丽莎老师讲机器人之基因编辑逆转癌细胞，癌细胞回归健康

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癌细胞成功“洗白”逆转成正常细胞，有人觉得这可能吗？但中国人再一次用行动证明了，只要我们想做，没什么不可能。
本次研究成果，来自第二军医大学的研究团队，通过细胞重编程技术，成功地在体内将肝癌细胞逆转为肝细胞样细胞。这项研究的成功，打破了癌细胞的“偏见”，证实了细胞也可重新编程。
肝细胞核因子（HNF）是肝细胞特异性的表达，在肝癌患者中，某些因子水平会比健康人群更低。研究人员发现，这些核因子可以多种方式组合，其中一种HNF4A的高表达，可以抑制肝癌细胞的增殖。
在这次的研究中，研究人员利用腺病毒载体，在肝癌细胞植入肝细胞因子，在7天后，被重编程的肝癌细胞（rHeps）逐渐变得扁平。重新编程的肝癌细胞，不仅形态与普通细胞无异，功能也发生了相应改变。通过将rHeps接种于小鼠双侧背侧，接种rHeps的小鼠直至第60天依然没有发现肿瘤生成。
优秀的rHeps不仅脱离了癌细胞的恶性增殖表型，还可以行使一定的肝细胞特有功能。研究人员构建了肝功能衰竭的小鼠模型，移植了rHeps的小鼠不仅没有出现肿瘤，甚至肝脏的完整性也远高于对照组！在停止肝功能衰竭的治疗药物之后，移植rHeps也显著提高了小鼠的生存率。
癌症能否被消灭？癌症能被治好，但不能被消灭，100年后还会有癌症。只要存在诱发癌症的危险因素，诸如不良的生活方式、人类居住环境的污染、高科技水平所带来的辐射等等，癌症就不可能彻底消亡。
对抗癌症，只能采取预防措施。癌症的防治，根本问题在于对癌症的认识，癌症是一种慢性全身性动态变化的疾病，与免疫系统、内分泌调节、代谢等都关系密切。
研究团队用了几十年的经验，验证了癌症的防治离不开环境、生活、经济三大要素。
首先是环境问题。食品污染、水污染、空气污染，都被证实是癌症的危险因素，只有改变我们的生存环境，严格把控食品安全，才能从源头上预防癌症的发生。

其次是生活习惯。喝酒、抽烟、不运动都是癌症的高危因素，防癌就要锻炼自己的机体，适度的运动，尤其是坚持游泳特别有效。
最后是经济水平。经济发展了，新居污染绝对不能轻视，不少人癌症都是因为装修污染所得。还有大家的饮食，现代丰富的饮食不仅增加了肥胖率，同时肥胖也会提高癌症风险。对于这些不经意的“漏洞”，一定要小心谨慎。装修时，要选择0甲醛、好品质的材料，吃东西也要做到心里有数。
现代控癌战近200年，人类仍未战胜癌症，控癌是持久战。一刀切不是解决之道，正确认识癌症，掌握癌症的“弱点”，逐个击破，才是长久之道。

丽莎老师讲机器人之机器人将成为太空探索主角，能自主决策

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以人类目前的身体条件以及航天技术，还无法做到亲自到除了月球之外的星球上去探索，因此对于地外星球的探索往往依靠无人探测器。
同时随着无人探测器的发展越来越先进，它们在地外星球上能探索到的数据量越来越大。如果要把所有数据都传回地球的话，那势必会造成时间和资金上大量的成本消耗，是否有其他方法能解决这一问题呢？
美国宇航局在戈尔德施密特大会上公布了新一代智能探测系统。该探测系统可以装备在大多数太空探测器上，它能够自主地进行数据的初步识别，以辨别出哪些数据具有研究价值，哪些数据是噪音。这会意味着人类未来在太空领域的探索会越来越智能。
地外星球的数据在传回地球中碰到什么难题？
目前探测器需要通过无线电传输将探测到的数据传回到地球上，但这项工作的难度会随着探测对象与地球之间的距离增加而增加。
以火星为例，火星距离地球最近的时候也有5500万公里，比地月距离要远得多，导致工程师在设计火星车的时候需要投入更多精力和成本，来保证它在火星上能够将数据稳定地传回地球。
其次，随着探测数据量的不断增大，对数据传输的要求就越高。现阶段人类尚且将主要的探索目标放在太阳系内的星球上，如果未来人类想要探测距离地球有几光年的系外星球时，还能够用原来的方法传输数据吗？显然是行不通的，这对技术和成本的要求都很高。
人工智能或是未来解决该难题的关键
解决该难题的方法有两个主要方向，一方面是提升数据传输的能力，另一方面是探测数据进行筛选，只将有研究价值、有趣的数据传回地球。
从人类过去将近七十年的航天发展历程来看，要在太空提升数据传输能力十分困难，需要通讯技术的新一轮革新。相比之下，对数据进行预筛选或许是科学家们当前或不久的未来能够做到的。
人类需要在太空探索上拥有足够的远见，我们并不需要参与到太空探索的每一个步骤，要试着让智能系统替代人类去做出决定，这便是自主决策能力的体现。
机器人的自主决策将是未来探索地外星球的主旋律
公布的新一代智能系统将不会装配在美国“毅力号”火星车上，而会在欧洲航天局的ExoMars项目中大显身手，公众要感受这一系统的真实能力需要等到2022年。虽然该智能系统还无法做到高度的自主决策，但应该能够对火星地表进行有机分析，从而减少地面工作人员的工作量。
让太空探测器拥有自主决策的能力将会是未来人类探索地外星球的主旋律，科学家们可能不用再面对一堆杂乱无章的数据而感到困扰，这能在很大程度上减少数据传输的费用和难度，提高探测活动的效率。

丽莎老师讲机器人之AI可读心，确定性格与面部特征关系

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利用人工智能研究了性格和面部特征之间的关系。研究团队征集了12000多名志愿者，利用人工智能技术通过31000多张自拍学习了128种人脸特征，并且将志愿者的人格特征分为五类，即责任心、神经质、外向性、亲和性、开放性。
结果显示，AI在基于静态面部图像预测性格方面的准确率达到了58%
那么这次研究成果和“AI相面”有哪些区别呢，我们是否真的可以通过面部特征窥见人心？
面部识别虽然是身份识别的主流方向，但用于看相并没有科学依据，娱乐性质更多一点。
与“AI相面”不同的是，这项研究采集了大量样本，并用计算机深度神经网络模型学习了人脸特征与性格之间的关联映射函数。
这些参与者的年龄介于18岁至60岁之间，其中女性占比59.4％，男性占比40.6％。在此基础上，研究团队用神经网络评估了人脸的128种特征，比如嘴巴宽度、嘴唇或眼睛高度，确保了实验覆盖的数据量级和多样性。得到数据之后，研究人员将数据分为两组，一组用来训练AI，一组用来测试神经网络的准确性。实验中的两类数据，用于训练的数据集占比90％，用于验证的数据集占比10％。
在AI系统的设计上，研究人员开发了一种计算机视觉神经网络（NNCV），来区分不同的面孔，并且记住面部图像的特征。同时，研究团队还训练了人格诊断神经网络（NNPD），NNPD根据从NNCV分析出的信息，预测输出五种人格特质，整个过程分别针对男性和女性面部识别进行。
人工智能可确定性格和面部特征关系。 进行情感计算需先建立与心理活动的关联
通过上述研究我们不难发现，目前人脸识别已经有从“读脸”到“读心”的发展趋势，那么通过照片、视频等识别人脸表情，人脸识别技术需要哪些发展？
人工智能的“读心”功能目前主要是通过情感计算实现。
早在1997年，MIT媒体实验室就提出了情感计算的概念，情感计算旨在通过赋予计算机识别、理解和表达人的情感的能力，使得计算机具有更高的智能。在情感计算的研究中，情绪识别是最基础、最重要的内容之一。而情绪识别主要通过面部表情、语音、文字、生理信号等模态的数据，来识别出人类的各种情绪。
“目前情感计算已有一些研究成果和进展，但是技术还不够成熟。通过表情分析心理活动是情绪识别不可缺少的方式，但表情识别比人脸识别更加难，因为心理活动的表现因人而异，很难统一建模全球所有人的喜怒哀乐与人脸数据之间的量化关系。首先给人脸图像标注情感类别和强度就是很难的事情，‘一千个观众眼中有一千个哈姆雷特’；此外，情绪判定存在主观性甚至掺杂地域文化风俗习惯等因素。”
因此从识别身份到识别表情，人脸识别技术需要更先进的计算模型建立人脸图像、视频与心理活动之间的关系。但目前机器人有智商无情商，达到高度和谐的人机共存仍然任重道远。
如果通过面相自动判断性格的技术到达成熟阶段，这种技术将会在企业招聘、职业规划、人机交互、广告营销等领域得到应用。

丽莎老师讲机器人之在电信波长下工作的量子存储器

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要创建大型量子网络，首先需要开发高效的量子中继器。这些中继转发器的关键组件是量子存储器，它是更常规的计算机存储器，例如随机存取存储器（RAM）的量子物理对应等效物。
理想情况下，量子存储器应该能够在相当长的时间内保留信息，存储真实的量子状态，有效地读出数据并在低损耗电信波长下工作。尽管在量子存储器的开发方面取得了一些进展，但迄今为止，尚没有解决方案能够同时满足所有这些要求。

荷兰 代尔夫特 理工大学的研究人员开发一种新型的量子存储器，该存储器具有足够长的存储时间、较高的读出效率以及在电信波长下工作的能力。他们设计的记忆，可以最终实现其先前工作中开发的具有量子效应统的实际实现。比如用作量子存储器设备的扫描电子显微照片。
“团队已经研究系统的量子效应已经有好多年了，并且在实现各种量子态方面已经非常成功，一直在将其推向量子信息处理的方向，” “但是，要将其中一些设备用于量子信息处理，必须首先证明它们可用于构建量子中继器，而量子中继器的主要组件是量子存储器。”
某些设备背后的谐振器可以支持很长的使用寿命。因此，他们希望对其进行测试，以了解他们可以支持存储时间，同时还需要调查其一致性。
“研究人员根据之前的工作设计了一个寿命为几毫秒的系统，然后对其进行了测试，发现其存储时间确实在两毫秒左右。”“第二步，我们必须验证量子态及其相位信息在这段时间内得以保留。为此，创建了量子系统的叠加，并研究了叠加中的相位将如何随着时间演变。”
当研究人员首次评估他们的量子记忆时，他们发现其叠加态的衰变速度比整个寿命快。这远非出乎意料的结果，因为发现许多先前开发的系统都呈现相同的衰减模式。 研究团队着手进一步探索这一发现，以便更好地了解这段短暂的去相干时间背后的机制。
“研究的总体目标是证明实际上可以用作的量子记忆，并且我们实现了这一目标。” 所设计的量子存储器具有几个优势。主要优点之一是它是完全可工程化的，这意味着它可以工作的光波长是可选的，因为系统的光学和共振是完全人工的。研究人员使用计算机对其进行了设计，然后相应地制造了该设备。
“许多量子系统通常使用自然发生的共振，例如原子共振或稀土共振，将它们限制在某些波长上，” “设备是经过全面设计的，因此可以选择在哪里工作。在研究中，选择1550纳米，因为希望我系统能够在低损耗电信频段波长下工作。”
尽管许多先前开发的量子存储器取得可喜成果，但其中很少有能够在电信波长（大约1550纳米）下工作的波长，该波长本质上是所有远距离进行电信的波长。而且，能够在这些波长下工作的存储器要么非常复杂，要么使用寿命极短。
“研究证明量子存储器具有令人满意的记忆寿命和连贯性，同时成功地创建了叠加状态。” “与其它现有的具有量子叠加状态系统不同，是第一个通过光系统满足关键量子存储要求的。”
接下来，研究团队希望能够进一步提高量子存储器的性能，以促进其实际应用。他们所提出的光学方案可能会激发其他量子存储组件的发展。最终目标是使用创建的量子存储器来启用大型量子网络。

丽莎老师讲机器人之人工智能向美国空军下挑战书

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早在2016年，美国空军就跟人工智能有过一次切磋，当时一个由美国辛辛那提大学（Cincinnati University）博士毕业生研发的名为阿尔法（alpha）的人工智能系统，与美国空军上校在一次仿真格斗中，alpha出乎意料地轻松取胜！alpha是目前最勇猛、敏感、灵活而可靠的 AI。
其实美国空军长期以来一直在探索人工智能（AI）协助其作战的方式，现在，研究人员正在研究一种自动无人机，用于空战中击落一架飞行员驾驶的飞机，真正的较量定于2021年7月展开对决。
空军研究实验室（AFRL）自2018年以来一直在开发自动战斗机及机器学习技术，计划在应用到F-22或F-35等新型喷气机之前，先在没那么先进的飞机（例如F-16）中使用机器学习技术。
毕竟这是一项军事计划，具体细节还有些模糊。AFRL在军事应用中"突破了AI的界限"，该团队对"机器击败人类"充满信心。
尽管空军正在努力将AI和机器学习算法添加到从维护到作战策略的所有领域，但Skyborg机翼无人机概念可能是这些计划中最引人注目的。其目的是创建一个由AI驱动的系统，为空中飞行员提供支持。
AFRL的项目呼应了今年早些时候的一场辩论，关于自动驾驶战斗机是否可以成功挑战在驾驶舱内的人类，这是由亿万富翁企业家埃隆·马斯克（Elon Musk）在2月份的空军协会会议上的评论引发。
马斯克在推特上说F-35的竞争对手应该是一架由人遥控的无人机战斗机，但其机动性会随着自主性的增强而增强。" F-35毫无机会反击它。"在马斯克看来F35完全不是对手。

丽莎老师讲机器人之世界首款3D视网膜人工眼

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由香港科技大学(HKUST)与加州大学伯克利分校合作，最近开发出了世界上首款3D人工眼，其功能要优于现有的仿生眼，在某些情况下甚至超过了人眼，从而为人类带来了视觉类人机器人和视力障碍患者的新希望。
科学家们已经花费了数十年的时间来尝试复制生物眼睛的结构和清晰度，但是现有义肢所提供的视觉(主要是通过外部电缆连接的眼镜的形式)在2D平面图像传感器的分辨率下仍然很差。然而，由香港科技大学开发的电化学眼(EC-Eye)不仅首次复制了自然眼的结构，而且将来实际上可能比人眼提供更清晰的视力，并具有额外的功能，例如在黑暗中检测红外辐射。
突破性突破的关键特征是3D人工视网膜-由一系列纳米线光传感器组成，可模拟人类视网膜中的感光器。该团队由香港科技大学电子与计算机工程系的研究团队开发，将纳米线光传感器连接到一束液态金属线，作为实验过程中人造半球形视网膜背后的神经，并成功复制了视觉信号传输，以将眼睛看到的内容反映到计算机屏幕上。
将来，那些纳米线光传感器可以直接连接到视力障碍患者的神经。与人眼不同的是，成束的视神经纤维(用于信号传输)需要通过毛孔穿过视网膜-从视网膜的正面到背面(从而在人类视觉中形成盲点)，然后才能到达大脑；现在，散布在整个人造视网膜上的光传感器可以通过背面各自的液态金属线来馈送信号，从而消除了盲点问题，因为它们不必穿过单个点。
除此之外，由于纳米线比人类视网膜中的感光体具有更高的密度，因此，如果将来与各个纳米线进行背接触，则人造视网膜可以接收比人类视网膜更多的光信号，并有可能获得更高的图像分辨率。通过使用不同的材料来提高传感器的灵敏度和光谱范围，人造眼还可以实现其他功能，例如夜视。
下一步，计划进一步改善设备的性能，稳定性和生物相容性。对于假体的应用，期待与在视光学和眼科假体方面具有相关专业知识的医学研究专家合作。
人造眼的工作原理涉及一种从太阳能电池类型中采用的电化学过程。原则上，人造视网膜上的每个光电传感器都可以用作纳米级太阳能电池。经过进一步的修改，EC-Eye可以成为自供电的图像传感器，因此在用于眼科假体时不需要外部电源或电路，与当前技术相比，它更加人性化。

丽莎老师讲加州大学的单腿跳跃机器人已能实现精准着陆

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自 2016 年以来，加州大学伯克利分校的仿生  微系统实验室，就一直在努力研发和改进单腿跳跃机器人的性能。2018 年的时候，Salto 已经能够不断跃升至 1 米（3.3 英尺）的高度，甚至可以桌椅间来去自如。除了相当出色的落脚准度，机器人还可轻松应付各种障碍物。
开发过程中的一大难点，就是精确控制 Salto 的角动量，尤其从一个点移步至另一个位置的时候。
准备跳跃时，机器人需要将身体前倾，然后利用反作用轮来调节平衡，使之能够以合适的角度实现受控着陆。若角动量控制不佳，Salto 很可能在目标点位降落后摔倒。
想要从 1 米高度着陆后维持稳态，Salto 必须将前后摆动幅度控制在 2.3° 左右。
人类体操运动员在执行双脚并拢落地动作的时候，也会面临同样的挑战。对于只有一条腿的机器人来说，更需要借助可以反旋的手臂来平衡（就像动物的尾巴一样）。
受控着陆极大地提升了 Salto 跳远的准确性，能够精确着落在能力半径范围内的任何地方，即便目标点位不到硬币半径的大小。
最终，在 60 此跳跃测试中，Salto 机器人实现了 52 次的完全受控着陆，坐到“脚跟”五次、跌到仅有三次。
未来，Salto 机器人有望在难以导航的地形环境下实现导航，比人类更快、更安全地在岩石瓦砾的废墟中穿梭。

丽莎老师讲机器人之低成本新技术柔性机器人可通过磁性来追踪位置

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加州大学圣地亚哥分校的科学团队创造了一个辅助灵活的机器人手术设备移动的新系统。在该系统中，一个柔性机器人设备的前端装有一个磁铁，当该机器人在一个封闭的环境（比如：人体）中移动时，四个有间隔的外部传感器分别测量磁铁产生的磁场强度。
该系统通过一个人工神经网络比较四个传感器的读数，利用这些数据来准确地确定机器人前端的位置。这与 GPS 利用多颗卫星，计算出用户的位置的方式类似。
到目前为止，该系统已经在一个基于实验室的模型中成功地进行了测试，使用的是一个尼龙管型的机器人装置，随着液体被泵入其中，它的长度会变长。整个装置，包括机器人、磁铁、传感器和其他电子装置，只需100美元左右。

丽莎老师讲机器人之微软用人工智能取代员工

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一直以来，微软的MSN网站和，Edge浏览器上的新闻主页都是人工编辑在维护。
每天都有数百万用户通过微软新闻网站来获取新闻报道信息，但是现在由于AI机器人可以完成这些工作，因此微软与此相关的部分员工将受到影响，可能涉及搜索、广告、新闻和Edge浏览器等业务部门。
目前，微软已经决定终止与媒体公司PA Media的合作。微软在短短时间内作出的这个决定，导致英国PA Media雇佣的27名新闻人员，将在一个月内失业。这次裁员将影响《微软新闻》的国际团队，美国可能会有50个岗位被裁员。
微软发言人在一份声明中表示，这个决定和当前疫情爆发没有直接联系，“像所有公司一样，我们会定期评估公司的业务。”“这将导致某些地方的投资增加，以及在其他业务的重新部署，这次决定不是当前疫情导致的。”
但不得不承认的是，全世界的报纸、电视和有线广告的收入都呈现暴跌，这对许多媒体都是致命打击。
1995年，推出MSN新闻网站至今，微软的新闻业务已有25年。其新闻业务已经在全球50多个地区雇佣了超过800位编辑人员。
近几个月，微软逐渐将新闻业务转向AI，并鼓励新闻工作者使用AI帮助其扫描、处理和过滤信息以及图片。
之后，微软将不再需要人工编辑来选择、策划和编辑其主页上的新闻报道了。
微软的这项决定也预示着，全球都在朝着AI自动更新新闻的方向变化，人工在逐渐被替代。
其中一个被解雇的新闻组员工说：“每天我都编辑着这些新闻，关于人工智能将如何取代我们的工作，现在这件事发生在了我的身上。”
一些人认为用软件代替人工的决定是十分危险的。因为现有的新闻从业者都是小心翼翼的遵守“非常严格的编辑准则”，以确保在打开浏览器时不会向用户推送暴力或其他不当内容，这对于年轻用户尤其重要。
即便如此，未来会有更多科技公司尝试在新闻行业使用人工智能。

丽莎老师讲俄罗斯智能机器人勇士-D潜入马里亚纳海沟底部

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“勇士-D”号潜水器潜至马里亚纳海沟底部，成为俄罗斯历史上第一个成功抵达那里的潜水器，其传感器记录下的深度为10028米。“勇士-D”号潜水器在海底停留3个多小时，成功绘制了当地地图，拍摄了照片和视频，采集了一些周围环境样本
“勇士-D”号潜水器不仅是个无人控制机器人，也是个海底考察站。两部分结构通过声纳通道与水面船只实时交换信息。俄罗斯这台新设备是在非常短的时间内打造的。从项目开发到首次实际应用用了不到三年的时间。
能下潜到12千米深度，还可以研究设备下潜所到之处附近150千米半径范围内的区域。该设备为100%俄罗斯制造，由圣彼得堡鲁宾设计局(Rubin)和前景研究基金会生产，前者是潜水艇设计制造专业机构，后者最著名的研发成果为2019年前往过国际空间站的人形机器人费多尔(Fedor)。
“勇士-D”号潜水器能完全独立自主在深海潜行，借助人工智能为自己开路，无需人类外部操控，可自动绕过障碍物。借助于安装在上边的摄像头、回声探测器和声呐完成这些操作。”“勇士-D”号潜水器还配备了人工智能元素用于导航。“它根据海沟水下水流和土壤蠕变及热液源独立行动。”这台俄罗斯潜水器比在马里亚纳海沟执行过任务的日本“海沟号”和美国“海神”号潜水器更先进。“勇士-D”号潜水器通过声呐与母船联络，此前潜水器则是接收指令并通过电缆传输数据。可用于进行科学研究及矿产资源开采。