IBM研究人員公布了有望在未來5年改變?nèi)祟惿畹?大創(chuàng)新。這份預(yù)測被稱作“IBM 5 in 5”，資料則源自6個大洲12個實驗室的3000名研究人員。

該預(yù)測的重點是人工智能和心理健康的未來、基于人工智能的超人視覺、可以掌握地球復雜狀況的巨視顯微鏡、片上醫(yī)療實驗室、能夠探測環(huán)境污染的智能傳感器。這些領(lǐng)域的創(chuàng)新可以極大地改善農(nóng)業(yè)和能源效率，提前識別有害污染物，并提前預(yù)防身心健康問題。

“科學家有一項優(yōu)良傳統(tǒng)，之前創(chuàng)造了各種設(shè)備幫助我們以完全不同的視角看待世界。比如顯微鏡幫助我們看到肉眼無法看到的微小物體，溫度計幫助我們了解地球和人體的溫度。”IBM研究院科學和解決方案副總裁達里奧·吉爾（Daril Gil）說，“隨著人工智能和納米技術(shù)的進步，我們計劃投資開發(fā)新一代科技設(shè)備，讓當今世界這些無法看到的復雜系統(tǒng)可以在未來5年呈現(xiàn)在我們面前?！?/p>

“IBM 5 in 5”不僅參考了市場和社會趨勢，也考慮了世界各地的IBM實驗室正在開發(fā)的新型技術(shù)。

以下就是今年的最新預(yù)測：

1、借助人工智能，語言將成為洞察心理健康的窗口

美國目前有1/5的成年人存在心理健康問題，無論是神經(jīng)性疾?。ê嗤㈩D病、阿爾茲海默病、帕金森?。┻€是心理疾?。ㄒ钟舭Y和精神錯亂），每年約有半數(shù)患有嚴重精神疾病的人得不到治療。從全球來看，治療精神疾病的成本甚至超過糖尿病、呼吸系統(tǒng)疾病和癌癥的總和。僅美國一個國家，因為心理障礙產(chǎn)生的經(jīng)濟負擔每年就高達1萬億美元。

如果說電腦是一個尚未被人類充分了解的黑匣子，那么語言就是打開這個黑匣子的鑰匙。5年內(nèi)，我們說的話、寫的字都將成為判斷身心健康的指標。新的認知系統(tǒng)可以通過對語言和書寫形態(tài)的分析，了解心理和神經(jīng)系統(tǒng)疾病的早期信號，幫助醫(yī)生和病人更好地預(yù)測、監(jiān)控和追蹤這些疾病。

IBM的科學家利用機器學習技術(shù)來分析精神病檢查過程中的文本和語音記錄，尋找那些可以幫助臨床醫(yī)生準確預(yù)測和監(jiān)控精神錯亂、精神分裂、狂躁癥和抑郁癥的形態(tài)。目前大約只需要300個單詞就可以幫助臨床醫(yī)生預(yù)測某人患有精神病的概率。

類似的技術(shù)未來還可以幫助帕金森病、阿爾茨海默病、亨廷頓病、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD），甚至孤獨癥及注意力缺陷多動癥（ADHD）等行為疾病的患者。認知計算機可以分析病人的語言和書寫內(nèi)容，從中找出一些有意義的指標，包括語言含義、句法和語調(diào)。

將這些結(jié)果與穿戴設(shè)備提供的數(shù)據(jù)以及磁共振和腦電圖掃描數(shù)據(jù)進行整合，便可展現(xiàn)更加全面的狀況，幫助醫(yī)生更好地確診、理解和治療基礎(chǔ)疾病。

原本看不見摸不著的信號將成為判斷病人是否進入某種心理狀態(tài)，或者衡量治療方案具體效果的明確信號，對常規(guī)的臨床評估進行補充。

2、超成像和人工智能將為我們提供超人視覺

99.9%的電磁波譜都無法被肉眼看到。過去100年，科學家開發(fā)了各種各樣的設(shè)備，可以釋放和感應(yīng)不同波長的能量。我們現(xiàn)在將其中的某些技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學成像領(lǐng)域，可以查看牙齒中的空洞，檢查機場的包裹，幫助飛機在濃霧天氣降落。但這些設(shè)備都非常專業(yè)，且價格昂貴，只能看見某些具體波長的電磁波譜。

5年內(nèi)，使用超成像技術(shù)的成像設(shè)備將集成眾多波長的電磁波譜，從而極大地拓展我們的視野范圍，揭露出有價值的或蘊含潛在危險的信號。最重要的是，這些設(shè)備都便于攜帶、價格親民、易于使用，因此超人視覺可以成為我們?nèi)粘ｓw驗的一部分。

如果能夠看到周圍所有無法看到或有些模糊的物理現(xiàn)象，便可幫助駕駛員和無人駕駛汽車更好地了解路況。例如，借助毫米波成像、攝像頭和其他傳感器，超成像技術(shù)便可幫助汽車看透迷霧或暴雨，探測黑冰等難以看清的危險路況，或者幫助我們了解前方物體的距離和尺寸。認知計算技術(shù)將會分析這些數(shù)據(jù)，從而判斷前方哪個地方可能撞到橫穿馬路的動物，或者路上的坑洼地段是否會刺破輪胎。

將同樣的技術(shù)嵌入手機后，便可通過拍攝照片的方式分析食物的營養(yǎng)價值，判斷其是否可以安全使用。在醫(yī)藥和銀行領(lǐng)域使用超成像技術(shù)則可以幫助用戶識別欺詐行為。原本無法被人類看到的信息都將一一呈現(xiàn)在我們面前，IBM的科學家現(xiàn)在正在開發(fā)一套緊湊型超成像平臺，可以在一個平臺上看到不同波長的電磁波譜，從而促成一系列實用且價格親民的設(shè)備和應(yīng)用模式。

3、巨視顯微鏡幫助我們深入了解地球的復雜狀況

當今的物理世界只能讓我們膚淺地了解環(huán)環(huán)相扣的復雜生態(tài)系統(tǒng)。我們收集了海量數(shù)據(jù)，但多數(shù)都很凌亂。事實上，數(shù)據(jù)科學家約有80%的時間都用來規(guī)整數(shù)據(jù)，而非分析和理解數(shù)據(jù)背后的含義。

得益于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備成為了新的數(shù)據(jù)源——從冰箱、燈泡和心率監(jiān)測器，到無人機、攝像頭、氣象站、衛(wèi)星和望遠鏡陣列。

現(xiàn)在已經(jīng)有60多億聯(lián)網(wǎng)設(shè)備每月貢獻數(shù)十exabyte的數(shù)據(jù)，年增速超過30%。在成功實現(xiàn)信息、商業(yè)交易和社交互動的數(shù)字化后，我們現(xiàn)在又開始對物理世界實施數(shù)字化。

5年內(nèi)，我們將利用機器學習算法和軟件來組織與物理世界有關(guān)的信息，從而分析利用數(shù)十億設(shè)備收集的復雜數(shù)據(jù)。我們稱之為“巨視顯微鏡”（macroscope）——與觀察微觀世界的顯微鏡和觀察遠方世界的望遠鏡不同，這套由軟件和算法構(gòu)成的系統(tǒng)可以將地球的復雜數(shù)據(jù)匯總起來，分析背后的含義。

例如，通過匯總、組織、分析各種數(shù)據(jù)（氣候、土壤環(huán)境、水位）及其與灌溉活動之間的關(guān)系，新一代的農(nóng)民便可選擇更加合適的作物、種植地點、耕作方式，同時還能保留珍貴的水資源。

2012年，IBM研究員開始在Gallo Winery調(diào)查這個概念，將灌溉、土壤和氣象數(shù)據(jù)與衛(wèi)星圖像和其他傳感器的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，預(yù)測獲得最佳葡萄產(chǎn)量和頂尖葡萄品質(zhì)所需的具體灌溉方法。未來，巨視顯微鏡技術(shù)還將幫助我們把這個概念應(yīng)用到世界各地。

除了了解自己的星球外，巨視顯微鏡技術(shù)還可以匯總和分析望遠鏡收集的海量數(shù)據(jù)，從而預(yù)測行星之間的相互碰撞，并對其構(gòu)成展開更加深入的研究。

4、“片上”醫(yī)療實驗室將扮演健康偵探角色，在納米層面追蹤疾病

疾病的早期診斷至關(guān)重要。在多數(shù)情況下，越早診斷疾病，治愈或控制的概率就越大。然而，像癌癥或帕金森這樣的疾病卻很難診斷——在出現(xiàn)癥狀前，都會隱藏在我們的身體內(nèi)。

唾液、淚液、血液、尿液和汗液等各種體液里包含的生物學微粒所提供的信息，可以幫助我們了解自己的健康狀況?，F(xiàn)有的技術(shù)很難捕捉和分析這些生物微粒，因為它們的直徑僅為人類頭發(fā)直徑的幾千分之一。

今后5年新的“片上”醫(yī)療實驗室將充當納米級健康偵探——追蹤體液中無法看到的信號，讓我們立刻了解自己是否應(yīng)該去看醫(yī)生。最終目標是將分析疾病所需的完整生化實驗室壓縮到一個芯片上。

這種片上實驗室技術(shù)最終將整合到便攜式的手持設(shè)備中，讓人們可以定期而迅速地通過少量體液分析生物指標，并輕而易舉地將信息傳送到云端。這樣便可與睡眠監(jiān)測器和智能手表等其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)進行整合，然后交由人工智能系統(tǒng)進行分析。這些數(shù)據(jù)可以幫助我們更加深入地了解自己的健康狀況，在出現(xiàn)問題時候第一時間獲知，及時阻止問題惡化。

IBM研究院的科學家正在開發(fā)片上實驗室納米技術(shù)，最低可以分離直徑20納米的生物微粒，這一精度足夠捕捉DNA、病毒和外來體。通過對這些微粒進行分析，便有望在出現(xiàn)病癥之前診斷疾病。

5、智能傳感器以光速探測環(huán)境污染

多數(shù)污染物都是人眼無法看到的，直到產(chǎn)生不可忽視的影響才會引起我們的注意。例如，甲烷是天然氣的主要成分，人們普遍認為這是一種清潔能源。但如果甲烷泄漏到空氣中，便會產(chǎn)生溫室效應(yīng)。據(jù)估計，甲烷是僅次于二氧化碳的第二大全球變暖來源。

在美國，石油和天然氣系統(tǒng)泄露成為大氣中甲烷氣體的最大工業(yè)來源。美國環(huán)保局估計，2017年從天然氣系統(tǒng)中泄漏到大氣中的甲烷超過900萬噸。這些溫室氣體相當于美國所有鋼鐵、水泥、鋁生產(chǎn)設(shè)施釋放的溫室氣體總量。

5年內(nèi)，廉價的新型感應(yīng)技術(shù)幾乎會部署到所有天然氣開采井附近、存儲設(shè)施周圍以及運輸管道沿線，以便隨時精確查找人眼無法看到的氣體泄露。通過無線網(wǎng)絡(luò)接入云端的物聯(lián)網(wǎng)可以對龐大的天然氣基礎(chǔ)設(shè)施展開持續(xù)監(jiān)控，只需幾分鐘便可找到漏點，較之前的幾周時間大大縮短。不僅減少了污染和浪費，還有可能避免災(zāi)難事故的發(fā)生。

IBM的科學家也在追逐這一趨勢，與Southwestern Energy等天然氣開采商合作開發(fā)了智能甲烷監(jiān)控系統(tǒng)，并參與了ARPA-E的MONITOR項目。

IBM研究的核心是硅光子學，這項處于發(fā)展過程中的技術(shù)可以通過光來傳輸數(shù)據(jù)，因此可以實現(xiàn)光速計算。這些芯片內(nèi)置在地面或基礎(chǔ)設(shè)施的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，甚至可以安裝在無人機上。與實時風力數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)和其他歷史數(shù)據(jù)進行整合后，便可建立復雜的環(huán)境模型，以便在污染發(fā)生時快速確定源頭和污染物的排放量。