美國技術(shù)評(píng)論

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熱心網(wǎng)友：每年，美國《技術(shù)評(píng)論》雜志都會(huì)公布本年度10大新興技術(shù)，并預(yù)計(jì)這些技術(shù)將在未來幾年對(duì)我們的生活和社會(huì)產(chǎn)生重大影響。2008年評(píng)選出的這些即將走出實(shí)驗(yàn)室、邁向?qū)嵺`的10大新興技術(shù)涵蓋了能源、計(jì)算機(jī)硬件和軟件以及生物成像等領(lǐng)域。其中纖維素酶和原子磁力計(jì)2項(xiàng)技術(shù)是頂尖科學(xué)家正在著力解決的關(guān)鍵問題，“異常”建模、神經(jīng)連接學(xué)、概率芯片、現(xiàn)實(shí)挖掘和離線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用5項(xiàng)技術(shù)代表了觀察問題的全新方式，石墨晶體管、納米收音機(jī)和無線電源3項(xiàng)技術(shù)是已經(jīng)創(chuàng)造的了不起的工程壯舉。 　　利用手機(jī)收集的數(shù)據(jù)，可了解更多有關(guān)人類行為與社會(huì)互動(dòng)的知識(shí)。人物：桑迪·潘特蘭德，美國麻省理工學(xué)院　　定義：個(gè)人現(xiàn)實(shí)挖掘技術(shù)是通過對(duì)可測(cè)量位置、體力活動(dòng)等手機(jī)感應(yīng)器收集到的信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法來推導(dǎo)出人際關(guān)系和行為?！　∮绊懀悍治鰜碜詡€(gè)人和群體的數(shù)據(jù)而構(gòu)建的模型，將使自動(dòng)安全設(shè)置、智能個(gè)人助理和監(jiān)測(cè)個(gè)人和社區(qū)的健康狀況成為可能?！　”尘埃含F(xiàn)在的手機(jī)功能已經(jīng)足夠強(qiáng)大，具備了收集和分析有關(guān)個(gè)人行為數(shù)據(jù)的能力。研究人員正在開發(fā)使手機(jī)能對(duì)這樣的信息進(jìn)行排序的技術(shù)?！　?現(xiàn)實(shí)挖掘　　你每使用一次手機(jī)，都會(huì)留下一些數(shù)字信息。電話要尋找最近的基站來確定位置，你的服務(wù)提供商也會(huì)記錄你的通話時(shí)長(zhǎng)和撥出的電話號(hào)碼。　　有些人對(duì)身后遺灑的這些數(shù)字“面包屑”無所謂，而潘特蘭德卻沉迷于此。事實(shí)上，這位麻省理工學(xué)院媒體藝術(shù)和科學(xué)系教授希望通過手機(jī)，能收集到更多有關(guān)它主人的信息，記錄下這些主人從體力活動(dòng)到通話節(jié)奏的所有信息。潘特蘭德斷定，在一些算法的幫助下，這些信息可幫助我們確定要做什么事或去認(rèn)識(shí)一個(gè)新人。這也可使手機(jī)更易使用，譬如自動(dòng)設(shè)定安全設(shè)置。更重要的是，手機(jī)數(shù)據(jù)還能揭示出工作場(chǎng)所的動(dòng)態(tài)性和社區(qū)的幸福感，它甚至能預(yù)測(cè)疾病暴發(fā)過程以及提供個(gè)人健康信息。潘特蘭德10年來一直在篩選從移動(dòng)設(shè)備收集得來的數(shù)據(jù)，他將這項(xiàng)實(shí)踐稱為“現(xiàn)實(shí)挖掘”。　　他表示，現(xiàn)實(shí)挖掘就是關(guān)注生活中所有模式的信息，使用這些數(shù)據(jù)可幫助我們實(shí)現(xiàn)像設(shè)置個(gè)人隱私模式這樣的事情，和人們分享這些事情，并通知人們?？偟膩碚f，就是幫助你的生活更生動(dòng)?！　《嗄陙恚芯咳藛T一直在從物理世界挖掘數(shù)據(jù)。工廠里的傳感器能告訴經(jīng)營者機(jī)器什么時(shí)候出了故障，公路上的攝像頭則可監(jiān)測(cè)交通流量。但是現(xiàn)在，現(xiàn)實(shí)挖掘正在變得越來越個(gè)性化?！　∨颂靥m德預(yù)測(cè)，在接下來的幾年里，現(xiàn)實(shí)挖掘?qū)⒆兊迷絹碓狡毡?，這部分得益于手機(jī)的普及和日益精良。許多手持設(shè)備現(xiàn)在已擁有低端臺(tái)式機(jī)的處理能力，并且因?yàn)橛辛讼馟PS這樣能跟蹤定位的設(shè)備，手機(jī)還能收集到更多不同的數(shù)據(jù)。像潘特蘭德這樣的研究人員也能更好地把握所有這些信息?！　闃?gòu)建一個(gè)個(gè)人交際網(wǎng)絡(luò)的精確模型，潘特蘭德研究團(tuán)隊(duì)將手機(jī)的通話記錄和藍(lán)牙設(shè)備持續(xù)收集到的鄰近用戶的設(shè)備信息結(jié)合起來。借助因子分析，這是一種常用于社會(huì)科學(xué)解釋多重變量的相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，研究人員確定了數(shù)據(jù)中的模式，并將它們轉(zhuǎn)換成人際關(guān)系圖。這樣的圖可被用于將你通訊錄中的人準(zhǔn)確地歸類為朋友、家人、熟人或同事。反過來，這種信息也能用以自動(dòng)建立隱私設(shè)置，譬如只允許你的家人查看你的日程表。如果再加入定位數(shù)據(jù)，手機(jī)就能預(yù)測(cè)什么時(shí)候你會(huì)出現(xiàn)在你的人際關(guān)系網(wǎng)中的某個(gè)人附近。在去年5月發(fā)表的論文中，潘特蘭德研究團(tuán)隊(duì)表示，利用手機(jī)數(shù)據(jù)，他們獲得了大約100名麻省理工學(xué)院學(xué)生和教授的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的精確模型。他們還準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)到，這些實(shí)驗(yàn)對(duì)象在一周的任一天會(huì)在哪里遇見他們?nèi)穗H關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的成員。　　這種人際關(guān)系的信息也許還能派上更大的用場(chǎng)。研究人員正計(jì)劃利用手機(jī)數(shù)據(jù)來改進(jìn)現(xiàn)有的關(guān)于像SARS這樣的疾病如何蔓延的計(jì)算模型。大多數(shù)流行的模型并不能通過人們?cè)谑裁吹胤?、和誰一起度過時(shí)光這樣的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)來支持它們的預(yù)測(cè)，人際關(guān)系及鄰近數(shù)據(jù)的補(bǔ)充則可使這些模型更準(zhǔn)確。研究人員稱，最有趣的是，你將會(huì)看到一種疾病的傳播取決于誰是第一個(gè)感染者。