《科技之巅3》重磅首发 解读100项全球突破性技术_罗伊·阿马拉
“我们这一代人必须研究政治和军事来壮大国家，儿辈则要学习数学和工程来创造财富。这样，孙辈们才可以学习绘画、音乐和诗歌。”
—— 亚当斯
纵观古今，未来，在于科技。
科技之巅系列图书目前已出版三本，主要关注《麻省理工科技评论》每年评选出的全球突破性技术。众所周知，《麻省理工科技评论》创刊近 120 年，且连续 19 年释出 10 大突破技术榜单，多项上榜技术已成为改变世界的重要科技成果。在很多人心目中，此榜单已经成为全球科技趋势预言的年度圣经之一。
2016 年 10 月，《麻省理工科技评论》首次出版中文图书《科技之巅》，图书解读了 2012—2016 年 50 大全球突破性技术，向读者展示那些正在改变世界的科技事实，剖析最值得投资人期待的技术。
图 | 央视“第一时间”推荐《科技之巅 1》
图书自出版以来，引起社会的广泛关注：销量近 10 万册，并获得“中央和国家机关‘强素质·作表率’读书活动推荐书目”。
2017 年 6 月，《科技之巅 2》随后出版，重点解读 2017 年 10 大技术，通过对技术的深层次研究，《麻省理工科技评论》推演出科技商业化的路线图，为-和投资人判断技术产业化提供了重要依据。
时隔两年，《麻省理工科技评论》 再度推出《科技之巅 3》。不同于前两本书的写作角度，《科技之巅 3》不再按年代编写，而是将时间的维度拉长，按照技术特点将 2009—2018 年的 100 项技术划分为人工智能、人机互动、硬件与演算法、模式创新、云与资料、机器人、能源、材料、生物医疗、基因等领域。这样的角度能让我们站在更宏观的角度观察过去十年技术如何发展与变迁，进而预测下个十年创新的方向和前路在哪里。
通过拉长时间维度，我们还发现一些曾经辉煌的技术，后来没落并逐渐消失，这背后的原因和问题值得我们深思。
《科技之巅 3》目前处于预售期，且正值网店 618 大促期间，各大店铺均有促销满减活动，点选下图了解详情。
京东购买连结：
当当购买连结：
在图书正式上市之前，我们想先与大家分享 《科技之巅 3》的推荐序：由美国工程院院士、卡耐基梅隆大学电脑科学学院院长、松鼠 AI 首席科学家 Tom Mitchell 执笔撰写。看看他是如何看待这个科技改变未来的大时代的，让我们一起共勉。
塑造技术，创新未来
文 / Tom Mitchell
2007 年，Steve Jobs（史蒂夫·乔布斯）的第一部 iPhone 面世，它无法读懂任何人类语言。那时的电脑就像“失聪”一样无法识别语音，人们似乎也淡忘了这件事。十多年后的今天，机器可以识别语音，其准确度可与人类匹敌。
iPhone 问世之初，电脑就像盲人，无法辨认出照片中的各种简单物体。但如今，演算法在某些影象识别任务中甚至比人类做得更好。比如可以发现哪些面板瑕疵可能致癌，甚至可以生成全新、逼真的“虚假”影象、视讯和声音，即使训练有素的专业人士也无法将之与真实影象、视讯和声音区分开来。
一般性技术，尤其是机器学习领域，在相对较短的时间内取得了一系列惊人的突破。当人们关注下个十年会有什么样的进步时，我们不妨回顾一下在过去十年中出现的两种重要模式。
其一，人类通常会高估技术的短期效果，而低估其长期效果。以已故美国科学家 Roy Amara（罗伊·阿马拉）的名字命名的“Amara\'s Law”（阿马拉定律）仍然大致成立，相关资讯可检视有关《机器人启示录》的各种媒体报道，看看人类如何领先一步。
现在，我们定义的“长期”可能没有以前那么长。我们所处的超级连线、永远线上的实时通讯环境意味着现阶段思想比以往任何时候都传播得更快、更远，变化发生得更快。工作不会因为时间固定在一个特定区间而停止。技术推动历史以更快的速度发展，这又加速了新突破性工具和技术的发展。因此，如果您在阅读这本书时了解到许多领域的最新飞跃令人惊讶，那么，可以期待，未来几年内创新步伐将会更快。
随着人类知识宝库的爆发性增长，专业化发展如此迅速，最聪明的人才也无法吸收所有知识。举例来说，曾经某个人是微生物学家，那么现在他可以把整个职业生涯缩到范围更小的领域，仅仅研究土壤中的微生物，甚至只关注一类特定的土壤微生物。智力劳动的专业化划分直接导致许多新的发现。然而，这也导致了重要的知识分布在不同群体的头脑和档案中，而这些人群彼此不交谈，就无法理解对方。
现如今，有一股新的力量在推动跨学科的研究和实践，由我担任首席技术专家的卡耐基梅隆大学技术与社会中心（Block Center for Technology and Society）就是其中一个机构。跨学科边界的协同作用就是一个很好的例证，粒子物理学中率先应用的数学技术已经找到了进入机器学习演算法的方法，而机器学习演算法现被用于制造依赖于物理知识的奈米材料。在能源专家和科学家的手中，这些材料可以帮助人类收集和储存更多的可再生能源，并解除人为气候变化带来的威胁。阅读这本书时，请注意一下模糊研究领域内偶然的或者几乎被遗忘的想法，这些想法一旦被应用于其他领域，将会引发巨大变革。
读完这本书，您一定会对人类的思想和辛勤杰作产生敬畏之情，人类有很多地方值得骄傲。人类不能停止创新。创新不是凭空产生的。创新能重塑世界、人类生活和社会结构。此外，人类对当前问题的许多解决方案不可避免地会产生意料之外的影响，包括正面影响和负面影响，而且会产生新问题需要解决。
例如，在机器学习领域，就道德使用这些技术以及它们所带来的影响等问题，社群提出了更多的前沿思想。人们发现，技术进步能改变工作本质。这意味着重新审视教育和提高全球劳动力技能等问题非常重要，包括技术本身在改进教育过程和结果方面如何发挥重要作用。
现如今，学习已经成了新的挑战，传统的教育模式陈旧落后，跟不上科技日新月异的变化，使人无法面对未来。机器学习可以使每个学习者获得前所未有的体验。学习者不但被个性化地尊重和对待，而且能低成本获得最高的学习质量，以更少的时间获得更好的效果。这种人工智能智适应的学习方法在全球范围内的快速应用，将给产业带来颠覆性改变，更重要的是，会将人脑的学习潜能大幅度发挥出来。这是我加入乂学教育松鼠 AI（一个人工智能自适应学习平台）担任首席人工智能科学家的原因之一。
