¿Cuál es la próxima moda después del aprendizaje automático?

Answer 1

Eugenesia 2.0

Actualmente, los medios de comunicación hablan mucho sobre CRISPR y la edición del genoma. Olvídalo, lo importante no es la edición del genoma, son grandes datos para la selección del genoma. La selección es mucho más fácil y menos arriesgada que la edición.

La secuenciación del genoma ha hecho enormes progresos en la última década. En los últimos años, hemos recopilado miles de genomas completos, luego decenas de miles, luego cientos de miles y ahora estamos compitiendo con millones.

En 2013, por primera vez, un grupo de investigadores pudo hacer un método de puntuación del genoma capaz de predecir el 3% de la variación en los grados de secundaria de un genoma.

En 2016, el documento de seguimiento pudo predecir el 9% utilizando una base de datos de datos genómicos mucho más amplia. Predecir los logros educativos a partir del ADN (artículo de Nature)

Varios equipos de investigación y corporaciones se encuentran actualmente en una carrera para recopilar cantidades gigantescas de datos genómicos y datos de fenotipo de las personas secuenciadas. Esto tiene muchas aplicaciones útiles en el cuidado de la salud. Pero también tiene usos obvios para la eugenesia 2.0.

En la actualidad, podemos crear una cantidad razonable de unas pocas docenas de embriones con fertilización in vitro, esperar a que los embriones obtengan 100 células, tomar una célula, hacer una secuenciación completa del genoma. Luego clasifique su “deseabilidad” según el criterio que queramos e implante en la madre el embrión de nuestra elección. Es perfectamente posible por unas pocas decenas de miles de dólares. La tecnología está lista, simplemente no sabemos para qué seleccionar. Pero como dije antes, a medida que obtenemos más y más datos, obtenemos un mejor poder predictivo para rasgos como la altura / inteligencia / personalidad que dependen de decenas de miles de mutaciones (SNP) con una pequeña influencia.

Como esos temas son bastante tabú en Occidente, la mayoría de las personas no son conscientes de este progreso exponencial en la genómica predictiva. Mientras tanto, los chinos no tienen ningún problema moral con eso.

Mi apuesta es que para el 2025, practicaremos la selección de embriones para todo tipo de rasgos de fenotipo.

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Aquí hay un documental de 2015 sobre BGI, la corporación de genómica china.

Answer 2

Averiguar formas de evitar que se conviertan en clips en papel por nuestros amos de robots.

Predigo que los enfoques caerán en dos categorías generales:

1. tratando de convencerlos de que no
2. tratando de evitar físicamente que lo hagan

Algunos enfoques no son tan fáciles de categorizar, como usar ropa antarrevolucionaria [1], por lo que las máquinas ya creen que eres un clip.

Notas al pie

[1] [1412.6572] Explicación y aprovechamiento de ejemplos adversos

Answer 3

Cuando hablamos de “modas” supongo que se está refiriendo más a las tendencias generales de las que habla la gente. Por ejemplo, Aprendizaje automático fue la palabra hace unos pocos años, pero ahora las personas han cambiado hacia Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo, que son subconjuntos o superconjuntos del mismo concepto. Con todo, todos estos son parte de la misma tendencia general.

Entonces, si estamos hablando de algo más allá de eso, me imagino que la Realidad Aumentada / Virtual es la próxima gran cosa. No creo que sea por lo menos de 5 a 10 años, pero puedo imaginar un momento en el que cada empresa tenga un componente de AR / VR, de la misma manera que todas las empresas pasaron a la nube, se movieron o agregaron el aprendizaje automático. Se convertirá en la interfaz estándar para todas las tecnologías de atención al cliente porque será la más inmersiva y eficiente y permitirá nuevas experiencias que nunca antes fueron posibles, como recomendaciones de alimentos a medida que camina, carteles dinámicos, etc.

Sin embargo, el aprendizaje automático no va a ninguna parte en el futuro cercano y probablemente será una gran parte de lo que hace que la próxima moda, Realidad aumentada / virtual , sea realmente emocionante.