Ar esate pasirengęs vėl būti technooptimistu?

Prieš 20 metų MIT technologijų apžvalga atrinko 10 naujų inovacijų sričių, kurios, žadėjome, pakeis pasaulį. Tai buvo aukščiausio technooptimizmo metas. Taip, „dot-com“ bumas smuko; kai kurie saviškiai jau nerimavo dėl Moore'o įstatymo pabaigos. (Jie vis dar yra, nors pramonė vis randa būdų, kaip padaryti kompiuterius galingesnius.) Tačiau daugeliu atžvilgių tai buvo šlovingas laikas mokslui ir technologijoms.

2001 m. vasario mėn. buvo paskelbtas darbinis žmogaus genomo projektas – genetinis planas, žadantis atskleisti giliausias mūsų biologines paslaptis. Buvo didžiulis jaudulys dėl naujausių nanotechnologijų proveržių. Ankstyvoji kvantinio ir molekulinio skaičiavimo pažanga pranašavo naują skaičiavimo erą po Moore'o įstatymo. Ir tada buvo ta nuostabi paieškos sistema juokingu pavadinimu, greitai pritraukianti vartotojų ir keičianti, kaip jie naršo internete ir pasiekė informaciją. Jautiesi laimingas?

Ši istorija buvo mūsų 2021 m. kovo mėnesio numerio dalis

• Žr. likusią numerio dalį
• Prenumeruoti

Taigi verta pažvelgti į pradinį TR10, kaip dabar vadiname savo metinį sąrašą, kad sužinotumėte, kokią pažangą padarėme.

Pirma, pripažinkime, kad tai buvo apgalvotas sąrašas. Atsisakėme robotų egzoskeletų ir žmogaus klonavimo, taip pat molekulinės nanogamybos ir siaubingo pilko nano pasmerkimo šauklių – visos šios dienos temos. Vietoj to mes sutelkėme dėmesį į esminius informacinių technologijų, medžiagų ir biotechnologijų pasiekimus. Daugelis technologijų vis dar žinomos: duomenų gavyba, natūralios kalbos apdorojimas, mikrofluidika, smegenų ir mašinos sąsajos, biometriniai duomenys (pvz., veido atpažinimas) ir robotų dizainas.

Taigi, ar šios technologijos išpildė svajones, apie kurias svajojome prieš du dešimtmečius? Štai keletas pamokų iš 2001 m. sąrašo.

MIT TECHNOLOGIJOS APŽVALGA W

1-oji pamoka:

Pažanga dažnai būna lėta

Pirmoji mūsų atranka, smegenų ir mašinos sąsajos, prasideda neuromokslininko Miguelio Nicolelio aprašymu, įrašančio elektrinius signalus iš labai mielos pelėdos beždžionės, vardu Belle, smegenų, kai ji galvoja, kaip gauti kelis lašus obuolių sulčių. Žvilgtelėkite į 2020 m. vasaros pabaigą, kai Elonas Muskas demonstruoja labai mielos kiaulės, vardu Gertrūda, smegenų signalus, sulaukdamas oi ir ai dievinančių gerbėjų, dalyvaujančių jo smegenų mašinos startuolio Neuralink demonstracijoje.

Susijusi istorija

Elono Musko „Neuralink“ yra neurologijos teatras Tiesiogiai transliuojamas Elono Musko smegenų implantavimo įvykis davė pažadų, kuriuos bus sunku ištesėti.

Musko renginio stebėtojui galėjo būti atleista, kad jis susimąstė, ar tikrai praėjo 20 metų nuo Nicolelio eksperimento. Abu vyrai turėjo panašias vizijas, kaip tiesiogiai sujungti smegenis su skaičiavimo įrenginiais per implantuotus lustus. Kaip 2001 m. rašė mūsų biomedicinos redaktorius Antonio Regalado, Nicolelis mano, kad pastangos yra artėjančios revoliucijos, kuri galiausiai gali padaryti [smegenų sąsajas] tokia pat paplitusia kaip Palm Pilots, dalimi.

Šis teiginys pasitvirtino, bet dėl ​​„Palm Pilots“ žlugimo, o ne dėl smegenų ir mašinų sąsajų populiarumo. Nepaisant kai kurių vilčių teikiančių žmonių eksperimentų bėgant metams, tokios sąsajos tebėra mokslinė ir medicininė keistenybė. Pasirodo, neuromokslai yra labai sudėtingi. Sėkmės mažinant elektroniką ir paverčiant implantus belaidžiu būdu, tačiau mokslo pažanga buvo lėtesnė, o tai trukdė Nicolelio ir Musko vizijoms, kurias tikėjosi įgyvendinti. (Pirmos pamokos išnaša: sėkmė dažnai priklauso nuo to, ar pavyks pasiekti tam tikrą pažangą. Kad smegenų sąsajos būtų praktiškos, reikia pažangos tiek mokslo, tiek įrangos srityse.)

2 pamoka:

Kartais prireikia krizės

2001 m. pasirinkome mikrofluidiką dėl tam tikros nepaprastos pažangos perkeliant nedidelius kiekius biologinių mėginių mažame įrenginyje – vadinamajame laboratorijoje ant lusto. Tai pažadėjo greitus diagnostinius testus ir galimybę automatizuoti vaistų ir genominius eksperimentus.

Nuo tada mikrofluidika buvo vertingai panaudota biologijos tyrimuose. Protingi pažanga buvo tęsiama, pavyzdžiui, itin pigūs ir lengvai naudojami popieriniai diagnostikos testai (2009 m. „Paper Diagnostics“ buvo TR10). Tačiau ši sritis neįvykdė savo pažadų transformuojantis bandymas . Tiesiog nebuvo didžiulės technologijos paklausos. Galima sakyti, kad mikrofluidika tapo moksliniu užkampiu.

„Covid-19“ tuo baigėsi. Įprasti bandymai pagrįsti daugiapakopėmis procedūromis, atliekamomis analitinėje laboratorijoje; tai brangu ir lėta. Staiga atsiranda apetitas greitam ir pigiam „lab-on-a-chip“ sprendimui. Prireikė kelių mėnesių, kol mokslininkai nuvalė dulkes nuo technologijos, bet dabar COVID-19 diagnostika naudojant mikrofluidikus atsiranda. Šie metodai, įskaitant tą, kuriame naudojamas CRISPR genų redagavimas, žada padaryti Covid testus daug prieinamesnius ir plačiau naudojamus.

3 pamoka:

Būk atsargus su norais

2001 m. Josephas Atickas, vienas iš biometrinių duomenų pradininkų, suprato, kad veido atpažinimas yra būdas žmonėms saugiau ir lengviau susijungti su savo programėlėmis ir kompiuteriais. Tai leistų vis populiaresniems mobiliesiems telefonams ir asmeniniams skaitmeniniams asistentams atpažinti jų savininkus, užrašant PIN kodų ir slaptažodžių pabaigą. Dalis šios vizijos galiausiai išsipildė naudojant tokias programas kaip „Apple FaceID“. Tačiau veido atpažinimas taip pat padarė posūkį, kuris dabar sako, kad Atickas mane šokiruoja.

Susijusi istorija

Podcast: Veido atpažinimas tyliai naudojamas norint kontroliuoti prieigą prie būsto ir socialinių paslaugų

Šiame epizode apžvelgiame diskusijas apie tai, kaip ir ar viešosios lėšos turėtų būti naudojamos veido atpažinimo sistemai diegti pažeidžiamose bendruomenėse.

2001 m. veido atpažinimo algoritmai buvo riboti. Jiems reikėjo matematinių nurodymų iš žmonių, kaip nustatyti skiriamuosius veido bruožus. Ir kiekvienas veidas veidų duomenų bazėje, kurį reikia atpažinti, turėjo būti sunkiai nuskaitytas į programinę įrangą.

Tada atėjo socialinių tinklų bumas. Atickas sako, kad iš pradžių jis būtų sužavėtas 100 000 vaizdų veido atpažinimo duomenų bazėse, tačiau staiga mašininio mokymosi algoritmai galėjo būti išmokyti milijarduose veidų, iškrapštyti iš „Facebook“, „LinkedIn“ ir kitų svetainių. Dabar buvo šimtai šių algoritmų, ir jie mokėsi patys, tiesiog įsisavindami ir lygindami vaizdus – nereikalaujama specialistų pagalbos.

Tačiau šis nuostabus pažanga atėjo su kompromisu: niekas iš tikrųjų nesupranta mašinų naudojamų motyvų. Ir tai yra problema dabar, kai veido atpažinimas vis dažniau naudojamas atliekant jautrias užduotis, pvz., identifikuojant įtariamuosius nusikaltimais. Neįsivaizdavau pasaulio, kuriame šios mašinos ims viršų ir priims sprendimus už mus, sako Atickas.

4 pamoka:

Pažangos trajektorija yra svarbi

Sveiki dar kartą, Sidney P. Manyclicks. Turime jums rekomendacijų. Pirkėjai taip pat pirko…

2001 m. mūsų straipsnio apie duomenų gavybą pradžioje aprašyti rekomendacijų varikliai tuo metu atrodė įspūdingi. Kitas galimas duomenų gavybos panaudojimas apie 2001 m. taip pat skambėjo jaudinančiai: kompiuterinės paieškos vaizdo įrašų bibliotekos. Šiandien visa tai atrodo visiškai kasdieniška.

Dėl nuolat didėjančios skaičiavimo galios, sparčiai didėjančio duomenų bazių dydžio ir glaudžiai susijusios dirbtinio intelekto pažangos, duomenų gavyba (šis terminas dabar dažnai keičiamas su AI) valdo verslo pasaulį. Tai yra didelių technologijų kompanijų, nuo Google ir jos dukterinės įmonės YouTube iki Amazon ir Facebook, gyvybingumo šaltinis. Tai suteikia galimybę reklamuoti ir, taip, parduoti viską, nuo batų iki draudimo, naudojant suasmenintus rekomendacijų variklius.

Ar šios technologijos padarė mūsų gyvenimą ne tik patogesnį, bet ir geresnį mums rūpimais būdais?

Tačiau šios didelės sėkmės slepia pagrindinę nesėkmę, kuri ypač išryškėjo pandemijos metu. Svarbiausiose srityse neišnaudojome didelių duomenų galios.

Beveik kiekviename žingsnyje, nuo pirmųjų viruso požymių iki tyrimų ir hospitalizavimo iki vakcinų įdiegimo, praleidome daug galimybių rinkti duomenis ir išgauti svarbiausią informaciją. Galėjome daug daugiau sužinoti apie tai, kaip virusas plinta, kaip jis vystosi, kaip su juo elgtis ir kaip paskirstyti išteklius, o tai gali išgelbėti daugybę gyvybių. Atrodė, kad neturėjome supratimo, kaip rinkti mums reikalingų duomenų .

Apskritai 10 technologijų, kurias pasirinkome 2001 m., vis dar aktualios; nė vienas nebuvo apleistas; o kai kurios buvo nuostabios, net pasaulį pakeitusios sėkmės. Tačiau tikrasis progreso išbandymas yra sunkesnis: ar šios technologijos padarė mūsų gyvenimą ne tik patogesnį, bet ir geresnį mums rūpimais būdais? Kaip mes išmatuojame tą pažangą?

Kas tave daro laimingu?

Įprastas būdas įvertinti ekonomikos pažangą yra matuojant bendrąjį vidaus produktą (BVP). Jis buvo suformuluotas XX amžiaus ketvirtajame dešimtmetyje JAV, kad padėtų mums suprasti, kaip gerai ekonomika atsigauna po Didžiosios depresijos. Ir nors vienas iš jos vyriausiųjų architektų Simonas Kuznecas perspėjo, kad BVP nereikėtų painioti su šalies gerovės ir jos žmonių klestėjimo matu, ekonomistų ir politikų kartos tai padarė, nagrinėdami BVP skaičius ir ieško užuominų. ekonomikos sveikatai ir net technologijų pažangos tempui.

Ekonomistai iš BVP statistikos gali išskirti tai, ką jie vadina visuminiu faktoriniu produktyvumu (TFP); iš esmės tai matas, kiek naujovės prisideda prie augimo. Teoriškai nauji išradimai turėtų padidinti našumą ir paskatinti spartesnį ekonomikos augimą. Tačiau vaizdas per pastaruosius du dešimtmečius nebuvo puikus. Maždaug nuo 2000-ųjų vidurio – netrukus po mūsų pirmojo TR10 sąrašo – TFP augimas buvo lėtas ir nuviliantis, ypač atsižvelgiant į naujų technologijų potvynį iš tokių vietų kaip Silicio slėnis.

Kai kurie ekonomistai mano, kad tai gali būti paaiškinta tuo, kad mūsų naujovės nėra tokios toli siekiančios, kaip mes manome. Tačiau taip pat gali būti, kad BVP, kuris buvo skirtas XX amžiaus vidurio pramoninei gamybai įvertinti, neatsižvelgia į skaitmeninių produktų ekonominę naudą, ypač kai jais galima laisvai naudotis, pavyzdžiui, paieškos varikliais ir socialine žiniasklaida.

Stanfordo ekonomistas Erikas Brynjolfssonas ir jo kolegos turi sukūrė naują priemonę pabandyti užfiksuoti šių skaitmeninių prekių indėlį. Vadinamas BVP-B (B reiškia naudą), jis apskaičiuojamas naudojant internetines apklausas, siekiant paklausti žmonių, kiek jie vertina įvairias skaitmenines paslaugas. Ką reikėtų mokėti, pavyzdžiui, kad gyventum mėnesį be „Facebook“?

Skaičiavimai rodo, kad vien nuo 2004 m. JAV vartotojai iš „Facebook“ uždirbo apie 225 mlrd. USD neįskaitytos vertės. „Wikipedia“ pridėjo 42 mlrd. USD. Nežinia, ar BVP-B galėtų visiškai paaiškinti tariamą našumo sulėtėjimą, tačiau tai rodo, kad daugelis ekonomistų ir politikos formuotojų galėjo nepakankamai įvertinti skaitmeninę revoliuciją. Ir tai, sako Brynjolfsson, turi svarbių pasekmių, kiek turėtume investuoti į skaitmeninę infrastruktūrą ir teikti pirmenybę tam tikroms inovacijų sritims.

BVP-B yra vienas iš didesnių pastangų rinkinio, siekiant rasti statistiką, kuri tiksliau atspindėtų mums rūpimus pokyčius. Idėja yra ne išmesti BVP, o papildyti jį kitais rodikliais, kurie plačiau atspindi tai, ką galėtume pavadinti pažanga.

Kita tokia priemonė yra Socialinės pažangos indeksas , kurį sukūrė ekonomistų pora Scottas Sternas iš MIT ir Michaelas Porteris iš Harvardo. Jame renkami duomenys iš 163 šalių apie tokius veiksnius kaip aplinkos kokybė, galimybė gauti sveikatos priežiūros ir išsilavinimo, žūtys eismo įvykiuose ir nusikalstamumas. Nors turtingesnės šalys, nenuostabu, yra linkusios geriau pasiekti šį indeksą, Sternas sako, kad reikia pažvelgti į tai, kur socialinė pažanga skiriasi nuo BVP vienam gyventojui. Tai rodo, kad kai kurios šalys, net ir neturtingos, geriau nei kitos paverčia ekonomikos augimą vertinamais socialiniais pokyčiais.

13 šalių atlikta apklausa rodo kartų skirtumą

„Įsivaizduoji, kai COVID-19 pandemija pasibaigs... kuriai jūsų šalis turėtų teikti pirmenybę?

ŠALTINIS: IPSOS / SOCIALINĖ PAŽANGA BŪTINA

JAV, kurios BVP vienam gyventojui yra vienas didžiausių pasaulyje, pagal indeksą yra 28-oje vietoje ir yra viena iš keturių šalių, kurių rodikliai sumažėjo nuo 2014 m. Norvegija, kuri yra panašiai turtinga, 2020 m. buvo pirmoji (žr. diagramą). žemiau). Kai kurios skurdesnės šalys taip pat lenkia.

Labai dažnai sprendimai dėl inovacijų ir technologijų yra susiję su jų ekonominiu poveikiu, sako Sternas. Nėra nieko blogo. Bet ar mes nukreipiame ekonominį atlygį į sritis, kurios skatins socialinę pažangą?

Panaši mintis slypi už kitos BVP alternatyvos, kurią sukūrė Diane Coyle ir jos kolegos iš Bennett viešosios politikos instituto Kembridže, JK. Jų matas, ką jie vadina turto ekonomika yra pagrįstas tuo, ką jie apibrėžia kaip visuomenės turtą, įskaitant jos žmogiškąjį kapitalą (žmonių sveikatą ir įgūdžius), gamtos kapitalą (jos išteklius ir aplinkos sveikatą) ir socialinį kapitalą (pasitikėjimą ir socialinę sanglaudą).

Tai labai ambicingas projektas, kuriuo bandoma sukurti keletą pagrindinių kiekvieno turto matavimų. Coyle'o teigimu, šie skaičiai yra skirti priimti geresnius sprendimus dėl technologijų ir naujovių, įskaitant sprendimus dėl vyriausybės investicijų prioritetų. Ji sako, kad toks požiūris leidžia paklausti: „Ką technologija daro žmonėms?

Šių įvairių BVP alternatyvų vertė yra ta, kad jos suteikia platesnį vaizdą apie tai, kaip mūsų gyvenimas keičiasi dėl technologijų. Jei jos būtų buvusios prieš 20 metų, jos būtų galėjusios nušviesti krizes, kurias pastebėjome pavėluotai, pvz., pajamų nelygybės didėjimą ir greitą klimato pablogėjimą. Jei prieš 20 metų buvo didžiausias technooptimizmo metas, tai galėjo paskatinti mus paklausti: apie ką optimizmas?

Atgimusi viltis

Maždaug prieš dešimtmetį technooptimistinis pasakojimas pradėjo byrėti.

2011 m. Tyleris Cowenas, Džordžo Meisono universiteto Virdžinijoje ekonomistas, parašė Didysis sąstingis , teigdamas, kad technologijos, kurios tuo metu atrodė tokios įspūdingos, ypač socialinė žiniasklaida ir išmaniųjų telefonų programėlės, mažai padėjo skatinti ekonomikos augimą ir pagerinti žmonių gyvenimą. Amerikos augimo kilimas ir kritimas, 2016 m. bestseleris, kurį sukūrė kitas garsus ekonomistas Robertas Gordonas, išspausdino daugiau nei 700 puslapių, išsamiai aprašydamas TFP sulėtėjimo po 2004 m. priežastis. Laikinas interneto bumas, jo teigimu, baigėsi.

Knygos padėjo pradėti technopesimizmo erą, bent jau tarp ekonomistų. Ir per pastaruosius kelerius metus tokios problemos kaip dezinformacija socialinėje žiniasklaidoje, nesaugus didžiųjų įmonių darbuotojų pragyvenimo šaltinis ir baisesnis duomenų gavybos naudojimas paskatino platesnį pesimistinį požiūrį – jausmą, kad Big Tech ne tik nepadaro visuomenės geresnės. bet tai dar labiau pablogina.

Tačiau šiomis dienomis Cowenas grįžta į optimistų stovyklą. Jis ragina atlikti daugiau tyrimų, kad paaiškintų pažangą ir kaip ją sukurti, tačiau jis sako, kad tai pozityvesnė istorija nei prieš kelerius metus. Akivaizdi Covid vakcinų, pagrįstų pasiuntinio RNR, sėkmė jį sujaudino. Taip pat darykite proveržius naudojant AI prognozuojant baltymų lankstymas , galingas genų redagavimo įrankis CRISPR, nauji akumuliatorių tipai elektrinėms transporto priemonėms ir saulės energijos pažanga.

Ką technologija daro žmonėms?

Diane Coyle

Numatytas vyriausybių ir įmonių finansavimo bumas gali sustiprinti šių naujų technologijų poveikį. Prezidentas Joe Bidenas pažadėjo šimtai milijardų infrastruktūros išlaidų, įskaitant daugiau nei 300 milijardų JAV dolerių per ateinančius ketverius metus moksliniams tyrimams ir plėtrai. ES turi savo didžiulį skatinamųjų priemonių projektą. Yra ženklų, rodančių naują rizikos kapitalo investicijų etapą, ypač nukreiptą į žaliąsias technologijas.

Jei technooptimistai teisūs, mūsų 10 proveržio technologijų 2021 m. gali turėti šviesią ateitį. MRNR vakcinų mokslas gali atverti naują medicinos erą, kurioje, be kita ko, manipuliuojame savo imunine sistema, kad pakeistume vėžio gydymą. Ličio metalo baterijos pagaliau galėtų padaryti, kad elektromobiliai patiktų milijonams vartotojų. Žalias vandenilis galėtų padėti pakeisti iškastinį kurą. Pažanga, kurią padarė GPT-3 gali lemti raštingus kompiuterius kaip kitą didelį žingsnį dirbtinio intelekto srityje.

Vis dėlto 2001 m. sąraše esančių technologijų likimas byloja, kad pažanga neįvyks vien dėl pačių proveržių. Mums reikės naujos infrastruktūros ekologiškiems vandeniliniams ir elektromobiliams; nauja skuba mRNR mokslui; ir naujas mąstymas apie AI ir jo teikiamas galimybes sprendžiant socialines problemas. Trumpai tariant, mums reikia politinės valios.

Tačiau svarbiausia pamoka iš 2001 m. sąrašo yra pati paprasčiausia: ar šie laimėjimai išnaudos savo potencialą, priklauso nuo to, kaip pasirinksime juos panaudoti. Ir galbūt tai yra didžiausia priežastis atsinaujinti optimizmui, nes kurdami naujus pažangos matavimo būdus, kaip tai daro ekonomistai, tokie kaip Coyle'as, taip pat galime sukurti naujų šių nuostabių naujų technologijų siekių. Jei pamatysime daugiau nei įprastas ekonomikos augimas ir pradėsime matuoti, kaip naujovės pagerina kuo daugiau žmonių gyvenimą, turėsime daug daugiau galimybių sukurti geresnį pasaulį.

2021 m

10 proveržio technologijų

paslėpti