本文摘要：图①传感城市以极大的传感器网络为基础，搜集空气质量、噪声水平及人们的不道德等数据。图②对付式分解网络利用两个神经网络，让二者对付“缠斗”作为训练。 图③量子算法的提高使大分子准确建模计算出来沦为有可能。图片来自网络作为当今著名的技术榜单之一，《麻省理工技术评论》官方网站沿袭17年的历史，日前遴选出2018年全球“十大突破性技术”，评论科技领域的“富二代”。

图①传感城市以极大的传感器网络为基础，搜集空气质量、噪声水平及人们的不道德等数据。图②对付式分解网络利用两个神经网络，让二者对付“缠斗”作为训练。

图③量子算法的提高使大分子准确建模计算出来沦为有可能。图片来自网络作为当今著名的技术榜单之一，《麻省理工技术评论》官方网站沿袭17年的历史，日前遴选出2018年全球“十大突破性技术”，评论科技领域的“富二代”。

此次入榜技术还包括：3D金属打印机、人造胚胎、传感城市、面向每个人的人工智能（AI）、对抗性神经网络、动态翻译成耳塞、零碳排放天然气发电、极致网络隐私、基因预测、材料的量子进步。评委指出，它们将在未来数年里，深刻影响我们的工作和生活方式。每个人的AI与对抗性神经网络目前为止，AI仍是几家大型科技公司以及少数初创公司的“玩物”，对于其他人来说，AI太贵也太难普及。

不过，基于云端的机器学习工具正在将AI带来更加普遍的群体。如今，亚马逊、谷歌、微软公司都在企图沦为云服务市场的领导者，可以意识到，这是一个极大的商业机会。如果AI革命不会广泛传播至经济领域，那么他们发售的机器学习工具，也不会随之沦为必需品。同时，我们看见AI早已十分擅长于辨识物体：一百万张图片中，它不会精确地叙述哪张有行人在过马路。

但是AI会独自一人分解行人的图片。如果能构建这一点，它将可以建构大量看起来现实的制备图片，完备自动驾驶系统。现在，对付式分解网络（GAN）正在利用两个神经网络，让二者对付“缠斗”作为训练。

其中一个神经网络叫分解网络，依照所见来分解新的图片；另一个则叫判断网络，辨别它所闻图片否现实。最后，分解网络学会了辨识并建构十分现实的图片。

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