強(qiáng)化學(xué)習(xí)
Reinforcement Learning
技術(shù)突破:強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning,RL)是一種人工智能方法,能使計(jì)算機(jī)在沒有明確指導(dǎo)的情況下像人一樣自主學(xué)習(xí)。
重要意義:假如機(jī)器不能夠自主通過環(huán)境經(jīng)驗(yàn)?zāi)ゾ毤寄?,自?dòng)駕駛汽車以及其他自動(dòng)化領(lǐng)域的進(jìn)展速度將受到極大地限制。
主要研究者:
- DeepMind - 科大訊飛
- Mobileye - 阿里巴巴
- OpenAI - 微軟亞洲研究院
- Google - 中科院
- Uber - 百度
成熟期:1~2年
強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),正是AlphaGo能夠掌握復(fù)雜的圍棋游戲,并擊敗世界最強(qiáng)職業(yè)選手的關(guān)鍵。如今,強(qiáng)化學(xué)習(xí)正在迅速發(fā)展,并逐步將人工智能滲透到除了游戲之外的各個(gè)領(lǐng)域。除了能夠提升自動(dòng)駕駛汽車性能,該技術(shù)還能讓機(jī)器人領(lǐng)會(huì)并掌握以前從未訓(xùn)練過的技能。
本質(zhì)上,強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)是從自然界中學(xué)習(xí)的一種基本法則。心理學(xué)家愛德華·桑代克(Edward Thorndike)在100多年前也注意到了這一點(diǎn)。在最著名的迷箱實(shí)驗(yàn)中,桑代克將貓放在一個(gè)迷箱中,貓只能通過按壓一個(gè)控制桿才能逃脫。觀察結(jié)果顯示,經(jīng)過相當(dāng)長時(shí)間的來回徘徊,動(dòng)物最終總會(huì)偶然地踩到控制桿,然后逃脫。
一些最早期的人工智能研究者認(rèn)為,迷箱實(shí)驗(yàn)的過程有可能在機(jī)器中有效地重現(xiàn)。早在1951年,馬文·明斯基(Marvin Minsky)創(chuàng)造了世界上第一臺(tái)具有學(xué)習(xí)能力的機(jī)器,利用簡單形式的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法模擬了一只老鼠如何學(xué)習(xí)走出迷宮。
然而,隨后的幾十年里這個(gè)領(lǐng)域幾乎沒有什么喜人的成績。1992年,IBM的研究員杰拉爾德·特索羅(Gerald Tesauro)演示了一個(gè)使用人工智能技術(shù)玩西洋雙陸棋的程序。很快,這個(gè)程序就玩的非常熟練,并足以與最好的人類玩家競(jìng)賽。這是人工智能發(fā)展史上一個(gè)里程碑式的成就。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)之所以行得通,是因?yàn)檠芯咳藛T找出了如何讓計(jì)算機(jī)程序計(jì)算出每種狀態(tài)下應(yīng)該分配的強(qiáng)化值的方法。還是以迷箱實(shí)驗(yàn)為例,在走出迷宮的過程中,“模擬老鼠”每一次做出“向左轉(zhuǎn)”或者“向右轉(zhuǎn)”動(dòng)作時(shí),計(jì)算機(jī)程序會(huì)做出獎(jiǎng)或懲的評(píng)價(jià)。并且,所有分配的強(qiáng)化值都存儲(chǔ)在一張大表格中,然后計(jì)算程序會(huì)隨著學(xué)習(xí)的過程逐步更新這些數(shù)據(jù)。
但對(duì)于大型復(fù)雜的任務(wù),這種方法在計(jì)算上是不切實(shí)際的。然而,近幾年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)被證明是一種用來識(shí)別數(shù)據(jù)模式的極其高效的方式,無論這里的數(shù)據(jù)指的是迷宮中的轉(zhuǎn)彎、圍棋棋盤上的位點(diǎn),還是計(jì)算機(jī)游戲中屏幕上的像素,亦或是自動(dòng)駕駛時(shí)面臨的復(fù)雜路況。
在國內(nèi),以科大訊飛為例,這家公司已經(jīng)針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多個(gè)方向展開了研究和應(yīng)用,包括人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)、智能客服系統(tǒng)、機(jī)器輔助駕駛、機(jī)器人控制等方向,都已有了應(yīng)用研究。以對(duì)話系統(tǒng)這樣一個(gè)多輪人機(jī)交互系統(tǒng)為例,它就是一個(gè)非常典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用案例。
傳統(tǒng)的任務(wù)完成型對(duì)話系統(tǒng),用戶需要在一次交互過程中把自己的需求描述清楚,這樣的交互不是自然的。在訊飛的AIUI交互系統(tǒng)框架中,引入了多輪交互的思想,由一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(馬爾庫夫決策過程)模型來引導(dǎo)用戶輸入需求,從而快速、自然流暢地完成用戶任務(wù)。
同時(shí),許多工業(yè)機(jī)器人制造商也將目光投向了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),測(cè)試該技術(shù)在無手工編程情況下訓(xùn)練機(jī)器執(zhí)行新任務(wù)的效果。此外, Google公司的研究人員也正與DeepMind合作,試圖利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deep reinforcement learning)技術(shù)使其數(shù)據(jù)中心更加節(jié)能。
通常,找出數(shù)據(jù)中心各個(gè)單元如何影響系統(tǒng)總能耗是十分困難的,但是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠從收集的數(shù)據(jù)以及模擬實(shí)驗(yàn)中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)并提出優(yōu)化建議,比如說,如何以及何時(shí)啟動(dòng)冷卻系統(tǒng)。
360°自拍
The 360-Degree Selfie
突破技術(shù):消費(fèi)級(jí)360°全景相機(jī),能夠更真實(shí)的還原事件和場(chǎng)景。
重要意義:能提供360°全景拍攝的廉價(jià)相機(jī)將開啟攝影的新篇章,也將改變?nèi)藗兎窒砉适碌姆绞健?/p>
主要研究者:
- 日本理光(Ricoh)
- 360fly
- 三星
- JK Imaging (柯達(dá)Pixpro相機(jī)的制造廠商)
- IC Real Tech(ALLie相機(jī)的制造廠商)
- Humaneyes Technologies(全景相機(jī)Vuze的制造廠商)
成熟期:現(xiàn)在
360°全景拍攝的熱潮最早是由一位哈佛大學(xué)的生態(tài)學(xué)者柯恩·霍夫肯斯(Koen Hufkens)掀起的。去年秋天他前往馬薩諸塞州的一片叢林中探險(xiǎn),并在網(wǎng)站上實(shí)時(shí)直播了探險(xiǎn)的過程。
當(dāng)時(shí),他使用的就是一臺(tái)價(jià)值350美元的名為“theRicoh Theta S camera”的360°全景相機(jī)。在這一過程中,觀眾可以通過使用鼠標(biāo)或者點(diǎn)擊移動(dòng)設(shè)備的屏幕將直播圖像區(qū)域放大,借此看到森林的全貌。
按道理說,我們所生活的世界就是一個(gè)充斥著聲光的三維世界,360°的場(chǎng)景隨處可見。但迄今為止,已有的兩種主流全景拍攝技術(shù):拼接多個(gè)相機(jī)拍攝或者是采用價(jià)值不菲的(10000美金)特種相機(jī)都有很大的缺陷。使用這兩種方法操作的圖像處理過程都是十分繁瑣,且很耗時(shí)。
好在現(xiàn)在大多數(shù)人都能買得起更方便好用的360°全景相機(jī)了,500美金的售價(jià)就相當(dāng)于入門級(jí)的單反。
現(xiàn)在,紐約時(shí)報(bào)(New YorkTimes)以及路透社(Reuters)的記者在采訪海地颶風(fēng)災(zāi)情以及加沙難民營時(shí)都使用了三星的Gear360全景相機(jī)(價(jià)值350美金)。
Gear360拍攝的畫面
在學(xué)術(shù)圈,這樣的全景相機(jī)也大有用處,一家位于洛杉磯的初創(chuàng)公司Giblib就開發(fā)了專供醫(yī)用的4k全景相機(jī),醫(yī)學(xué)院的學(xué)生已經(jīng)可以通過它傳來的影像學(xué)習(xí)外科手術(shù)了。
此外,類似柯達(dá)PixproSP360-4K的全景相機(jī)也應(yīng)用在了體育直播以及體育訓(xùn)練上,例如籃球、足球以及冰球,有價(jià)值的360°全景回放都可以被保存下來。
柯達(dá)PixproSP360-4K全景相機(jī)
元器件的革新
一項(xiàng)技術(shù)的革命往往得益于很多技術(shù)的創(chuàng)新,全景相機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)也不例外。由于全景相機(jī)相較普通相機(jī)而言功率更大,也就會(huì)產(chǎn)生更多的熱量,而采用智能手機(jī)處理器就可以很好地解決這一問題,例如“360fly”以及“ALLie”相機(jī)都采用了驍龍的處理器。
同時(shí),智能手機(jī)市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展也為相機(jī)制造廠商創(chuàng)造了一個(gè)良性的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,“迫使”他們開發(fā)出新技術(shù)。例如,索尼近年來就不斷將自己的圖像傳感器集成化,并保證了在微光條件下照片拍攝的質(zhì)量。而智能手機(jī)市場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)也將元器件的價(jià)格壓低,又進(jìn)一步拉低了全景相機(jī)的價(jià)格。
360fly全景相機(jī)
現(xiàn)在大多數(shù)的全景相機(jī)都有對(duì)應(yīng)的手機(jī)App來查看取景的情況以及拍攝的照片,拍攝完的照片及影片上傳到網(wǎng)絡(luò)也變得十分容易。而最新的算法將全景相機(jī)拼接照片的過程簡化,延遲大大縮短,圖像處理甚至可以在相機(jī)端就完成,由此開啟了全民直播時(shí)代。
市場(chǎng)方面,在2016年球狀全景相機(jī)的市場(chǎng)份額占全球相機(jī)的1%,而到2017年年初就已經(jīng)增至4%,全景相機(jī)的興起之勢(shì)已不可阻擋。根據(jù)YouTube官方的反饋,很多人都會(huì)使用谷歌的Cardboard和Daydream設(shè)備搭配手機(jī)來觀看虛擬現(xiàn)實(shí)視頻,虛擬現(xiàn)實(shí)和全景拍攝已形成相互促進(jìn)的局面。
Oculus VR的首席技術(shù)官約翰·卡馬克(John Carmack)就預(yù)測(cè):“未來,人們使用虛擬現(xiàn)實(shí)的時(shí)間中只有一半是玩游戲,另一半則是進(jìn)行旅行觀光或者是做一些現(xiàn)實(shí)的事情,例如參加一場(chǎng)婚禮。”
基因療法2.0
Gene Therapy 2.0
技術(shù)突破:美國即將批準(zhǔn)首個(gè)基因治療技術(shù),更多基因療法正在開發(fā)與批準(zhǔn)的進(jìn)程中。
重要意義:很多疾病都是由單個(gè)基因突變導(dǎo)致的,新型基因療法能夠徹底治愈這些疾病。
主要研究者:
- SparkTherapeutics
- BioMarin - GenSight Biologics
- BlueBird Bio - UniQure
成熟期:現(xiàn)在
數(shù)十年來,研究人員一直在追求基因療法的夢(mèng)想?;虔煼ǖ那熬胺浅C篮茫豪酶脑爝^的病毒將相關(guān)基因的健康副本遞送至攜帶有缺陷基因的患者體內(nèi)。然而,至今為止,基因療法帶來的失望遠(yuǎn)大于希望。1999年,一名18歲的肝病患者杰西·基辛格(Jesse Gelsinger)在一場(chǎng)基因治療實(shí)驗(yàn)中死亡,從此整個(gè)基因療法領(lǐng)域的發(fā)展就開始停滯不前。
早期基因療法失敗的原因部分是源于其遞送機(jī)制,因?yàn)樾碌倪z傳物質(zhì)(改造基因)、以及將其攜帶至細(xì)胞的載體病毒,被錯(cuò)誤地遞送到基因組的其他位置,這會(huì)激活某些患者體內(nèi)的致癌基因,或者引起患者免疫系統(tǒng)的過度反應(yīng),從而導(dǎo)致多器官功能衰竭以及腦死亡。
但是現(xiàn)在,一些關(guān)鍵的難題已經(jīng)解決,基因治療也將迎來曙光。研究人員使用了更高效的病毒將新的功能基因轉(zhuǎn)運(yùn)到細(xì)胞中。
現(xiàn)在,兩種遺傳性疾病的基因療法:治療一種SCID病的Strimvelis,以及治療一種引起脂肪在血液中堆積的失調(diào)癥的Glybera,已在歐洲獲得相關(guān)管理部門的批準(zhǔn)。
在美國,Spark Therapeutics有望成為第一家邁入市場(chǎng)的基因療法新創(chuàng)公司,該公司開發(fā)出針對(duì)漸進(jìn)式失明的基因治療方法。還有很多其他正在研究的基因療法,正將目光投向血友病的治療,以及一種稱為表皮溶解水皰癥的遺傳性皮膚失能癥。
但是,挑戰(zhàn)依然存在。
雖然目前已經(jīng)針對(duì)幾種相對(duì)罕見的疾病開發(fā)了基因療法,但是對(duì)于那些具有復(fù)雜遺傳病因的常見疾病,開發(fā)對(duì)應(yīng)的基因療法則更加困難。
對(duì)于像SCID和血友病這樣的疾病,科學(xué)家明確知道引起疾病的精確基因突變。但是,諸如阿爾茨海默病、糖尿病和心力衰竭等疾病,它們不僅涉及到多個(gè)基因,并且在患有同種疾病的不同病人中,對(duì)應(yīng)的基因突變還不完全相同。
[page_細(xì)胞圖譜
The Cell Atlas_page]
技術(shù)突破:這是人體中各種細(xì)胞類型的完全目錄。
為什么重要:超精確的人類生理學(xué)模型將加速新藥研發(fā)與試驗(yàn)。
主要研究者:
- 布羅德研究所(Broad Institute)
- 桑格研究所(Sanger Institute)
- 陳—扎克伯格的Biohub(Chan Zuckerberg Biohub)
成熟期:5年
我們究竟是什么組成的?下一個(gè)生物學(xué)上的巨型項(xiàng)目將會(huì)回答。
科學(xué)家正在建立一個(gè)超詳細(xì)的 “人類細(xì)胞圖譜”,即通過細(xì)胞內(nèi)部的內(nèi)容來定義活細(xì)胞。
在1665年,羅伯特·胡克(Robert Hooke)凝視著顯微鏡下的一塊軟木,在其中發(fā)現(xiàn)了無數(shù)像房間一樣的小格子。作為第一個(gè)描述細(xì)胞的科學(xué)家,胡克一定會(huì)被生物學(xué)的下一個(gè)大型項(xiàng)目震驚到:這是一個(gè)使用現(xiàn)代基因組學(xué)和細(xì)胞生物學(xué)中最強(qiáng)大的工具,來單獨(dú)捕獲和端詳數(shù)百萬個(gè)細(xì)胞的計(jì)劃。
這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是構(gòu)建第一個(gè)全面的“細(xì)胞圖譜”,或者人類細(xì)胞地圖。這個(gè)項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)將成為一個(gè)技術(shù)奇跡,因?yàn)樗鼘⑹状稳娼沂救梭w是由什么所組成的,并為科學(xué)家們提供一個(gè)新的復(fù)雜生物學(xué)模型,以提升藥物研發(fā)的速度。
羅伯特·胡克通過顯微鏡看到并畫下的軟木栓細(xì)胞(1665年)
為了執(zhí)行這個(gè)解碼人體37.2萬億細(xì)胞的任務(wù),由來自美國、英國、瑞典、以色列、荷蘭和日本的國際科學(xué)家組成的聯(lián)合會(huì)正在分配任務(wù),包括檢測(cè)每個(gè)細(xì)胞的分子特征,并給每種細(xì)胞一個(gè)在人體空間中特定的“郵政編碼”。
“我們將會(huì)看到我們所期望的東西,我們已知存在的東西,但我確信,除此之外我們還會(huì)發(fā)現(xiàn)全新的東西,”英國桑格研究所的細(xì)胞圖譜團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人Mike Stubbington說。“我認(rèn)為,會(huì)有驚喜出現(xiàn)。”
從填充大腦和脊髓的毛狀神經(jīng)元,到皮膚的粘脂肪細(xì)胞(glutinousfat cells),先前描述細(xì)胞的嘗試表明,人體總共有約300種細(xì)胞,但真正的數(shù)字無疑會(huì)更大。
人類、駱駝和蟾蜍的血液細(xì)胞Daguerreotypes(A.Donné,1845年)
實(shí)際上,分析細(xì)胞之間的分子差異已經(jīng)揭示了一些發(fā)現(xiàn)。舉例而言,我們已經(jīng)揭示了數(shù)十年來眼部研究都沒能發(fā)現(xiàn)的兩種新類型的視網(wǎng)膜細(xì)胞:一種在每10,000個(gè)血細(xì)胞中只占4個(gè),卻在對(duì)抗病原體的第一防線起著重要作用的細(xì)胞;以及新發(fā)現(xiàn)的一種十分獨(dú)特、通過產(chǎn)生的類固醇來抑制免疫應(yīng)答的免疫細(xì)胞。
這個(gè)新項(xiàng)目的研究主要運(yùn)用了三種技術(shù)。
第一種叫做“細(xì)胞微流體”,即通過分離單獨(dú)的細(xì)胞并用微珠標(biāo)記后,使其被油滴包裹后再進(jìn)行研究和分析,選擇油滴的原因是因?yàn)橛偷慰梢匀缤囈粯虞d著細(xì)胞,沿著被蝕刻在微小芯片上、狹窄的毛細(xì)管單向“街道”分流,使得細(xì)胞被聚集在特定的地方,裂解并逐一研究。
第二種技術(shù)是使用超快、高效的測(cè)序儀來解碼那些在單個(gè)細(xì)胞中活化的基因。這項(xiàng)技術(shù)的花費(fèi)并不高,每個(gè)細(xì)胞僅需幾美分即可。其高效性使得一個(gè)科學(xué)家可以在一天內(nèi)處理10000個(gè)細(xì)胞。
第三種技術(shù)則是使用全新的標(biāo)記和染色技術(shù),基于基因活動(dòng)來定位各種細(xì)胞在人體器官或組織中的“郵政編碼”。
細(xì)胞圖譜研究的執(zhí)行者主要是頂尖研究所,包括英國桑格研究所、麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的布羅德研究所、以及由Facebook首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)資助的位于加利福尼亞州的一個(gè)全新的“Biohub研究所”。在去年9月,扎克伯格和他的妻子Priscilla Chan將細(xì)胞圖譜研究作為了30億美元醫(yī)療研究捐贈(zèng)的首個(gè)目標(biāo)。
自動(dòng)駕駛貨車
Self-DrivingTrucks
技術(shù)突破:可以在高速路上自動(dòng)駕駛的長途貨車。
重要意義:這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展將幫助貨車司機(jī)更高效地完成運(yùn)輸任務(wù),但這一崗位的薪酬可能會(huì)因此下降,貨車司機(jī)最終也將失業(yè)。
主要公司:
- Otto
- 沃爾沃(Volvo)
- 戴姆勒(Daimler AG)
- 皮特比爾特(Peterbilt)
- 百度(Baidu)
成熟期:5年到10年
未來,自動(dòng)駕駛貨車將在高速上與其它車輛并駕齊驅(qū),美國170萬的貨車司機(jī)又將何去何從?
研究自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的Otto公司成立于2016年,總部位于舊金山南市。公司的創(chuàng)始人安東尼·萊萬多夫斯基(Anthony Levandowski)曾為谷歌的自動(dòng)駕駛汽車團(tuán)隊(duì)效力,利奧爾·羅恩(Lior Ron)則曾是谷歌地圖的負(fù)責(zé)人。
截至目前,谷歌自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)在美國多個(gè)州行駛了超過兩百萬英里。對(duì)萊萬多夫斯基和羅恩來說,借助為谷歌工作積累的大量經(jīng)驗(yàn)創(chuàng)立一家自動(dòng)駕駛公司是很自然的一件事。
Otto最新一代的傳感器和處理器陣列被安裝在沃爾沃車內(nèi),很自然地和駕駛室融為了一體。全套設(shè)備包括四個(gè)面向前方的攝像機(jī)、雷達(dá)和一盒加速度傳感器。
Otto的關(guān)鍵技術(shù)是一種激光雷達(dá)系統(tǒng),該系統(tǒng)使用脈沖激光器記錄下貨車周圍環(huán)境的詳細(xì)數(shù)據(jù)。Otto從第三方買激光雷達(dá)的成本在10萬美元左右,但該公司已經(jīng)成立了一個(gè)團(tuán)隊(duì),旨在制造Otto自己的激光雷達(dá),并將成本控制在1萬美元以內(nèi)。
Otto駕駛室內(nèi)有一個(gè)液冷式的定制微型超級(jí)計(jì)算機(jī),大小跟面包箱差不多。這臺(tái)計(jì)算機(jī)將會(huì)處理來自傳感器海量的數(shù)據(jù),然后通過制導(dǎo)算法,根據(jù)貨車的載貨量調(diào)整剎車和轉(zhuǎn)向指令。該硬件系統(tǒng)的最后一環(huán)是利用電子線控技術(shù),將計(jì)算機(jī)輸出的指令轉(zhuǎn)化為貨車的機(jī)械動(dòng)作。這一環(huán)的執(zhí)行借助了機(jī)電作動(dòng)器,它們被安裝在貨車的轉(zhuǎn)向、節(jié)流和剎車設(shè)備上。
駕駛室內(nèi)還有兩個(gè)紅色按鈕——Otto將它們稱為“大紅鈕”——只要一按,自動(dòng)駕駛功能就會(huì)被關(guān)閉。不過,即使沒有這個(gè)關(guān)閉功能,只要司機(jī)在駕駛席稍微轉(zhuǎn)一下方向盤,或者重重地踩一下剎車,貨車就會(huì)“乖乖照做”。
沃爾沃、戴勒姆和皮特比爾特(Peterbilt)都開始研發(fā)自己的自動(dòng)駕駛貨車技術(shù)。
對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)感興趣的也不僅僅是貨運(yùn)公司,Uber在去年八月收購了Otto(據(jù)報(bào)道收購價(jià)高達(dá)6.8億美元)。收購以后,Otto團(tuán)隊(duì)可以和Uber的500多位工程師合作,共同研發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)。萊萬多夫斯基如今成為了Uber該技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人,他表示Uber的目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)大的自動(dòng)運(yùn)輸交通網(wǎng),讓人和貨物在多地之間的交通更加方便、安全且成本更低。
去年十月,一臺(tái)裝載了Otto自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的貨車將2000箱百威啤酒從科羅拉多州的科林斯堡(Fort Collins)送達(dá)科羅拉多泉(Colorado Springs),全程共行駛了200千米。車上唯一的真人司機(jī)始終都在駕駛室后面的休息室坐著,一刻也沒有碰過方向盤。
這是自動(dòng)駕駛貨車第一次完成商用運(yùn)輸任務(wù)——這個(gè)里程碑事件無疑向世人證明了這項(xiàng)技術(shù)的巨大潛力,但人們同時(shí)也意識(shí)到了它的局限性。因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)還無法讓貨車在狹窄的田間土路和城市道路上自動(dòng)行駛,貨車上高速之前以及下高速之后都要由真正的司機(jī)負(fù)責(zé)開車,只有在高速上時(shí)才能切換為自動(dòng)駕駛模式。
乍一看,自動(dòng)駕駛貨車所面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)與一般的自動(dòng)駕駛汽車沒有什么不同,然而事實(shí)遠(yuǎn)非如此——貨車不僅僅是“加長版”的汽車這么簡單。使用自動(dòng)駕駛貨車在經(jīng)濟(jì)上的合理性可能更甚于普通的自動(dòng)駕駛汽車。好幾臺(tái)自動(dòng)駕駛貨車可以組成“排”在高速上互相協(xié)作,從而在長途運(yùn)輸中減少風(fēng)阻和節(jié)省汽油。此外,讓貨車在一段時(shí)間里自動(dòng)駕駛也能讓司機(jī)有更多休息時(shí)間,更快地完成運(yùn)輸任務(wù)。
況且,最棘手的問題是,比起一般的自動(dòng)駕駛汽車,自動(dòng)駕駛貨車的普及會(huì)帶來更大的社會(huì)動(dòng)蕩。實(shí)際上,“自動(dòng)化對(duì)工人帶來威脅”這個(gè)問題已經(jīng)極大地影響了全球政治和經(jīng)濟(jì)格局。如果再來一個(gè)自動(dòng)駕駛貨車,藍(lán)領(lǐng)工人的生活必定受到影響。
根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù),全美有170萬個(gè)貨車司機(jī)崗位。自動(dòng)駕駛貨車的應(yīng)用不會(huì)代替所有的貨車司機(jī),但這項(xiàng)技術(shù)必定改變這個(gè)崗位的工作性質(zhì)——而這種改變不一定被每個(gè)人都接受。
中國的自動(dòng)駕駛貨車
目前,中國有720萬臺(tái)貨車和1600萬個(gè)長途司機(jī)負(fù)責(zé)城際公路上的物資運(yùn)輸——這個(gè)產(chǎn)業(yè)的價(jià)值高達(dá)3000億美元,而司機(jī)的工資成本占運(yùn)輸總成本的40%。如果使用自動(dòng)駕駛貨車,一些原本需要兩到三位司機(jī)合作完成的長途運(yùn)輸任務(wù)可以由一位司機(jī)完成。
目前,中國的貨運(yùn)服務(wù)良莠不齊,公眾普遍期待這個(gè)行業(yè)能進(jìn)行大整改。此外,由于該行業(yè)的監(jiān)管較松,給了企業(yè)很大的創(chuàng)新空間。在這兩個(gè)因素的驅(qū)動(dòng)下,中國的自動(dòng)駕駛貨車產(chǎn)業(yè)有望得到快速發(fā)展。
互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度與貨車制造商福田汽車展開了合作,并在2016年11月于上海新國際會(huì)展中心發(fā)布了國內(nèi)首款自動(dòng)駕駛卡車。
中國針對(duì)自動(dòng)駕駛車輛的監(jiān)管才剛剛開始:政府正試圖在保證公眾安全和鼓勵(lì)公司創(chuàng)新中尋求一種平衡。2016年7月,政府宣布正在起草監(jiān)管自動(dòng)駕駛車輛的相關(guān)文件,并呼吁該產(chǎn)業(yè)在文件正式出臺(tái)前減少試驗(yàn)的次數(shù)。
即便如此,很多人還是相信,政府最終會(huì)放松對(duì)自動(dòng)駕駛貨車測(cè)試的監(jiān)管,并對(duì)這種貨車的商用保持開放的態(tài)度。
刷臉支付
Paying with Your Face
技術(shù)突破:人臉識(shí)別技術(shù)如今已經(jīng)可以十分精確,在網(wǎng)絡(luò)交易等相關(guān)領(lǐng)域已被廣泛使用。
重大意義:該技術(shù)提供了一種安全并且十分方便的支付方式,但是或許仍存在隱私泄露問題。
主要公司:
- 曠視Face++
- 百度
- 科大訊飛
- 阿里巴巴
成熟期:現(xiàn)在
在中國,人臉識(shí)別系統(tǒng)現(xiàn)在應(yīng)用于授權(quán)支付、設(shè)備訪問以及罪犯追蹤。那么問題來了,其他國家會(huì)效仿么?
Face++是一家估值超過10億美金的中國初創(chuàng)公司,當(dāng)筆者走進(jìn)公司大門時(shí),發(fā)現(xiàn)我那滿是胡茬的臉呈現(xiàn)在了入口的大屏幕上。從那一刻起,我的臉已經(jīng)進(jìn)入了公司的數(shù)據(jù)庫,我也可以靠著“刷臉”自由出入公司大門了。
不僅如此,人臉識(shí)別系統(tǒng)還能對(duì)于我在各個(gè)房間內(nèi)的活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控。
當(dāng)我走進(jìn)Face++的辦公室,我發(fā)現(xiàn)里面有很多屏幕,這些屏幕上有著以各種角度拍攝的辦公室畫面。這時(shí),我瞥見我的臉出現(xiàn)在一個(gè)屏幕上,軟件自動(dòng)識(shí)別我臉上的83個(gè)點(diǎn),那畫面有點(diǎn)驚悚,但這就是技術(shù)帶給我們的震撼感覺。
在過去的幾年里,計(jì)算機(jī)技術(shù)突飛猛進(jìn),人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展也是日新月異。特別在中國,由于監(jiān)控和便民應(yīng)用的推動(dòng),人臉識(shí)別技術(shù)得到了長足的進(jìn)步,已經(jīng)在交通監(jiān)管、銀行交易、日常生活交易以及公共交通等各個(gè)方面改變?nèi)藗兊纳睢?/p>
其實(shí),F(xiàn)ace++的人臉識(shí)別技術(shù)登陸手機(jī)app已有一段時(shí)間了。現(xiàn)在,支付寶也已經(jīng)可以使用人臉識(shí)別進(jìn)行授權(quán)支付了。另外,在“滴滴打車”軟件中,用戶能夠看到司機(jī)的實(shí)名認(rèn)證以及人臉認(rèn)證信息。任何想注冊(cè)成為“滴滴司機(jī)”的用戶都需要在攝像頭前掃描并進(jìn)行人臉識(shí)別認(rèn)證。
作為全世界首批上線人臉識(shí)別技術(shù)的國家,中國對(duì)于監(jiān)控以及隱私方面的政策對(duì)此有很大的與推動(dòng)。
與其他國家不一樣的是,中國有一個(gè)龐大的身份證數(shù)據(jù)庫。筆者在Face++訪問的時(shí)候就見到當(dāng)?shù)卣萌四樧R(shí)別技術(shù)識(shí)別監(jiān)控里的嫌疑人。相比于尚不成熟的足跡分析技術(shù)和早已過時(shí)的嫌犯存檔照片等其它刑事鑒定技術(shù),人臉識(shí)別顯然更加有效。
經(jīng)過了幾十年的發(fā)展,人臉識(shí)別技術(shù)的精度已經(jīng)達(dá)到金融交易的級(jí)別。另一方面,人臉識(shí)別還與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了緊密的結(jié)合。在我們已經(jīng)公布的《麻省理工科技評(píng)論》2013年十大突破技術(shù)中,就有對(duì)深度學(xué)習(xí)的介紹,這種人工智能技術(shù)能使得圖像識(shí)別技術(shù)更加高效。
“人臉識(shí)別是一個(gè)巨大的市場(chǎng)。”一位來自北京大學(xué)從事機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理研究的教授表示,“中國人口眾多,公共安全是十分重要的,很多公司都涉足到了這個(gè)領(lǐng)域。”
比如,全中國最大搜索引擎百度的研究人員也在將人臉識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行結(jié)合,并進(jìn)行了軟件識(shí)別人臉與真人識(shí)別人臉的對(duì)比。今年一月份,在一檔電視節(jié)目上,百度開發(fā)的人臉識(shí)別軟件與人展開了一場(chǎng)對(duì)決,雙方同時(shí)觀察嘉賓幼時(shí)的照片并以此識(shí)別真人,結(jié)果百度的人臉識(shí)別系統(tǒng)完勝。
現(xiàn)在,百度正在開發(fā)一種人臉識(shí)別取火車票的系統(tǒng),試點(diǎn)選在了烏鎮(zhèn)。這座旅游城市足夠的人流量將為系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)提供充足的數(shù)據(jù)。據(jù)悉,這將需要將數(shù)百萬張人臉輸入數(shù)據(jù)庫中才能達(dá)到99%的正確識(shí)別率。
另外一個(gè)具代表性的例子就是科大訊飛。這家公司與中國最大的銀行卡聯(lián)合組織合作開發(fā)了“聲紋+人臉P2P轉(zhuǎn)帳”產(chǎn)品:"聲紋+人臉"融合認(rèn)證個(gè)人轉(zhuǎn)賬應(yīng)用。通過該應(yīng)用,用戶只需說出類似"我要給(姓名)轉(zhuǎn)(金額)"這樣的指令,再通過"聲紋+人臉"相結(jié)合的融合生物認(rèn)證,就能完成轉(zhuǎn)賬操作。
對(duì)于人臉識(shí)別的發(fā)展前景,清華大學(xué)的唐杰教授說:“其實(shí)不只是刷臉支付,人臉識(shí)別還能應(yīng)用于很多地方。”
[page_太陽能熱光伏電池
Hot Solar Cells_page]
技術(shù)突破:一種可以讓太陽能電池效率翻倍的技術(shù)。
重要意義:這項(xiàng)新設(shè)計(jì)可能會(huì)催生出在日落后依然可以工作的廉價(jià)太陽能發(fā)電技術(shù)。
主要研究者:
- David Bierman、Marin Soljacic、Evelyn Wang(麻省理工學(xué)院)
- Vladimir Shalaev(普渡大學(xué))
成熟期:10到15年
太陽能電池板覆蓋了越來越多的屋頂,但是,盡管這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年,這些硅片組成的電池組件仍然笨重、昂貴而且低效。理論上的限制讓這些常規(guī)的光伏電池板只能吸收太陽光中的一部分能量。
但是,麻省理工學(xué)院的一個(gè)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)已經(jīng)制造了一種全新類型的太陽能設(shè)備,利用工程創(chuàng)新和最新的材料科學(xué)進(jìn)步來捕獲更多的太陽能。
該技術(shù)的秘訣在于先將太陽光變成熱能,然后將其重新變成光,而且聚集在太陽能電池可以使用的光譜范圍內(nèi)。
雖然許多研究人員已經(jīng)在這項(xiàng)被稱為是太陽能熱光伏的技術(shù)上研發(fā)了多年,但麻省理工學(xué)院的這個(gè)裝置是第一個(gè)可以比只使用光伏電池吸收更多能量的裝置,表明該方法可以顯著提高效率。
標(biāo)準(zhǔn)硅太陽能電池主要捕獲從紫色到紅色的可見光。再加上其他條件的限制,它們永遠(yuǎn)不能把太陽能中超過32%的能量轉(zhuǎn)化為電能。麻省理工學(xué)院的這個(gè)設(shè)備仍然是一個(gè)粗糙的原型,而且運(yùn)行效率只有6.8%,但是通過各種辦法提高效率后,其效率可以大約達(dá)到傳統(tǒng)光伏的兩倍。
MIT團(tuán)隊(duì)研發(fā)的原型設(shè)備,陽光從中間的窗口射入真空腔。
這個(gè)創(chuàng)新設(shè)備的關(guān)鍵步驟是開發(fā)了一種叫做吸收-輻射器的東西——它本質(zhì)上就是一個(gè)放在太陽能電池上方的光漏斗。吸收層由實(shí)心的黑色碳納米管構(gòu)成,用來捕獲太陽光中的所有能量并將其中的大部分轉(zhuǎn)化為熱。
當(dāng)溫度達(dá)到約1000℃時(shí),相鄰的輻射層再將這些能量以光的形式輻射出來,而這時(shí),這些輻射出來的光的光譜已經(jīng)基本窄到光伏電池可以吸收的范圍。
用于捕獲太陽光,并將其轉(zhuǎn)化為熱能的黑色碳納米管層。
麻省理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)技術(shù)當(dāng)然也有其弊端,比如部分部件相對(duì)而言仍然非常高昂,以及目前僅能在真空環(huán)境下工作等。但其經(jīng)濟(jì)性應(yīng)該會(huì)隨著效率的提高而提高。
此外,研究人員還在探索如何去利用太陽能熱光伏電池的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)。因?yàn)闊岜入姼菀變?chǔ)存,所以應(yīng)當(dāng)可以將由裝置產(chǎn)生的過量的熱量儲(chǔ)存起來,這樣即使在太陽不發(fā)光時(shí)也可以用于產(chǎn)生電力。
如果研究人員可以整合儲(chǔ)熱設(shè)備,并提高效率水平,該系統(tǒng)有朝一日將可以實(shí)現(xiàn)清潔、廉價(jià)和連續(xù)的太陽能電力供應(yīng)。
實(shí)用型量子計(jì)算機(jī)
Practical Quantum Computers
技術(shù)突破:制造出穩(wěn)定的量子比特。比特是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)中的信息單位,而量子比特是量子計(jì)算機(jī)的信息單位。
重要意義:在運(yùn)行人工智能程序以及處理復(fù)雜的模擬和規(guī)劃問題時(shí),量子計(jì)算機(jī)的速度可能是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的指數(shù)倍,而量子計(jì)算機(jī)甚至能制造出無法破解的密碼。
主要公司:
- 荷蘭量子技術(shù)研究所QuTech
- 英特爾 - 谷歌
- 微軟 - IBM
成熟期:4~5年
科學(xué)家們正在將以前的理論設(shè)計(jì)變成現(xiàn)實(shí)。量子計(jì)算機(jī)雖然每年都是“十大突破性技術(shù)”的奪標(biāo)大熱門,但每年我們都得出同樣的結(jié)論:仍然無法實(shí)用。
的確,量子比特和量子計(jì)算機(jī)多年來很大程度上都是在紙上談兵,存在于論文中,或者在確定其可行的脆弱的實(shí)驗(yàn)中。
盡管加拿大公司D-Wave系統(tǒng)幾年前就開始出售其所謂的量子計(jì)算機(jī),他們的量子計(jì)算機(jī)使用一種名為“量子退火(quantumannealing)”的專有技術(shù)。但懷疑人士指出,這一方法只適合應(yīng)用于非常有限的計(jì)算,而且與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)相比,可能并沒有速度上的優(yōu)勢(shì)。
但今年,科學(xué)家們正在將以前的理論設(shè)計(jì)變成現(xiàn)實(shí)。
而且,今年的新氣象還包括:來自谷歌、IBM、英特爾、微軟等公司的資金正源源不斷地流入,為建造一臺(tái)能工作的量子計(jì)算機(jī)所需要的各種技術(shù),包括微電子學(xué)、復(fù)雜電路以及控制軟件等的研發(fā),提供了強(qiáng)大的資金支持!
在應(yīng)用層面,量子計(jì)算機(jī)尤其適合對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,這讓它很容易破解大多數(shù)現(xiàn)有的密碼技術(shù),并且可能設(shè)計(jì)出無法被破解的密碼。此外,量子計(jì)算機(jī)還適合用于解決復(fù)雜的最優(yōu)化問題,并執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
而且,可能還有很多應(yīng)用我們目前沒有想到。不過,很快我們就會(huì)知道能利用量子計(jì)算機(jī)做什么了。
迄今為止,科學(xué)家們已經(jīng)研制出了能完全編程的5個(gè)量子比特的計(jì)算機(jī),以及包括10到20個(gè)量子比特的測(cè)試系統(tǒng)。來自谷歌的研究團(tuán)隊(duì)表示,他們正在沖擊建造49個(gè)量子比特的系統(tǒng),希望在一年內(nèi)制造出來。
研制出近50個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)這一目標(biāo)并非科學(xué)家們隨心所欲制定的,因?yàn)榧s50個(gè)量子比特是一個(gè)極為關(guān)鍵的門檻。研究者預(yù)計(jì),在 50個(gè) 量子比特級(jí)別,量子計(jì)算機(jī)就能達(dá)到“量子霸權(quán)”(quantum supremacy)。
所謂“量子霸權(quán)”是加州理工學(xué)院物理學(xué)家John Preskill發(fā)明的名詞,通俗的解讀就是:超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)目前能完成5到20個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)所做的事情,但達(dá)到約50個(gè)量子比特之后,量子計(jì)算機(jī)的能力將一騎絕塵,超級(jí)計(jì)算機(jī)只能望“量子”興嘆。
而且,從現(xiàn)在起2-5年內(nèi),這樣的系統(tǒng)很有可能開始出售。最終,科學(xué)家們有望研制出擁有10萬個(gè)量子比特的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)會(huì)制造出精確的分子模型,從而顛覆材料、化學(xué)和制藥產(chǎn)業(yè),讓科學(xué)家們研制出各種新材料和新藥。
更大膽的預(yù)測(cè)是,十年之內(nèi),科學(xué)家們或許就會(huì)研制出擁有100萬個(gè)量子比特的量子計(jì)算系統(tǒng)!
治愈癱瘓
Reversing Paralysis
技術(shù)突破:無線腦-體電子元件可繞過神經(jīng)系統(tǒng)的損傷來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)。
重要意義:全球有數(shù)百萬人被癱瘓所折磨,無時(shí)不刻都渴望著擺脫疾病的困擾。
主要研究機(jī)構(gòu):
- 巴黎綜合理工大學(xué)洛桑理工學(xué)院(EPFL)
- 韋斯生物和神經(jīng)工程中心(Wyss Institute at Harvard)
- 匹茲堡大學(xué)(University of Pittsburgh)
- 凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(Case Western Reserve University)
成熟期:10至15年
Grégoire Courtine持有腦脊柱接口的兩個(gè)主要部分
在利用腦植入來恢復(fù)脊髓損傷引起的運(yùn)動(dòng)自由受損上,科學(xué)家們已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步。
近年來,借助腦植入物,少量患者已可以通過思想來控制計(jì)算機(jī)光標(biāo)或者是機(jī)器臂。現(xiàn)在研究人員正在嘗試意義重大的下一步:治愈癱瘓。
他們利用無線電將大腦讀取技術(shù)直接連接到身體上的電刺激器,創(chuàng)造出法國神經(jīng)科學(xué)家Grégoire Courtine所稱的“神經(jīng)旁路”,從而使人們的想法能夠再次控制他們的四肢。
由Robert Kirsch和Bolu Ajiboye領(lǐng)導(dǎo)的凱斯西儲(chǔ)大學(xué)團(tuán)隊(duì)對(duì)一個(gè)四肢癱瘓者進(jìn)行了一次實(shí)驗(yàn),他們?cè)诎c瘓者的手臂和手掌肌肉安裝了超過16個(gè)的精細(xì)電極,在大腦中放置了兩個(gè)比郵票還小的硅制記錄裝置,上面有上百個(gè)頭發(fā)大小的金屬探針,來探測(cè)神經(jīng)元發(fā)出的命令。
在操作過程中,志愿者在彈簧扶手的幫助下緩慢地抬起了他的手臂,并可以實(shí)現(xiàn)手掌的張和握,他甚至可以把有吸管的杯子遞到嘴邊。
左:一個(gè)帶電極的大腦閱讀芯片的特寫。右:模擬脊髓的柔性電極。
這個(gè)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)將要在醫(yī)學(xué)雜志上發(fā)表的結(jié)果,是使用植入電子設(shè)備來恢復(fù)各種感官和功能的廣泛研究中的一部分。除了治療癱瘓外,科學(xué)家希望能夠使用所謂的“神經(jīng)義肢”,通過在眼睛中放置芯片來恢復(fù)視力,或者是恢復(fù)阿爾茨海默病人的記憶。
相比起非常成熟的人工耳蝸,讓“神經(jīng)義肢”改善癱瘓會(huì)更有難度。在1998年,一個(gè)患者使用腦探針實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)計(jì)算機(jī)光標(biāo)的任務(wù),但它并沒有任何更為廣泛的實(shí)際應(yīng)用。該項(xiàng)技術(shù)仍然太基礎(chǔ)、太復(fù)雜以及無法脫離實(shí)驗(yàn)室的環(huán)境。
瑞士億萬富翁Hansjörg Wyss專門為解決脊髓旁路等神經(jīng)科技的技術(shù)設(shè)立了研究中心。該研究中心的領(lǐng)導(dǎo)人是約翰·多諾霍(John Donohoe),他正試圖帶領(lǐng)神經(jīng)科學(xué)家、技術(shù)人員、臨床醫(yī)生共同創(chuàng)建一個(gè)商業(yè)上可行的系統(tǒng)。
對(duì)于多諾霍來說,首要任務(wù)之一是制造“神經(jīng)通”——這是一個(gè)超緊湊型無線設(shè)備,以網(wǎng)絡(luò)速度從大腦收集數(shù)據(jù)。多諾霍說,“這是世界上最復(fù)雜的大腦通信器。”
無線神經(jīng)通訊裝置模型
雖然很復(fù)雜,并且進(jìn)展緩慢,但是神經(jīng)旁路仍然意義重大,病人對(duì)此充滿了強(qiáng)烈的期待,多諾霍說,“人們希望恢復(fù)他們的日常生活。”
神經(jīng)旁路中的里程碑
● 1961年:醫(yī)生和發(fā)明家William F. House測(cè)試了第一個(gè)人工耳蝸,證明可以恢復(fù)聽力。該設(shè)備使超過25萬人受益。
● 1998年:醫(yī)生在一個(gè)不能說話的癱瘓者的大腦中安裝了一個(gè)電極,使其通過計(jì)算機(jī)與人交流。
● 2008年:猴子的大腦信號(hào)通過互聯(lián)網(wǎng)從美國發(fā)送到日本,從而激發(fā)機(jī)器人在跑步機(jī)上行走。
● 2013年:美國監(jiān)管機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)了Second Sight公司出售的“仿生眼”。原理是利用縫合到視網(wǎng)膜的芯片,從而繞過受傷的光感受器。
● 2014-2015年:俄亥俄醫(yī)生開始努力使兩個(gè)不同癱瘓類型的男人“重獲新生”。他們的想法可以傳遞到他們手臂上的電極,從而實(shí)現(xiàn)手指的伸縮。
● 2016年:28歲的Nathan Copeland通過大腦植入物操控了一個(gè)機(jī)器臂,使得他可以“感覺”到手指,還在奧巴馬總統(tǒng)訪問實(shí)驗(yàn)室時(shí)與他頂拳。
脊柱受傷導(dǎo)致右腿癱瘓的猴子,在實(shí)施手術(shù)后恢復(fù)正常行走能力
僵尸物聯(lián)網(wǎng)
Botnets of Things
突破技術(shù):可以感染并控制攝像頭、監(jiān)視器以及其他消費(fèi)電子產(chǎn)品的惡意軟件,可造成大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)癱瘓。
重要意義:基于這種惡意軟件的僵尸網(wǎng)絡(luò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的破壞能力將會(huì)越來越大,也會(huì)越來越難阻止。
關(guān)鍵人物:
- Mirai僵尸網(wǎng)絡(luò)軟件的創(chuàng)造者
- 任何使網(wǎng)絡(luò)有安全隱患的人——其中有你嗎?
成熟期:現(xiàn)在
正在興起的物聯(lián)網(wǎng)熱潮有著極其危險(xiǎn)的副作用,且該風(fēng)險(xiǎn)與日俱增。
僵尸網(wǎng)絡(luò)并不是一個(gè)新技術(shù)。早在2000年,就有黑客通過集合僵尸網(wǎng)絡(luò)中所有電腦的力量,隨意釋放威力強(qiáng)大的分布式拒絕服務(wù)攻擊(Distributed Denial-of Service Attack,縮寫為DDoS)。被攻擊的目標(biāo)網(wǎng)站或服務(wù)器會(huì)因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)流量而超載下線。
在2016年10月,一個(gè)僵尸網(wǎng)絡(luò)成功攻陷了一家互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)提供商Dyn,該公司的域名服務(wù)器(DNS)被迫斷網(wǎng),大量網(wǎng)站如Twitter、Netflix等暫時(shí)癱瘓。攻擊Dyn的僵尸網(wǎng)絡(luò)是由一款名為Mirai的公開惡意軟件創(chuàng)造的。由于該軟件可以被任何人輕易獲得,并且對(duì)感染控制電子產(chǎn)品的過程進(jìn)行了大量的自動(dòng)化設(shè)置,導(dǎo)致其潛在危害非常嚴(yán)重。
但如今,這一問題不但沒有被解決,反而變得更加嚴(yán)重。其主要原因就是大量廉價(jià)的攝像頭、監(jiān)視器以及其他物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的出現(xiàn)。由于這些產(chǎn)品往往沒有采取任何安全措施,黑客可以輕易地控制它們,就拿Mirai創(chuàng)造的僵尸網(wǎng)絡(luò)來說,這些設(shè)備只有在被拔掉電源后才會(huì)真正的安全。
其結(jié)果就是僵尸網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越來越大,攻擊能力越來越強(qiáng)。今日的大型僵尸網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)具有同時(shí)攻擊數(shù)個(gè)目標(biāo)的能力。在接下來的幾年里,擁有安全隱患的設(shè)備將會(huì)出現(xiàn)指數(shù)增長,僵尸網(wǎng)絡(luò)規(guī)模及威力也會(huì)借此增長。
全世界可聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量
● 2011年80億
●2012年93億
● 2013年111億
● 2014年131億
● 2015年152億
● 2016年174億
黑客們將如何利用僵尸網(wǎng)絡(luò)?
僵尸網(wǎng)絡(luò)的作用之一就是進(jìn)行“點(diǎn)擊欺詐”(Click Fraud)。其目的是欺騙廣告商,讓他們認(rèn)為人們有觀看或點(diǎn)擊他們投放的廣告,以此賺取大量的廣告費(fèi)。如果控制僵尸網(wǎng)絡(luò)的黑客們找出了一個(gè)更加高效隱秘的方法進(jìn)行點(diǎn)擊欺詐,那整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的廣告商務(wù)模式將會(huì)崩潰。
此地圖展現(xiàn)了2016年10月21日,Dyn受到DDos攻擊之后所造成的網(wǎng)絡(luò)癱瘓規(guī)模
除此之外,因?yàn)榻┦W(wǎng)絡(luò)可以加快暴力破解密碼的速度,所以它還可以繞過垃圾郵件過濾器(Spam Filter)、進(jìn)行比特幣挖礦以及做任何需要大量設(shè)備的事情。這意味著,僵尸網(wǎng)絡(luò)背后的利益也將會(huì)越來越大。
雖然犯罪集團(tuán)會(huì)租用僵尸網(wǎng)絡(luò)獲取利益,但是能登上頭條的僵尸網(wǎng)絡(luò)新聞往往都是DDoS攻擊。雖然Dyn被攻擊只是一個(gè)意外。但并不是所有的攻擊都是源于意氣用事,圖財(cái)?shù)暮诳徒M織將會(huì)使用這種攻擊作為勒索手段,擁有政治背景的組織則會(huì)使用這種攻擊手段來堵住反對(duì)者的“網(wǎng)絡(luò)喉舌”,而對(duì)于國家來說,這也是一款威力強(qiáng)大的電子戰(zhàn)武器。
該如何抵抗僵尸網(wǎng)絡(luò)的攻擊?
以彼之道,還施彼身:在僵尸網(wǎng)絡(luò)還比較罕見的過去,直接攻擊其中央控制系統(tǒng)是一個(gè)非常有效的反制方式。不過,這一手段隨著僵尸網(wǎng)絡(luò)的泛濫開始逐漸失效,對(duì)僵尸網(wǎng)絡(luò)的攻擊進(jìn)行被動(dòng)防御也是一種選擇。
目前,市場(chǎng)上有多家公司出售DDoS Scrubber(DDoS清理)設(shè)備。不過,它們的防御效果并不穩(wěn)定,會(huì)根據(jù)被攻擊的服務(wù)類型以及程度做出變化。
但是總體來說,黑客還是處于上風(fēng)。Dyn所承受的攻擊只是一個(gè)開始,人們需要準(zhǔn)備好承受更多來自僵尸網(wǎng)絡(luò)的攻擊。