čímž se zvýší účinnost výzkumu..
Nicméně skutečnost, že technologie čtení DNA dokáže předpovídat nejenom onemocnění, ale jakýkoli rys obecně, dělá etické obavy nejdůležitější. Jak budou rodiče a učitelé používat informace o predispozici dítěte na konkrétní téma? Bude člověk schopen vzbudit dítě, vědět jistě, že bude mít rakovinu, a bude se chtít poznat sám sebe, jaká je pravděpodobnost, že vyvine Alzheimerovou chorobu? Pasy rizik a charakteristiky mohou také vyvolat otázku diskriminace v zaměstnání nebo při žádosti o poskytnutí služby. Není pro zaměstnavatele výhodné, aby investoval do vývoje zaměstnanců s vysokým rizikem onemocnění srdce, a proto s rozšiřováním této technologie je třeba myslet na soukromí těchto údajů.
Vážení čtenáři!
Chcete se držet krok s aktualizací? Přihlaste se k naší stránce v Facebook a kanál v Telegram.
Legal Technique