3D-печать
3D-печать долгое время оставалась уделом отдельно взятых дизайнеров-энтузиастов. Однако постепенное совершенствование технологии позволило снизить издержки и цену печати так, что сегодня она приобретает все большую популярность и вскоре может кардинально изменить современное массовое производство.

Гигантские заводы, производящие в большом количестве узкий ассортимент товаров, будут заменены более маленькими, выпускающими широкий ассортимент производствами — ведь при помощи 3D-печати можно мгновенно и в нужном количестве отвечать на меняющийся спрос покупателей. Привычные же всем автомастерские больше не будут хранить тонну запчастей у себя на складе — они просто напечатают необходимую вам деталь на месте.

Технология 3D-печати позволяет создавать более легкие, прочные и сложные конструкции дешевле, чем традиционные методы работы с материалом. Например, ученые из Ливерморской национальной лаборатории научились при помощи 3D-печати делать запчасти из стали в два раза прочнее тех, что произведены традиционным методом. А в прошлом году стартап Markforged выпустил первый 3D-принтер стоимостью менее ста тысяч долларов. За исключением высокой стоимости, технологией вполне может воспользоваться рядовой потребитель — для этого необязательно быть инженером и разбираться в тонкостях 3D-печати. Компания Desktop Metal уже предлагает программу, которая сама сделает для пользователя модель, готовую к печати. Все, что требуется, — это указать характеристики нужного вам предмета.

Искусственная жизнь
Ученым-эмбриологам из Кембриджского университета впервые удалось вырастить эмбрион мыши из одних лишь стволовых клеток — никаких спермы и яйцеклетки. Этот прорыв переворачивает наше представление о создании жизни, ведь все, что требуется для зарождения живого существа, можно буквально взять пипеткой из другого эмбриона.

Технология использования стволовых клеток предоставляет ученым бесчисленные возможности для изучения проблем, связанных с заболеваниями, которые возникают на стадии зарождения плода, и возможности исследования процесса зарождения новых органов — в процессе развития эмбриона можно наблюдать, как отдельные клетки в процессе роста развивают те или иные функции — таким образом открывая потенциал для возможного выращивания искусственных органов.

Однако многих беспокоят этические вопросы, связанные с подобными экспериментами. Как отличить искусственно выращенный плод от настоящего и как к нему относиться? Можно ли ставить эксперименты над искусственно выращенным плодом, если уже на стадии исследования он может чувствовать боль? Имеет ли он право на жизнь, каким наделяется обычный плод? Все эти вопросы представляют собой продолжительные этические препятствия для распространения этой технологии.

Умные города
Интеграция цифровых технологий и планирования пространства могут привести к принципиально новому устройству жизни в городах будущего. Сенсоры и датчики, которые наводнят города, будут отслеживать уровни загрязнения, шума и плотность трафика в реальном времени и перекладывать часть заданий по устранению проблем на автоматизированные программы и роботов, которые смогут принимать необходимые меры регулирования с такой скоростью, что жителям никогда больше не придется стоять в пробке или писать жалобу на шум рядом с жилым кварталом.

Один из самых успешных проектов в этой области — «Пристань», развитием которого занимается дочерняя компания Google «Sidewalk Labs». Проект предусматривает внедрение подземной системы роботов-рабочих, которые будут доставлять посылки и товары и выполнять другую работу, нагружающую городскую инфраструктуру, исключительно под землей, что позволит освободить дороги и снизить уровень загрязнения.

Помогать этой автоматизированной системе будет широко внедренная сеть датчиков, отслеживающих самые разные данные о городской среде, включая активность жителей и предприятий. Такая сеть сможет выявлять паттерны в активности, открывая возможности для оптимизации городского пространства. Жителям больше не придется беспокоиться о перегруженных дорогах по пути на работу, а единая информационная сеть позволит проверить загруженность популярных мест для отдыха, таких как парки или музеи, перед тем как отправиться туда с семьей. Несмотря на это, массовый сбор данных об активности жителей сильно беспокоит тех, кто не готов делиться личной информацией — ведь в случае, скажем, хакерской атаки эти данные могут быть использованы злоумышленниками, которые могут в любой момент отследить, где вы находитесь и каким маршрутом чаще всего возвращаетесь домой.

Неясным остается и интерес частных компаний в этой области. Многие эксперты сетуют на то, что необходимо разделение между публичными интересами граждан и частными интересам технологических гигантов вроде Google, которые могут стремиться в первую очередь извлекать прибыль от продажи данных третьим лицам — например, рекламщикам или агентам недвижимости, которые смогут более эффективно продвигать свои услуги в зависимости от местонахождения и привычек конкретного жителя.

Битвы нейронных сетей
Искусственный интеллект все лучше и лучше справляется с задачами, которые могут показаться рутинными и не вызывают у нас ассоциаций с высокими технологиями — такие как обработка множества фотографий и определение, на какой из них изображен человек, а на какой — жираф. Однако именно способность безошибочно различать и идентифицировать тот или иной предмет среди массива информации — это то, что отделяет узкопрофильные нейросети от по-настоящему работающего искусственного интеллекта.

До сегодняшнего дня прогресс в этой области ограничивался способностью нейросети отличить условного человека от жирафа и отличался полным отсутствием креативности. Просто создать изображение человека оставалось для нейросетей невыполнимой задачей — даже после изучения массива данных о том, как выглядит человек. Нейросеть, пытаясь самостоятельно создать образ человека, то и дело пририсовывала бы ему лишнюю бровь на лоб или третью руку.

Новый метод, впервые описанный Яном Гудфеллоу в 2014 году, решает эту проблему при помощи состязания двух нейросетей — одна из которых выступает генератором идей, а другая — дискриминатором. Такое разделение труда на две нейросети обеспечивает контроль качества над воображением «генератора», который постепенно учится на своих ошибках, принимая замечания от дискриминатора, и со временем начинает выдавать изображения, неотличимые от реальных предметов — только полностью вымышленные.

Прогресс в этой технологии означает, что вскоре компьютеры смогут создавать изображения, которые даже человек не в силе отличить от реальных. Вот, например, фотографии вымышленных знаменитостей, созданных компьютером. Исследователи из компании Nvidia тренировали нейросети на фотографиях знаменитостей, чтобы создать реалистичные изображения людей, которых не существует. Многие эксперты верят, что умение нейросетей безошибочно различать предметы отражает их растущую способность по-настоящему понимать окружающий их мир, а значит, и их скорую независимость от инструкций человека.

Наушники-переводчики
Технология, тесно связанная с нейросетями, позволила воплотить в жизнь давнюю фантазию авторов научной фантастики. Недавно Google выпустила Pixel Buds — наушники, которые многие комментаторы назвали Babel-Fish Earbuds, отсылая к популярной книге в жанре фантастики «Автостопом по галактике», в которой так называемая вавилонская рыбка проникала в ухо и позволяла понимать иностранную речь.

Наушники стоимостью 159 долларов в реальном времени переводят речь собеседника с иностранного языка. Это первое более-менее работающее изобретение, открывающее возможность мгновенного преодоления языкового барьера для людей во всем мире. С постепенным совершенствованием технологии несложно представить будущее, в котором такие наушники станут доступными массовому потребителю и больше людям не придется так усердно учить иностранные языки. Технология значительно облегчит языковые барьеры, возникающие в самых разных бытовых и деловых обстоятельствах между жителями и выходцами из разных стран.

Гадание на ДНК
Технология, предсказывающая риски заболевания раком или вероятность подсесть на табак и выявляющая обладание IQ выше среднего или предрасположенность к музыке, недавно стала возможной благодаря обработке огромного массива данных ДНК миллионов людей. Проведя исследования и выявив закономерности в поведении определенных типов генов, ученые теперь могут создавать высокоточные «паспорта» риска заболеваний, так же как и паспорта доброкачественных характеристик.

Это может помочь исследователям в области медицины и фармацевтики, значительно сократив затраты на ложные тревоги и ненужные обследования пациентов, гены которых — как теперь можно будет проверить — даже не располагают к заболеванию. Ученые же, проводящие клинические испытания в попытке найти лекарство от болезни Альцгеймера, смогут более аккуратно отбирать контрольные группы пациентов — таким образом повышая эффективность исследований.

Однако тот факт, что технология чтения ДНК может предсказать не только заболевание, но и вообще любую черту, ставит этические опасения во главу угла. Как будут использовать информацию о предрасположенности ребенка к тому или иному предмету родители и учителя? Сможет ли человек растить ребенка, зная наверняка, что у него будет рак, и захочет ли он сам знать, какова вероятность того, что у него разовьется Альцгеймер? Паспорта рисков и характеристик могут также поставить вопрос о дискриминации на работе или при приеме на службу. Работодателю невыгодно вкладываться в повышение квалификации сотрудника с высоким риском сердечного заболевания — поэтому с распространением этой технологии приходится думать и о приватности этих данных.