总目录
科技之巅.3，《麻省理工科技评论》100项全球突破性技术深度剖析
科技之巅.2，《麻省理工科技评论》2017年10大全球突破性技术深度剖析
科技之巅：《麻省理工科技评论》50大全球突破性技术深度剖析
极限创新 35岁之前改变世界的全球科技精英
未来版图：全球聪明公司的科技创新趋势和商业化路径
目录
封面
扉页
版权信息
推荐序一 创新技术，创造未来
推荐序二 拨开云雾，前路更清晰
前言 科技的动人与迷人
第一章 人工智能，“吃一堑长一智”的机器
深度学习，人工智能的一大突破
强化学习，人机围棋大战机器的胜利
对抗性神经网络，数字版的“猫鼠游戏”
自动驾驶，车联网的未来已来
支付技术早已遍地开花
巴别鱼耳塞，耳朵里的实时翻译
给所有人的人工智能
第二章 人机交互，为解决“交流障碍”问题而生
智能软件助手：Hi！Siri
手势界面：让人机互动彻底展现
语音接口接下交互界面革新的接力棒
智能手表：用“手腕”处理事务
Oculus Rift与Magic Leap：体验人机交互技术的风暴
第三章 硬件与算法，好马还需好鞍
赛道内存与哈希存储，双管齐下创新存储技术
3D晶体管，半导体器件的另一维度
稀疏傅里叶变换，算法和人性解读的结合
摄影与游戏，算法和痛点的初次尝试
神经形态芯片，计算机的仿生乐章
实用的量子计算机选择独舞
材料的量子之跃，量子计算机与材料共舞
第四章 模式创新，赋予技术新的定义
社交电视，观众从被动接受信息到主动创造内容
实时搜索，让信息更具时效性
脸书的“时间线”，让信息从源头就开始有序
暂时性社交网络，一种新型的信息分享模式
移动协作工具，极大提升工作效率
向潜在消费者融资的众筹模式或许还有新玩法
谷歌气球，让偏远地区的人享受互联网服务
第五章 云与数据共享，灵活应对信息的爆发式增长
SDN，云计算时代的网络管理
云端信息流，让应用在云端运行
云编程，海量分布式动态数据的解决方案
手机廉价，但上传的大数据可不廉价
传感城市，让城市治理更自主、更智能
嵌入式系统的设计缺陷让僵尸物联网有机可乘
保护个人隐私的超私密手机应运而生
形式验证技术支撑下的防崩溃代码
无需解密就能分析与应用数据的同态加密
完美的网络隐私
第六章 “机器人”，从电影和小说里走出来
蓝领机器人：人类协同工作的好帮手
知识分享型机器人：自己学习新技能
灵巧型机器人：踉跄后也能快速恢复平衡
农用无人机：还要用手操控的“机器人”
可回收火箭：人类火箭技术发展的里程碑
生物机器：让小型动物去完成任务
第七章 能源新技术，现在关注或许还能免受“末日审判”
化石能源与核能，成熟能源技术的清洁化
太阳能，路在何方
电网对新能源的智能化适应
第八章 先进材料，改变人类生活，助力社会发展
3D打印、反渗透淡化技术，产业结构正在被改变
高速筛选电池、纳米压电器件，仍在迎难而上
第九章 生物医疗，用智慧辨识破坏，用科技逆转伤害
寻找重启生命“游戏”的Plan B——干细胞
绘制通向未来的“地图”，从大脑开始
用更简单的检测手段撕下疾病的“伪装”
风起云涌的基因疗法与免疫疗法
第十章 基因研究，让人类更了解生命
初识自我，拆分生命的单位——基因
解读生命密码，了解那些“命中注定”
改写生命，体验“造物”
附录/《麻省理工科技评论》2019年全球十大突破性技术
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推荐序一 创新技术，创造未来
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，算法在某些图像识别任务中甚至比人类做得更好。比如可以发现哪些皮肤瑕疵可能致癌，甚至可以生成全新、逼真的“虚假”图像、视频和声音，即使训练有素的专业人士也无法将之与真实图像、视频和声音区分开来。
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，相关信息可查看有关《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。我们所处的超级连接、永远在线的实时通信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。
从过去几年《麻省理工科技评论》评选的“突破性技术”中，我们可以发现第二种模式：学科孤岛解体。
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文件中，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算法的方法，而机器学习算法现被用于制造依赖于物理知识的纳米材料。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，社区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。
无论是技术专家、狂热分子，还是新事物接触者，都可以参与到创新技术和创造未来的过程中来。希望通过对最新突破性技术的全面研究，人们可以找到机会和灵感，为这个加速变革的时代做出积极贡献。
Tom Mitchell
美国工程院院士，卡耐基梅隆大学计算机科学学院院长，松鼠AI首席科学家
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