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449近日，每年一評選的《麻省理工科技評論》給出了2019年的“十大突破性技術”，并邀請到了比爾?蓋茨作為客座評選人參與其中，該榜單曾成功的預測到了多項人類技術的崛起，由此可見在業界地位舉足輕重，今年又有哪些最新的重要技術突破？現在讓我們一起看看！
2019 年《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術榜單包括：靈巧機器人、核能新浪潮、早產預測、腸道顯微膠囊、定制癌癥疫苗、人造肉漢堡、捕獲二氧化碳、可穿戴心電儀、無下水道衛生間、流利對話的AI助手共 10 大突破性技術。
其中“靈巧機器人”穩居榜首，猶記得2018年穩居榜首的是“給所有人的人工智能”（AI for everyone），而在過去的2018年里人工智能行業風起云涌，整個產業以驚人的速度得到發展，今年的預測中是直接把已經實現的產品“流利對話的AI助手”放在了榜尾。相對于往年，今年的技術預測更加“接地氣”，比如靈巧機器人。
“靈活性”是人們對現行機器人提出的新挑戰，以往的機器人取代人的言論在機器人靈活性不足的事實前不值一提，目前被大規模使用的工業機器人仍然表現得較為笨拙且靈活性欠佳。雖然機器人可以在裝配線上不厭其煩地重復著同一個動作，同時還能保持超高的精度，但哪怕目標物體被稍微移動了一點，或將其替換成不同的零件，機器人的抓取過程就會變得十分笨拙甚至是直接抓空。
如今，雖然我們還無法讓機器人做到和人一樣，在看到物體后就明白如何將其拿起，但現在它可以通過在虛擬空間里進行反復的試驗，最終自主學會處理眼前的物體。
位于舊金山的非盈利組織 OpenAI 就推出了這樣一套 AI 系統 Dactyl，并已成功操控一個機器手讓其靈活地翻轉一塊積木。這套神經網絡軟件能夠通過強化學習，讓機器人在模擬的環境中學會抓取并轉動積木后，再讓機器手進行實際操作。這套軟件開始時會進行隨機的嘗試，并在不斷地接近最終目標的過程中逐漸加強網絡內部的連接。
通常我們無法讓機器人將模擬練習中獲得的知識應用到現實環境里，因為我們很難模擬出像摩擦力或是材料的不同性質這樣的復雜變量。而 OpenAI 團隊則通過在虛擬訓練中引入隨機性來克服了這個問題。
現階段，我們還要取得更多的突破才能讓機器人變得更加靈活。但如果研究人員能夠很好地利用這種學習方法，未來的機器人將有望能夠學會組裝電子產品、將餐具擺入洗碗機里、甚至是能夠將臥床的人從床上扶起，想一想就覺得真是美好。
靈巧機器人未來有望走向復雜產品生產線，也能幫助人類承擔“家務”；具備語言能力的人工智能（AI）系統將從物流協調員變成人類生活的“管家”。未來機器人和AI技術將使人類生活愈加輕松、方便、節約時間。
這一切都有賴于機器人的自我學習能力，學習應對混亂的顯示世界，那么它們就可以勝任更多的任務。這是一種需求也是必然的發展方向，目前已經有諸多全球頂尖學府和研究機構對此深入研究，如OpenAI（人工智能非營利組織）、卡內基梅隆大學、密歇根大學、加州大學伯克利分校等；預計需要3-5年的時間才能達到技術成熟。
