这些聊天机器人在特定问题或请求方面需要相对较少或根本不需要培训 ， 它们结合了预先配置的数据和“读取”提供给它们的相关背景材料的紧急能力 。 然而 ， 在做出高度准确的反应之前 ， 它们确实需要些识别语言和意图的训练 。
今年6月 ， IBM展示了一种更先进的技术：一个系统与人类专家进行了实时辩论 ， 但事先没有就辩论主题接受过培训 。 使用非结构化数据(包括来自维基百科的内容) ， 该系统必须确定信息的相关性和准确性 ， 并将其组织为可重用资产 ， 它可以调用该资产来形成一致的论据 ， 以支持自己的论点 。 它还必须回应人类对手的论点 。 该系统在演示过程中进行了两场辩论 ， 许多观众甚至认为它的论点更具说服力 。
这项技术是在五年多的时间里开发出来的 ， 它包括了一种软件 ， 不仅能理解自然语言 ， 还能应对检测积极和消极情绪 。 然而 ， 非脚本AI系统对公认的人类专家的胜利打开了无数相关应用的大门 ， 这些应用可能在未来三到五年甚至更短的时间内出现 。 例如 ， 这样的系统可以帮助医生迅速找到与复杂病例相关的研究 ， 然后讨论给定治疗方案的优点 。 这些智能系统将只对组合现有知识有用 ， 而不是像实验室科学家或专家那样创造知识 。 尽管如此 ， 随着机器变得越来越智能 ， 它们还是增加了失业担忧 。
5. 植入式制药细胞
许多糖尿病患者每天会刺几次手指来测量血糖水平 ， 并决定他们需要的胰岛素剂量 。 通常在体内制造胰岛素的胰脏细胞植入物 ， 也就是所谓的胰岛细胞 ， 会取代这个繁琐的过程 。 同样 ， 细胞植入物可以改变其他疾病的治疗 ， 包括癌症、心力衰竭、血友病、青光眼和帕金森氏症 。 但是细胞植入有个缺点 ， 即接受者必须无限期地服用免疫抑制剂来防止免疫系统的排斥反应 。 这类药物会导致严重的副作用 ， 包括增加感染或恶性肿瘤的风险 。
几十年来 ， 科学家们发明了一种方法 ， 将细胞包裹在半透性的保护膜中 ， 防止免疫系统攻击植入的细胞 。 这些胶囊仍然允许营养物质和其他小分子流入 ， 需要激素或其他治疗蛋白流出 。 然而 ， 不让这些细胞受到伤害是不够的 ， 如果免疫系统认为这种保护性物质本身是外来的 ， 它将导致疤痕组织在胶囊上生长 。 这种“纤维化”会阻止营养物质到达细胞 ， 从而杀死它们 。
现在研究人员开始解决“纤维化”挑战 。 例如 ， 2016年 ， 麻省理工学院的研究人员发现了新方法 ， 可以使植入物对免疫系统不可见 。 在生产和筛选了数百种材料后 ， 研究人员确定了一种名为藻酸盐的凝胶化学物质 ， 它在人体中有很长的安全使用历史 。 当他们将这种凝胶中的胰岛细胞植入糖尿病小鼠体内时 ， 它们会立即释放胰岛素 ， 以应对血糖水平的变化 ， 在6个月的研究过程中成功控制了血糖水平 ， 未见纤维化 。 在另一项研究中 ， 研究人员后来报告说 ， 在巨噬细胞上阻断一个特定的分子可以抑制瘢痕形成 ， 巨噬细胞是重要的纤维化免疫细胞 ， 添加这种阻滞剂可以进一步提高植入物的存活率 。
现在已经有公司专门开发封装细胞疗法 。 其中Sigilon Therapeutics公司正在推进麻省理工学院开发的用于糖尿病、血友病等代谢紊乱疾病的治疗技术 。 美国礼来制药公司(Eli Lilly)正与Sigilon合作开展糖尿病研究 。 此外 ， Semma Therapeutics公司也在使用自己的技术关注糖尿病 ， Neurotech Pharmaceuticals公司在青光眼和各种以视网膜变性为特征的眼部疾病的临床试验中植入了植入物 ， Living Cell Technologies公司则在进行帕金森氏症植入物的临床试验 ， 并正在开发其他神经退行性疾病的治疗方法 。
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