這8項技術即將改變我們的生活，而大部分人還不知道

最新 08-10

與歐洲有關的一切

自動化建築

在電子自動化時代，就像噴墨印表機一樣，自動化機器人可以在數小時內層層堆砌牆壁，列印整棟建築。

麻省理工學院正在開發這類技術，希望改變建築業對人類勞動力的依賴。

半自動駕駛卡車

現在路面上出現了越來越多的半自動化駕駛卡車，按上感測器就可以使人類駕駛的卡車緊密相連。這不僅可以減少交通擁堵，還能節省10%的燃料。

大腦入侵

具有無線功能的醫療植入物正變得越來越普遍，人們可以對它們進行編程，控制和充電，而無需手術或電線。雖然更方便，但這些無線醫療設備也更容易受到黑客攻擊。例如，前美國副總統迪克·切尼（Dick Cheney）關閉了他心臟起搏器上的無線功能，以防外國勢力試圖利用無線功能暗殺他。

現在，網路安全專家警告說，隨著大量患者開始在大腦中植入晶元，醫療設備方面的黑客行為會發生令人不安的變化。這些裝置被稱為深部腦刺激，可以向大腦的神經元發射脈衝信號。它們已經被用於治療帕金森綜合症等疾病，同時正在試驗圖雷特綜合症，慢性疼痛，抑鬱症，厭食症，情緒障礙和強迫症的患者。牛津大學的研究人員警告說，用於控制這些大腦植入物的無線編程可能會被黑客劫持，從而引發疼痛，顫抖甚至改變他們的行為。

機器偏差

機器學習演算法計算我們的信用評分，評估保險索賠和政策應用，提出音樂和投資建議，幫助診斷癌症。人工智慧正在被用於發現金融欺詐，還被用於美國的法院，以幫助告知判決和保釋的決定。

雖然這些系統在測試過程中可以給出準確的結果，但它們也可能存在缺陷。它們的性能取決於它們訓練的數據，並且可能會產生偏差。而代碼本身也可能帶有編程者無意識的偏見。

牛津大學網路安全研究協調員凱瑟琳·弗萊切說：「如果這些數據早期出現了偏差，那麼每次代碼的改善則會出現更大的偏差。」

惡意眾包

在購物時，我們大多數人會先看其他客戶的評論，以幫助我們做出選擇。但是，一些公司要求網友給好評，以增加銷量。還有的公司則通過請水軍給差評來污衊競爭對手的聲譽。這叫早惡意眾包，僱傭大量的人來維繫一個虛假的草根支持表象。

僱傭水軍的成本很大程度上限制了負面評論的傳播，但是研究人員警告人工智慧很可能會改變這一點。

芝加哥大學的科學家已經證明，通過訓練人工智慧網路神經，在一些網站上發布令人信服的評論是可能的。自動化群集演算法產生如此多的虛假評論，很快人們就不知道該信任什麼了。「如果攻擊者可以利用人工智慧來生成與真實內容相同的大規模評論，那麼就很難與現實區分了。」

「聽話」的互聯網

根據科技分析師沃爾特·湯普森的說法，像Alexa或Google Home一樣，我們的鏡子，汽車，淋浴，微波爐甚至廁所也很快就可以通過語音來控制。

移動醫療

FitBits和Apple Watch等穿戴式科技收集了大量用戶的健康和活動數據。但它們不僅僅是幫助健身，這些穿戴設備收集的信息開始越來越多地進入醫生的患者記錄中，即所謂的「移動健康」。去看醫生不再需要對24小時內神秘消失的癥狀進行模糊描述，醫生很快就可以從設備中讀取你的數據，以幫助診斷。

計算機幻覺

計算機視覺技術已經滲透到道路上的車輛中了，許多車輛使用攝像頭和物體識別軟體來控制自動停車。隨著汽車越來越自動化，它們將越來越依賴計算機視覺技術來進行導航。

雖然計算機已被證明擅長識別物體，但最近的研究表明它們也可能被欺騙。華盛頓大學的一項研究表明，策略性地在停車標誌上貼上一些貼紙或塗鴉可能會混淆無人駕駛汽車演算法，讓它們無法識別。另一項研究表明，甚至還可以通過改變物體的紋理來引起計算機視覺系統的幻覺。在人眼看來，它的形狀和顏色可能完全正常，但對於機器來說，卻完全不同。