本文轉自【科技日報】；
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量子計算機、納米抗體、哲學新邏輯……從微小到宏大，2021年將帶來哪些技術突破？以下是近期德國《法蘭克福匯報》官網發佈的預測。快來看看有沒有你感興趣的技術呢？
行為互聯網
處理器通常被解釋和描述為計算機的計算大腦。如果現在有數十億台計算機通過網絡相互連接，人們可能會發現，這樣的連接就像大型的人工神經系統。就像自然的器官系統一樣，它既能夠吸收外部發展，又能夠吸收內部變化，並對它們進行比較和做出反應。
美國高德納諮詢公司表示，在當前的行業發展階段，它們的專家又推出一個新的概念：行為互聯網。2009年，英國物理學家斯蒂芬·沃爾夫拉姆提出的“計算知識引擎”對這一概念的基本技術特徵進行了設計；心理學家格特·尼曼於2012年在芬蘭赫爾辛基大學進一步開發了這一技術。蘋果和微軟在Siri和必應（Bing）等應用程序上都以此為基礎。
2021年可能是行為互聯網之年。該網絡起源於所謂的物聯網，即機器之間相互連通的網絡。但如今，大多數人已經無法理解為之設計的人工語言。從某種意義上説，這些設備完全自成一體。不僅如此，它們還具備了從不斷變化的環境中得出自己的結論並根據這些結論做出（具有開創性的）決策的技術能力。
任何曾經在亞馬遜下過幾筆訂單，並在之前購買的基礎上看過亞馬遜算法推薦的人都知道，這些建議有多麼智能。因此，機器可以通過數據評估來塑造其他機器的行為，進而影響消費者的行為。而由此衍生出的系統，需要傳統的自然思維者具備強大的神經來應對。
深入太空
詹姆斯·韋伯太空望遠鏡成本為5億美元，原定於2007年發射。由於各種延誤和意外，日期不得不推遲，目前耗資已超過100億美元。但現在似乎可以確定，韋伯望遠鏡最終將在今年10月發射。
科學家的期望是巨大的。多年以來，許多書中都表達了進一步瞭解太空的願望，但似乎只有通過詹姆斯·韋伯望遠鏡才能實現。韋伯望遠鏡的主鏡直徑將達到6.5米，而哈勃望遠鏡只有2.4米。這意味着高度靈敏的韋伯望遠鏡將具有7倍的可用面積來收集電磁輻射。與之前的產品相比，它的工作範圍直至中紅外波段，讓我們得以觸及宇宙中更加深遠的曾遙不可及的角落。從宇宙誕生後形成的第一批最年輕的星系到外星中生命存在的線索，韋伯望遠鏡都將是我們探索宇宙的唯一希望。
競速無人機正在普及
今年，無人機的飛行將有所不同：對於雄心勃勃的業餘愛好者來説，競速無人機將是可控操控的，也是可以被買到的。不同於以往電影般的風景視頻，這一次，人們可以使用競速無人機生動的自由式飛行動作來製作極其“狂拽炫酷”的視頻。這些無人機飛行時可以更加靠近物體，其速度和加速度都設定了新的標準，可以在不到兩秒的時間內從0加速到100km/h。站在地面上的飛行員可以通過視頻眼鏡觀看具有第一人稱視角（FPV）的競速無人機實時顯示的視頻圖像，幾乎沒有延遲。他不再需要像以前那樣注視着手機顯示屏，而是可以從無人機的角度體驗飛一般的感覺，就像鳥兒一樣。所有這些都已經可以實現，但僅適用於將無人機、視頻眼鏡和運動攝像頭組裝在一起使用的業餘愛好者和專業人士。這些自組裝的無人機一次充電通常只能飛行幾分鐘。
現在，技術正在越來越大眾化。視頻眼鏡、相機、遙控器和無人機可以一站式購買。儘管新型FPV無人機比傳統無人機速度更快，其電池續航時間也可以超過20分鐘。今年，還將出現一些新的遙控器，這些遙控器不再是與操縱桿一起使用，而是可以手動操作。使用視頻眼鏡時，還需要一個“觀察者”，即在飛行過程中觀察無人機並用FPV眼鏡警告飛行員存在危險的人。還有一點：如果用於虛擬現實的視頻眼鏡還未流行開來，那麼現在，人們可以使用新型FPV無人機體驗虛擬現實眼鏡的“第二春”。
對抗病毒的納米抗體
如果在mRNA疫苗取得歷史性的成功之後，且最終能夠實現人們所期望的治療上的突破，那麼人們最終將如何看待對抗新冠病毒的痛苦鬥爭呢？
理想的做法是量身定做一種廉價的針對病毒的藥物，這種藥物可以作為鼻腔噴霧劑或糖衣藥丸，就像精確武器一樣，瞄準病原體最脆弱的區域。如今，這個製藥奇蹟不再是一個空想，而是一個真實的選項。今年，在全世界任何地方都可能實現。它就是“納米抗體”。
新冠肺炎的研究中，經典的所謂單克隆抗體已經取得了相當大的成功。但其生產成本昂貴，而且在動物細胞中繁殖的抗體產量很低。相比之下，納米抗體是人類抗體的一種迷你瘦身版本——更穩定、更普遍、更易分配。此外，它們可以在酵母或細菌生物反應器中大量生成。
上世紀80年代末，人們在羊駝和駱駝的血清中發現了第一種微型抗體。同時，它們也可以人工合成，甚至可以用在洗髮水中（以防皮膚問題）。它們的成效在很長一段時間內都不盡如人意。隨着新冠藥物研究的大規模升級，生物技術納米抗體已經被開發出來，在疫情大流行的人類臨牀試驗中，它可能很快被證明是一種全新的抗病毒物質類別。
哲學的新邏輯
如今，從世界貿易到新冠病毒感染人數的記錄和分析，無論什麼情況、出現什麼樣的嚴重問題，數學總是及時且有效的。相反，哲學則負責一些思想學科，這些學科應該可以幫助我們判斷當事情在某處變得嚴重時到底意味着什麼：倫理學是其中的一部分，還有認識論、意識形態。
遺憾的是，如今大學裏有關數學的哲學討論，在很大程度上還是停留在100多年前的數理邏輯水平。這令英國數學哲學家戴維·科菲爾德感到非常擔憂，於是他藉助最新的數學基礎之一，即所謂的同倫類型論，着手開發了“哲學的新邏輯”。這種邏輯希望確保日益計算機化的數學實踐，例如，在創造證據時，既能與機器兼容，又能為人們所理解。
經過幾年的準備工作，到2020年，戴維·科菲爾德的《模態同倫類型理論——哲學新邏輯的前景》一書出版。但出乎意料的是，由於疫情，圍繞該書內容的討論主要在網上進行，但疫情並沒有減慢這一討論的步伐，反而加速了這一討論。
今年，這一討論還會繼續並朝着一種邏輯的方向發展，這種邏輯可能不會是純粹自動的，也不是人類常用的方式。當我們不再只是思考、設計和討論，而是使用和體驗它們時，才可能會找到合適的詞語。
爭奪量子位
除了人工智能，量子計算機被認為是IT領域的下一次革命。因為它是根據量子物理學的規則計算的，所以這台機器應該能夠以閃電般的速度搜索大型數據庫，以極快的速度處理海量數據，並破解任何以前被認為是安全的代碼。因此，爭奪最強大的量子計算機的競賽仍在繼續，這將使任何超級計算機黯然失色。
谷歌、IBM、微軟等公司在這方面投入了大量資金，歐洲的研究機構和大學也獲得了大量資金來製造量子計算機。害怕掉隊的擔心可以理解。畢竟，2019年美國谷歌公司推出的53個“懸鈴木”量子計算機和前不久問世的中國“九章”量子計算機已經證明，它們解決特殊數學問題的速度比最快的超級計算機還要快。當計算機制造商IBM宣佈將在2021年推出其量子計算機王牌——一台擁有127個量子比特的計算機。但這只是初步階段，2023年，該公司的工程師們想要製造出1000量子位的計算機。其他公司也將進一步升級他們的量子計算機。畢竟，系統的計算能力隨着量子位數的增加而呈指數型增長。
然而，儘管取得了各種進展，但到2021年，可能仍然不會有通用的容錯量子計算機，即像傳統計算機那樣可自由編程的量子計算機。量子系統將繼續完成其最初的構想：作為複雜的物理和化學過程的有效模擬器，這些困難的物理或化學過程很難以傳統方式實現。
少樣本學習
到目前為止，人工智能成功的一個基本秘訣是不斷增加資金的投入：更強的計算能力、更多的員工和更多的數據。計算機學會了如何識別對象、如何將單詞和句子從一種語言翻譯成另一種語言，或者智能地回答問題。人工神經網絡的工作效率之所以如此之高，是因為它們可以被廣泛訓練。
現在，人們正試圖開發人工智能中一個令人興奮的研究領域，即讓機器從少量樣本中就可以快速學習，用“小數據”代替了“大數據”，即“少樣本學習”。例如，在德國，圖賓根人工智能科學家馬蒂亞斯·貝特格就在從事這一領域的研究工作。
這方面的進步使計算機的技能進一步接近人腦成為可能。人腦的學習技能被反覆用作機器學習的參考，因為人們通常無需從海量例子中學習東西，所以小孩子不需要看成千上萬張老虎或大象的圖片，就能在其他圖片上或在動物園裏獨立地識別大象是什麼、老虎是什麼。
但這並不是這個領域令人興奮的唯一原因。在現實中，並不是所有情況下都存在像互聯網上的購買行為或搜索行為那樣多的海量數據。許多行業的人工智能是否會取得突破將取決於程序能否在更少的學習樣本基礎上變得與人腦一樣有能力。