近日，《麻省理工科技評(píng)論》（MIT Technology Review）發(fā)布了2022年全球十大突破性技術(shù)，包括：新冠口服藥、實(shí)用型聚變反應(yīng)堆、終結(jié)密碼、AI蛋白質(zhì)折疊、PoS權(quán)益證明、長(zhǎng)時(shí)電網(wǎng)儲(chǔ)能電池、AI數(shù)據(jù)生成、瘧疾疫苗、除碳工廠、新冠變異追蹤。其中，與信息科技相關(guān)的技術(shù)有如下四項(xiàng)。

1.終結(jié)密碼（the end of passwords）

密碼本質(zhì)上是不安全的，它可以被竊取、猜測(cè)或暴力破解。近年來(lái)，各大公司已經(jīng)開(kāi)始為人們提供無(wú)需輸入密碼就能登錄應(yīng)用和服務(wù)的方法，包括短信/郵件驗(yàn)證、生物識(shí)別等。終結(jié)密碼有望繞開(kāi)已經(jīng)不夠強(qiáng)大的密碼，繼續(xù)保護(hù)人們的信息安全。那些長(zhǎng)期以來(lái)被稱為“其他”的認(rèn)證方法，終于取得了勝利。

2. AI 蛋白質(zhì)折疊（AI for protein folding）

獲悉單個(gè)蛋白質(zhì)的作用對(duì)大多數(shù)藥物開(kāi)發(fā)和疾病研究都至關(guān)重要。而確定組成蛋白質(zhì)的氨基酸的折疊方式，從而確定蛋白質(zhì)的功能，則往往需要花費(fèi)數(shù)月時(shí)間。英國(guó)的人工智能實(shí)驗(yàn)室DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaFold2軟件改變了這種情況。該軟件使用深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的形狀，甚至精確到原子。AI 蛋白質(zhì)折疊用算法和算力解決了困擾生命科學(xué)領(lǐng)域50年的問(wèn)題，為藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)開(kāi)辟了新的道路。世界各地的科學(xué)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)始使用它來(lái)研究癌癥、抗生素抗性和新冠病毒。

3.PoS權(quán)益證明（Proof of stake）

像比特幣這樣的加密貨幣需要使用大量的電力。加密貨幣的PoS權(quán)益證明技術(shù)提供了一種建立低能耗網(wǎng)絡(luò)的方法，讓交易的能耗大幅降低。如果一切按計(jì)劃進(jìn)行，以太坊（Ethereum）將在2022年上半年過(guò)渡到PoS模式。預(yù)計(jì)這一轉(zhuǎn)變將減少99.95%的能源使用。

4.AI 數(shù)據(jù)生成（Synthetic data for AI）

訓(xùn)練人工智能需要大量數(shù)據(jù)。但在通常情況下，數(shù)據(jù)是混亂的，或反映了現(xiàn)實(shí)世界的偏見(jiàn)。AI數(shù)據(jù)生成則試圖解決一直以來(lái)未曾引起足夠重視的數(shù)據(jù)偏見(jiàn)問(wèn)題。合成數(shù)據(jù)集的普及是由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）推動(dòng)的，已被部分公司和機(jī)構(gòu)使用。GANs是一種人工智能技術(shù)，它善于生成逼真但虛假的案例。在真實(shí)數(shù)據(jù)稀缺或過(guò)于敏感的領(lǐng)域，如醫(yī)療記錄或個(gè)人財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，這些假數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練人工智能。