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2017幎の17の予枬マむクロ゜フトの研究者-2017幎ず10幎埌の予枬に぀いお

私たちは、1幎、10幎、69幎前から倢を芋お未来を芋るこずにしたした。 カットの䞋では、2017幎ず2027幎のMicrosoft Research郚門の女性研究者からの17の予枬ず、2086幎に連れお行くグリヌティングカヌドが芋぀かりたす。




カリカバリ 、研究員、むンド研究所

2017幎に予想される音声凊理ず自然蚀語の最も重芁な改善点は䜕ですか

2017幎には、蚀語および音声関連のアプリがより倚蚀語になりたす。 しかし、これはシステムがサポヌトする蚀語のリストを拡匵するこずを意味するだけではありたせん。 もちろん、新しい蚀語を远加したす。 ただし、これに加えお、バむリンガルの2぀の蚀語たずえば、英語ずスペむン語、フランス語ずアラビア語、ヒンディヌ語ず英語を話す人間のリンクである蚀語を理解、凊理、および䜿甚できるシステムを䜜成したす。たた、1぀の文の䞭で、ある蚀語から別の蚀語に簡単に移動したす。

2027幎の音声凊理および自然蚀語の分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

蚀語モデルは認知モデルに深く組み蟌たれ、人工知胜AIシステムが意思決定を実蚌し、人々ず楜にコミュニケヌションし、さたざたな瀟䌚的状況に適応し、亀枉し、議論し、人々がそれを行う方法を説埗できるようにしたす。 瀟䌚文化的芁因を考慮しお、蚈算瀟䌚蚀語孊ず語甚論的モデルがAIの䜜成に重芁な圹割を果たしたす。


ゞェニファヌチェむス 、科孊者、マネヌゞングディレクタヌ、ニュヌむングランドずニュヌペヌクの研究所

2017幎に期埅できる機械孊習の最も重芁な改善点は䜕ですか

ディヌプラヌニングは倚くの技術を倉革したす。 ただし、既存のアルゎリズムのほずんどはヒュヌリスティックのたたであり、マネヌゞャヌの経隓ず盎感に䟝存しおいたす。 2017幎には、ディヌプラヌニングをより䜓系的に理解できるようになるため、より匷力なアルゎリズムを開発できるようになりたす。 この分野は、統蚈物理孊やコンピュヌタヌサむ゚ンスなど、さたざたな分野での開発のおかげで発展しおいたす。

2027幎の機械孊習アルゎリズムの分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

人工知胜ず機械孊習のシステムは、私たちの生掻を倧いに促進したす。 珟圚存圚するアルゎリズムは、倚くの堎合、デヌタに関しお偏っおいるこずが刀明しおいたすが、意図的に誀った情報を入力するこずで操䜜できたす。 今埌10幎間で最も重芁な改善点の1぀は、デヌタ操䜜の詊みに耐える客芳的なアルゎリズムの開発です。


スヌザン・デュマむス 、科孊者兌副所長、米囜ワシントン州レドモンドの研究所

2017幎に予想される情報の怜玢ず取埗の分野で最も重芁な改善点は䜕ですか

情報の怜玢ず怜玢の分野では、ディヌプラヌニングの機䌚が十分に掻甚されたす。 過去数幎にわたり、音声認識、画像認識、自然蚀語凊理のブレヌクスルヌを目の圓たりにしおきたした。 これらの新しい機胜は、新しいディヌプラヌニングアヌキテクチャの出珟ず、デヌタ量の増加および蚈算胜力の向䞊によっお掚進されおいたす。 来幎、ディヌプラヌニングモデルは、ドキュメントをよりよく理解し、ク゚リを䜜成する方法を孊習するマシンの助けを借りお、むンタヌネット怜玢の品質を改善したす。

2027幎に情報を怜玢および取埗する分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕ですか

䜿い慣れた怜玢ボックスが消えたす。 代わりに、状況䟝存怜玢のナビキタスな組み蟌み機胜が衚瀺されたす。 このような倉換の始たりは、特にモバむルデバむスやスマヌトホヌムシステムを䜿甚しおいる堎合、音声芁求ず芋なすこずができたす。 この傟向は発展し、明瀺的にリク゚ストを送信するこずなく、コンテキストを䜿甚しお珟圚の堎所、玠材、オブゞェクト、たたはアクションに関連する情報を事前に取埗するこずで、音声、画像、ビデオで構成される怜玢ク゚リを発行するこずが可胜になりたす。


サラゞェヌンダン 、科孊者、研究所、英囜ケンブリッゞ

2017幎に予想される生物孊的コンピュヌティングの最も重芁な改善点は䜕ですか

生物孊を「説明する」ためにコンピュヌタヌず技術的な類䌌性が広く䜿甚されおいるにもかかわらず、现胞によっお実行される蚈算は、マむクロプロセッサヌでの蚈算ずはたったく異なる方法で実行されたす。 短期的には、重芁な成果は、生物孊的情報の凊理を理解するための理論的な正圓化になりたす。これは非垞に重芁です。なぜなら、私たちの目暙は现胞の挙動をモデル化し、倉曎し、再プログラムするからです。

2027幎の生物孊的コンピュヌティングの分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

生物孊的モデルに基づくプログラミングの開発に぀いお話すず、10幎埌には、蟲業や医療から゚ネルギヌ、材料、コンピュヌタヌシステムに至るたで、さたざたな分野でたったく新しい産業ず゜リュヌションが出珟する可胜性がありたす。 過去50幎間で、シリコンマむクロプロセッサ甚のプログラムが䜜成され、人々の生掻は劇的に倉化したした。 しかし、今、新しい革呜が私たちを埅っおいたすラむブプログラムの時代が来おいたす。


Mar Gonzalez Franco 、研究者、MSR NExT、レドモンド、ワシントン、米囜

2017幎に予想される仮想珟実の最も重芁な改善点は䜕ですか

2017幎には、䜓䜍远跡機胜が改善された仮想珟実デバむスが登堎したす。 このため、仮想の「アバタヌ」を䜜成しお管理し、䞀人称の仮想䞖界を芋るこずができたす。

2027幎の仮想珟実の分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕ですか

2027幎たでに、バヌチャルリアリティシステムはあらゆる堎所で䜿甚され、䞀床に耇数の感芚が関䞎し、知芚された珟実をバヌチャルリアリティず組み合わせたり、倉曎したりできるようになりたす。 このテクノロゞヌにより、人々は珟実に察する認識を回埩、倉曎、改善するこずができたす。 画像ず音声のみをシミュレヌトする既存の仮想珟実システムずは異なり、将来的には、たずえば觊芚の圱響など、他のモヌドを䜿甚するこずが可胜になりたす。


メアリヌ・グレむ 、ニュヌむングランド研究所䞻任研究員

2017幎に瀟䌚科孊の分野でどのような倧きな改善ず倉曎が期埅されるべきですか

瀟䌚孊ずコンピュヌタヌサむ゚ンスの専門家は、文化、経枈、政治の「フィルタヌバブル」むンタヌネット䞊の個人化されたニュヌスず情報の分離されたストリヌムを比范および評䟡し、それらがむンタヌネット倖の人々の日垞生掻に䞎える圱響を刀断する新しい方法を共同で開発したす

2027幎の瀟䌚科孊の分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

2027幎たでに、米囜の成人人口のほが30が人工知胜を䜿甚した䜜業に関䞎したす。AIを䜿甚しお補造された商品ず、皎や医療盞談などのサヌビスの䞡方が可胜です。 消費者は、人々が消費する商品やサヌビスの䜜成に関䞎しおいるかどうかを知らない堎合がありたす。 瀟䌚科孊は、AIを䜿甚した䜜業モデルを考慮しお、21䞖玀の新しいセキュリティネットワヌクを䜜成するための技術ずポリシヌの開発においお重芁な圹割を果たしたす。


Katya Hoffman 、英囜ケンブリッゞ研究所、研究員

2017幎に期埅される人工知胜ず機械孊習の分野で最も重芁な改善点は䜕ですか

2017幎には、コンピュヌタヌゲヌムがAI開発の䞻な焊点ずなりたす。 ゲヌムベヌスの実隓的プラットフォヌムを䜿甚するず、新しいアむデアをすばやくテストできたす。 その1぀がProject Malmoです。 これはゲヌムMinecraftでAIの実隓を行うこずを目的ずした私のチヌムの開発です。 個人的には、コラボレヌションにAIを䜿甚する可胜性が本圓に奜きです。 私たちは、AIが私たちからどのように孊び、目暙を達成するために協力できるかに぀いお、ほずんど理解に達したした。

2027幎の人工知胜および機械孊習の分野での䞻な成果たたは最も議論された技術は䜕ですか

AIは非垞に高速に開発されおいたす。 新しい機䌚を創出し、重芁な地球芏暡の問題を解決するずいう圹割を過倧評䟡するこずは困難です。 私にずっお、議論のための最も重芁なトピックは、これらの発芋の実甚化ず、瀟䌚に最倧の利益をもたらす技術ずいう圢での倧きな可胜性です。


ニコヌル・むモリカ 、ニュヌむングランド研究所の䞻任研究員

2017幎の経枈孊ずゲヌム理論における最も重芁なブレヌクスルヌは䜕ですか

ビッグデヌタの時代では、人々はたすたす耇雑な決定を䞋し、正しい遞択をするためにより倚くの努力をしなければなりたせん。 将来、経枈孊者は過床の耇雑さによる最適でない行動に぀いおの新しい理論を開発し、IT専門家はそのような状況の人々を助けるこずができる自動機械孊習ツヌルを䜜成したす。

2027幎の経枈孊ずゲヌム理論での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

2027幎たでに、自動化により、ほずんどの人の瀟䌚貢献は、実行する䜜業ではなく、䜜成するデヌタによっお決定される新しい経枈の創造に぀ながりたす。 ゚コノミストは、この貢献に察しお人々に公正に報いる方法を探したす。 ほずんどの堎合、これには皎金や瀟䌚プログラムなどのメカニズムによる資金のより倧きな再配分が必芁になりたす。


Christine Lauter 、䞻任調査員、研究所、米囜ワシントン州レドモンド

2017幎に予想される数孊ず暗号化の最も重芁なブレヌクスルヌは䜕ですか

患者や病院の医療および遺䌝デヌタを保護するために、暗号化されたデヌタを䜿甚した蚈算をサポヌトする新しい数孊゜リュヌションが展開されたす。 新しい準同型暗号化スキヌムは、クラりドコンピュヌティングを䜿甚しおリスクを予枬し、分析し、アラヌトを発行する機胜を保持しながら、デヌタを保護したす。 準同型暗号化に基づいた゜リュヌションは、重芁な銀行デヌタを保護するために金融セクタヌにたもなく導入されたす。

2027幎の数孊および暗号化の䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

数孊的発芋は、新䞖代の暗号化システムの基瀎を圢成したす。 2027幎たでに、量子コンピュヌタヌは少なくずも最も耐性の䜎い埓来の暗号を解読できるようになりたす。 長期的なデヌタ保護に぀いお話す堎合、最近提案された困難な数孊的問題に基づいた「ポスト量子」暗号化システムの第䞀波をすでに開発しおいたす。 数孊的手法ずアルゎリズムの開発を考えるず、10幎埌、「ポスト量子」暗号化システムの第2波が珟れ、既存のすべおのシステムに比べおより効率的になりたす。


キャサリンマッキンリヌ 、米囜ワシントン州レドモンド研究所䞻任研究員

2017幎に予想されるプログラミング蚀語ず゜フトりェア開発の最も重芁な改善点は䜕ですか

プログラミング蚀語では、確率的プログラミングが最も重芁なステップずなり、開発者は、珟実䞖界を評䟡し、デヌタず蚈算の䞍確実性を明瀺的に正圓化するモデルを䜜成したす。 新しい゜フトりェアは匕き続きコヌドに基づいおおり、2017幎末たでに新しい興味深いアプリケヌションが登堎したす。

2027幎のプログラミング蚀語ず゜フトりェア䜜成における䞻芁な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕ですか

2027幎たでに、ほずんどの゜フトりェア゚ンゞニアは、芋積もりに基づいお動䜜するプログラミングシステムを自由にナビゲヌトし、統蚈的手法でモデルを䜜成できるようになりたす。 この倉曎により、センサヌからのデヌタを凊理するアプリケヌションをリリヌスし、機械孊習ず近接を䜿甚しお、たったく新しい方法で人々ず察話するこずが可胜になりたす。


セシリヌモリ゜ン 、研究者、ケンブリッゞ、英囜、研究所

2017幎に期埅される人間䞭心のコンピュヌティングずアクセシビリティの最も重芁な改善点は䜕ですか

芖芚障害を持぀人々は、個々の支揎手段を広く䜿甚したす。この分野の新しい技術は技術的な実装を芋぀けるでしょう。

2027幎の人間䞭心のコンピュヌティングずアクセシビリティの分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

障害のある人を含むすべおの子䟛は、必芁に応じおプログラミングを孊ぶこずができたす。 さらに20幎-そしお、これらの障害を持぀子どもたちは、独自の知識を実珟し、䜿甚される技術の範囲を倉えたす。


オルガ・オフリメンコ 、研究者、ケンブリッゞ、英囜、研究所

2017幎に予想される最も重芁なセキュリティずプラむバシヌの匷化は䜕ですか

信頌できる機噚の配垃に関連しお、プログラマヌずナヌザヌの䞡方から需芁のある新しいアプリケヌションずツヌルがあり、その際立った特城は高いレベルの信頌性です。

2027幎のセキュリティずプラむバシヌの分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

新しい機噚ず暗号化システムにより、機密デヌタを新しいレベルで保護できたす。暗号化された個人デヌタのみが医療および管理分析、機械孊習アルゎリズム、および日垞生掻に䜿甚されたす。


オリアナリヌノァ 、研究者、レドモンド、MSR NExT

2017幎に予想されるモバむルデバむスの最も重芁な改善点は䜕ですか

2017幎、システムはグラフィカルナヌザヌむンタヌフェむスなしで盞互䜜甚するこずが倚くなりたす。 ナヌザヌがデバむスにアプリケヌションをむンストヌルする可胜性は䜎くなり、アプリケヌションはチャットボットやパヌ゜ナルアシスタントなどのバックグラりンドサヌビスになりたす。

2027幎にモバむルデバむスの技術で達成された䞻な成果は䜕ですか

2027幎のモバむルデバむスの䞻な改善点は、デゞタルの䞖界ずの盞互䜜甚が倧幅に拡倧するこずです。これは、人々が䜿甚するほがすべおのオブゞェクトずテクノロゞヌに察応したす。 私たちは、本圓に私たちを理解し、私たちの信頌に倀し、私たちを十分に知るこずができるだけでなく、私たちのニヌズを満たすだけでなく、それらを予枬するこずができるパヌ゜ナルむンテリゞェントシステムを䜿甚したす。


アスタロヌズりェむ 、䞻任研究員、研究所、米囜ワシントン州レドモンド

2017幎に期埅される環境保護、環境保護、蚭蚈の分野で最も重芁な改善点は䜕ですか

2017幎には、蟲業におけるモノのむンタヌネットの䜿甚分野での開発が開始されたす。これには、集䞭的な機械孊習および分析のためのセンサヌ、コンピュヌタヌビゞョン機胜、クラりドストレヌゞの広範な䜿甚が含たれたす。 これらの゜リュヌションにより、蟲家はあらゆるレベルで蟲堎の状態を远跡、分析、蚺断するこずができたす。

2027幎の環境保護、環境保護、蚭蚈の分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕でしょうか

蟲民は人工気候の力を利甚しお、気候倉動、干ば぀、自然灜害に関係なく高収量を維持したす。 食料生産の未来は、䌝統的な方法から、䟋えば垂盎蟲堎やアクアポニックスなどの䜎゚ネルギヌ消費の代替方法ぞの移行により、地球の最も重芁な資源を節玄し、それらをより効率的に䜿甚し、蟲業で䜿甚される土地の面積を削枛する胜力に䟝存しおいたす。 ゚コロゞヌに関しおは、䞻な焊点は、近代的な技術を䜿甚し、センサヌの枬定倀を考慮した森林の保党ず、蟲業ニヌズを満たすための郜垂空間のより積極的な䜿甚にありたす。


カリン・ストラりス 、米囜ワシントン州レドモンド研究所䞻任研究員

2017幎に予想される機噚およびデバむスの最も重芁な改善点は䜕ですか

ムヌアの法則はゆっくりず枛速しおいたす。 汎甚プロセッサの開発のペヌスをシリコンベヌスで容量性メモリで節玄するこずは、あたりにも高䟡です。 したがっお、2017幎には、䞻にFPGAプロセッサの圢で、倚くの新しい専甚ハヌドりェアアクセラレヌタが登堎したす。 これらはクラりドで䜿甚され、生産性を高めながらコストを削枛したすムヌアの法則に埓っお容量を増やすのではなく。 もちろん、以前ほど高速ではありたせんが、汎甚プロセッサは匕き続き改善されたす。 その結果、より面癜く、より速く、より安党なクラりドベヌスのサヌビスが埗られたす。 仮想珟実および拡匵珟実向けの新しいデバむスずアクセサリが、安䟡で高䟡なものずしお垂堎に登堎したす。 その結果、これらのプラットフォヌムに新しいアプリケヌションが登堎するほか、360床の角床でのビデオ撮圱や同様の゜リュヌションなど、仮想珟実および拡匵珟実のコンテンツ䜜成分野における興味深い開発が行われたす。

2027幎の機噚およびデバむスの䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕ですか

2027幎たでに、シリコンマむクロプロセッサの電力の盎線的な増加ずは関係のない倚くの新しい技術の開発が期埅できたす。 カヌボンナノチュヌブおよびその他の分子生産技術、新しいアヌキテクチャ、特にデヌタに近いコンピュヌティング、量子コンピュヌタヌやDNAベヌスのストレヌゞデバむスなどの新しいコンピュヌティングおよびストレヌゞパラダむムが開発され、商甚利甚が可胜になりたす。 ゚ネルギヌ消費量が削枛されたAIテクノロゞヌの開発が急増し、ナヌザヌの目の近くに配眮された画面により、よりむンテリゞェントなデバむスず拡匵珟実および仮想珟実の拡匵機胜が埗られたす。


Xiaoyan Song 、アゞアの䞻任研究員、研究所

2017幎に予想されるコンピュヌタヌビゞョンの最も重芁な改善点は䜕ですか

2017幎には、ディヌプラヌニングテクニックに基づくコンピュヌタヌビゞョンテクノロゞヌの開発が継続されたす。 これは、人間の胜力に近い粟床のオブゞェクトを認識するためのテクノロゞヌの䜜成、軜量のポヌタブルコンピュヌタヌビゞョンシステムの出珟、さたざたなプラットフォヌムの広範囲な配垃に珟れたす。
2027幎のコンピュヌタヌビゞョンの分野での䞻な成果たたは最も議論されおいる技術は䜕ですか

2027幎たでに、コンピュヌタが「芋る」胜力は広たり、匷力な画像取埗デバむス、コンピュヌティングリ゜ヌス、および教育方法が配垃されたす。 これらの技術の開発の結果、䞖界のむメヌゞを蚘録できるだけでなく、実際にそれを「芋る」こずができ、生産やヘルスケアから金融やセキュリティ、仕事や日垞生掻のあらゆる職業の人々を助ける゜リュヌションが登堎したす。


Donmei Zhan 、アゞア研究所䞻任研究マネヌゞャヌ

2017幎に予想される分析およびデヌタレポヌトの最も重芁な改善点は䜕ですか

2017幎には、分析ずデヌタプレれンテヌションの開発の䞻な方向は、むンタラクティブな機胜、盎感的なコントロヌル、有甚な情報の即時怜出を備えたむンテリゞェントなデヌタ怜出になりたす。 必芁な情報は自動的に生成され、コンテキスト分析情報に基づいおナヌザヌによっお提䟛されたす。 情報を䜜成および提案する際、ナヌザヌの反応が考慮されたす。これにより、効果的で迅速なフィヌドバックサむクルが䜜成されたす。 ナヌザヌは、より少ない時間ず劎力で分析タスクを実行できたす。

2027幎の分析およびデヌタプレれンテヌションの分野での䞻な成果たたは最も議論された技術は䜕ですか

2027幎の分析およびデヌタ衚瀺の分野における改善のおかげで、異なる゜ヌスおよび異なる意味レベルの異なる領域からのデヌタのクロス分析の可胜性が利甚可胜になりたす。 人々は、自然蚀語などの自然な盞互䜜甚の方法を䜿甚しお、問題なく生掻のさたざたな偎面に関する広範囲か぀詳现な情報を取埗できたす。


未来ぞの前進


遠い将来に自分を感じるこずができるように、MicrosoftはSF䜜家のティムスコレンコず䞀緒に、2086幎に送られるグリヌティングカヌドを準備し、それたでにテクノロゞヌが人々の生掻をどのように倉えたかを調べたした。




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Source: https://habr.com/ru/post/J318178/

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