年度熱門的科學熱詞有哪些
科技可以超越時間，讓我們預見人類社會的未來，所以有很多的人都會想要知道一些有名的科學熱詞。下面是百分網(wǎng)小編為你精心推薦的熱門的科學熱詞，希望對您有所幫助。
年度熱門的科學熱詞
人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。也許你對概念并不熟悉，但你對AlphaGo一定非常熟悉，就是它在用高超的棋藝戰(zhàn)勝了李世石，直接引爆了這一輪人工智能的熱潮。前不久，三連冠的柯潔也認慫，聲稱干不過AlphaGo。圍棋高手引以為傲的不被機器戰(zhàn)勝的領域，就這樣淪陷了。
據(jù)《科學》雜志判斷，到2045年，世界上50%的工作，都會被人工智能所取代。而在中國這個數(shù)據(jù)是77%。也就是說，30年之內(nèi)，我國每4個工作中至少有3個會被人工智能取代。尤其是助理、翻譯、保安，這些工作可能都會被取代。今天的人臉識別，可以做到比人20倍更精確的辨識人臉。
科技巨頭們并不會放棄這個機會，大力開墾這塊領域。下面羅列一下今年關于人工智能的收購案。
2016年1月份，蘋果收購人工智能初創(chuàng)公司Emotient，這家公司的成果在于使用人工智能技術讀取圖片中的面部表情。
2016年5月份，eBay宣布收購Expertmaker，這是一家使用機器學習進行大數(shù)據(jù)分析的瑞典企業(yè)。 2016年5月份，英特爾收購了專門從事計算機視覺 (CV)算法的初創(chuàng)公司It-seez，計劃利用Itseez專業(yè)能力來創(chuàng)建從汽車到安全系統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。
2016年8月份，微軟收購了一個兩年半的初創(chuàng)公司Ge-nee，其主要產(chǎn)品是一款擁有AI技術的智能日程工具。
2016年9月份，谷歌相繼收購了用于開發(fā)聊天機器人的人工智能平臺Api.ai，距離收購視覺搜索創(chuàng)企Moodstock僅過去兩個月之久。
2016年9月份，亞馬遜低調(diào)收購了機器人創(chuàng)業(yè)公司An-gel.ai，這家公司的聯(lián)合創(chuàng)始人成為亞馬遜“新機器人產(chǎn)品”的項目負責人。
然而，360董事長周鴻?表示，人工智能是風口也是泡沫，對人工智能要有客觀理性的認識。這場關于人工智能的喧嘩，到底有多少是真金白銀?
基因測序
2015年初美國奧巴馬政府頒布“精準醫(yī)療計劃”，今年3月科技部也將精準醫(yī)療列入重點研發(fā)計劃，以基因測序為基礎的精準醫(yī)療受到中美兩國政府的高度重視。
隨著基因檢測成本急速下降至1000美元左右，極大地擴展基因檢測的應用領域和應用人群。市場寄希望于它能在生殖和遺傳病領域、腫瘤個性化治療，尤其是精準用藥方面，以及復雜慢病等方面的個體用藥指導方面，發(fā)揮巨大的作用。
2007年全球基因測序市場規(guī)模為7.9億美元，到2014年市場規(guī)模為54.5億美元，預計2018年全球基因測序市場規(guī)模將超過110億美元。2015年開始至今，基因檢測贏得了來自資本和創(chuàng)業(yè)者的高度青睞。
在國內(nèi)，基因測序上游設備制造環(huán)節(jié)目前處于國外壟斷狀態(tài)，且進入技術門檻非常高，一般企業(yè)難以從上游設備制造環(huán)節(jié)切入市場。相較于上游設備制造環(huán)節(jié)，中游的基因測序服務在技術門檻上相對要低一些。近幾年，盡管衛(wèi)計委和藥監(jiān)局對基因測序臨床應用市場加強了管理，但消費級基因測序服務企業(yè)層出不窮，目前已有超過150家企業(yè)和機構從事基因測序相關業(yè)務。國內(nèi)提供基因測序服務的機構呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，隨著測序服務機構數(shù)的增長，測序服務市場的競爭也將趨于白熱化。
然而，基因檢測主要是服務于科研和臨床的，二者都是嚴謹且有其內(nèi)在規(guī)律的領域，注定了基因檢測的發(fā)展將很漫長。目前，由于數(shù)據(jù)解讀的滯后導致基因測序在臨床治療上的價值還未展現(xiàn)。即便是在消費市場，除了玩轉(zhuǎn)概念以外，基因檢測的結果究竟代表什么含義檢測機構并不清楚，更不可能提供真正有效的干預和服務。
更何況，基因檢測能提前檢測出的遺傳疾病、腫瘤等，除了遺傳因素外，疾病的發(fā)生還與環(huán)境、個人生活習慣等關系也很緊密,而環(huán)境因素包括化學性、物理性及生物性因素等等由于多基因疾病的原因復雜，很難單純從基因來得到有效的防治疾病信息，因此也很難應用到臨床上。
以基因測序為基礎的精準醫(yī)療，恐怕還需要醫(yī)學基礎科研很長時間的探索和積累。
霧霾
霧霾是我們在這份榜單里最不想見到又必須面對的.熱詞。霧霾并不是什么新鮮事物，它像個工業(yè)幽靈一樣一直伴隨著人類的現(xiàn)代化進程。從1930年的比利時馬斯河谷煙霧事件到1943年的洛杉磯煙霧事件，從1948年的美國多諾拉煙霧事件到1952年的英國倫敦煙霧事件。實際上，20世紀70年代之后，倫敦才慢慢摘掉了“霧都”的帽子，蛻變成為生態(tài)之城。霧霾是個環(huán)境難題。公眾的警醒、政府的堅決、科技的手段、生活的變革、經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型，還有長期的堅持，才是最終戰(zhàn)勝霧霾的可靠保證。
人工智能的實現(xiàn)方法
人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如 文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELING APPROACH)，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法(GENERIC ALGORITHM，簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN)均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。
如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜(按指數(shù)式增長)，人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)(一個模塊)來進行控制，這個智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。
霧霾的形成原因
霾的形成示意圖霧霾的源頭多種多樣，比如汽車尾氣、工業(yè)排放、建筑揚塵、垃圾焚燒，甚至火山噴發(fā)等等，霧霾天氣通常是多種污染源混合作用形成的。但各地區(qū)的霧霾天氣中，不同污染源的作用程度各有差異。霧霾天氣自古有之，刀耕火種和火山噴發(fā)等人類活動或自然現(xiàn)象都可能導致霧霾天氣。不過在人類進入化石燃料時代后，霧霾天氣才真正威脅到人類的生存環(huán)境和身體健康。急劇的工業(yè)化和城市化導致能源迅猛消耗、人口高度聚集、生態(tài)環(huán)境破壞，都為霧霾天氣的形成埋下伏筆。
霧霾的形成既有“源頭”，也有“幫兇”，這就是不利于污染物擴散的氣象條件，一旦污染物在長期處于靜態(tài)的氣象條件下積聚，就容易形成霧霾天氣。一是生成顆粒性揚塵的物理基源。我國有世界上最大的黃土高原地區(qū)，其土壤質(zhì)地最易生成顆粒性揚塵微粒。二是運動差造成揚塵。例如，道路中間花圃和街道馬路牙子的泥土下雨或潑水后若有泥漿流到路上，一小時干涸后，被車輪一旋就會造成大量揚塵，即使這些顆粒性物質(zhì)落回地面，也會因汽車不斷駛過，被再次甩到城市上空。三是揚塵基源和運動差過程集聚在一定空間范圍內(nèi)，顆粒最終與水分子結核集聚成霾。目前來看，在我國黃土平高原地區(qū)350多座城市中，霧霾構造三要素存量相當豐裕。
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