5 种可以塑造你未来的技术

: By Leandro L. Minku；莱切斯特大学的Nervo Xavier Verdezoto D和Stephan Reiff-Marganiec

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5技术可以塑造你的未来

飞行仓库，机器人接待员，智能厕所......这样的创新听起来像科幻小说还是可能的现实的一部分？技术发展如此迅猛，在不远的将来，我们的世界可能会好起来类似于描绘的在未来的电影中，比如Blade Runner，以及我们周围的智能机器人和技术。

但是，什么技术实际上会有所作为？根据最近的进展和目前的趋势，这里有五个创新，真的可以塑造未来。

1。智能家居

许多典型的家居用品已经可以连接到互联网并提供数据。但是很多智能家居技术目前还不是那么聪明。智能电表只是让人们看到如何使用能源，而智能电视只是将电视和互联网接入。同样的，智能照明, 遥控门锁 or 智能加热控制允许通过移动设备进行编程，只需将控制点从墙壁面板移动到手掌。

但是，技术正在迅速发展到可以使用数据和连接来代表用户行事的地步。为了真正有所作为，技术需要更多地融入到背景中 - 例如，想象一台洗衣机，可以识别出你已经放入了什么衣服，并自动选择正确的程序，甚至警告你，你不想一起洗。在这里重要的是要更好地了解人们的日常活动，动机和与智能物体的互动，以避免它们成为现实不请自来的客人在家里。

这些技术甚至可以为所有人的利益而工作。该英国广播公司报道，例如，能源供应商将“降低成本，让他们的洗衣机被互联网打开，以便在阳光明媚的下午最大限度地利用便宜的太阳能”或“让冰柜关闭几分钟高峰时段需求平稳“。

这方面的一个主要问题是安全。互联网连接的设备可以被黑客入侵 - 只记得最近勒索软件攻击。毕竟，我们的家是我们应该感到最安全的地方。为了使它们变得广泛，这些技术将不得不保持这种方式。

2。虚拟秘书

虽然秘书在企业中扮演着非常关键的角色，但他们往往将大部分工作时间花费在耗时但相对简单的任务上，而这些工作可以自动化。考虑组织一个“简单的”会议 - 你必须找到合适的人参加（可能跨越业务界限），然后确定何时可用。这不是什么好事。

诸如 doodle.com，比较人们的可用性以找到最佳的会议时间，可以提供帮助。但他们最终依靠那些积极参与的人。一旦合适的人已经被识别出来，他们也只会变得有用。

通过使用上下文信息（组织图，移动设备和日历的位置感知），为特定事件确定合适的人员和正确的时间成为技术优化问题，由十年前由欧盟资助的“上下文”项目。在那个阶段，收集上下文信息的技术远没有那么先进 - 智能手机仍然是一个怪胎，数据挖掘和处理不在今天。然而，在未来的几年里，我们可以看到机器在企业中的日常计划做得更多。

事实上，虚拟助理的角色可能远远超出安排会议和组织人们的日记 - 他们可能会帮助项目经理组装正确的团队并将其分配到正确的任务，使每项工作都能有效地进行。

不利的一面是，大部分所需的上下文信息都是隐私侵入性的，但是后来年轻一代已经开心地在Twitter和Snapchat上分享他们的每一分钟，这样的担忧可能随着时间的推移变得不那么重要。我们应该在哪里画线？我们是否完全接受“机器的崛起”，尽可能自动化，还是把真人留在自己的日常角色中，只用机器人来完成没有人想做的真正琐碎的事情呢？这个问题需要回答 - 很快。

3。 AI医生

我们生活在激动人心的时代，在医学和医学方面都有进步 AI技术成型医疗保健的未来在世界各地交付。

但是，如何从人工智能接受诊断呢？一家名叫巴比伦健康（Babylon Health）的私人公司已经在与五个伦敦市镇进行试验，鼓励与一家医院进行磋商 chatbot非紧急呼叫。人工智能训练使用大量的病人数据，以便建议用户去医院的急诊科，去药店或留在家中。

该公司声称，它很快就能开发出一个可能超过医生和护士诊断的系统。在医疗人员短缺的国家，这可以显着改善医疗服务，使医生能够集中精力提供治疗，而不是花太多时间进行诊断。这可以大大重新定义他们的临床作用和工作实践.

别处， IBM Watson是， CloudMedx平台和深度基因组学技术可以为临床医生提供有关患者数据和现有治疗的见解，帮助他们作出更明智的决定，并协助开发新的治疗方法。

越来越多的移动应用程序和自我追踪技术（如Fitbit，Jawbone Up和Withings）可以帮助收集患者的行为，治疗状况和活动。不难想象，即使我们的厕所也会很快变得更聪明，用来检查人的尿液和粪便，提供对某些疾病进行实时风险评估.

尽管如此，为了使AI技术在医疗领域得到广泛应用，必须解决许多合理的问题。已经，可用性，健康素养, 隐私，安全，内容质量和信任问题已经有许多这样的应用报道过。

还有一个缺乏对临床指南的遵守, 伦理问题及错配的期望关于收集，沟通，使用和存储病人的数据。此外，技术的局限性需要明确以避免误解可能会伤害病人.

如果人工智能系统能够应对这些挑战，并专注于理解和加强现有的保健实践和医患关系，我们可以期待看到越来越多的数据驱动型医疗保健计划的成功案例。

4。护理机器人

我们会有机器人在家里接电话吗？有可能。大多数人的家园？即使他们价格合理，可能也不是。成功的智能技术和不成功的智能技术的区别在于它们是多么有用。它们有多有用取决于上下文。对于大多数人来说，让一个机器人回答这个问题可能不是很有用。但想象一下机器人接待员在工作人员短缺的地方会有多大的帮助 - 在老人护理院，例如。

装备了人工智能的机器人，例如语音和脸部识别，可以与访问者进行交互，以检查他们希望访问的人以及他们是否被允许访问护理之家。在验证之后，具有路由算法的机器人可以引导访问者到他们希望访问的人。这可能使工作人员能够与老年人共度更多的美好时光，提高他们的生活水平。

为了在完全不受控制的环境中操作，AI还需要进一步的改进。但最近的结果是积极的。 Facebook的 DeepFace软件在研究人员用于研究无约束人脸识别问题的标准数据库上进行测试时，能够以97.25％精度匹配人脸。该软件是基于深度学习，一个由数以百万计的神经连接组成的人工神经网络，能够自动从数据中获取知识。