今年的“IBM 5 in 5”探索了世間萬物都將學習思考的觀點 – 在這個全新的認知系統時代，機械設備將學會思考和推理，并且能夠通過更加自然的個性化方式與我們互動。在云計算、大數據分析及學習技術的共同作用下，這些創新成果已經開始浮出水面，并且還能酌情考慮到消費者、公民、學生及病人的隱私與安全性。
這些計算機將通過數據、設備和人員互動而變得越來越聰明，從而能夠幫助我們利用身邊的全部信息來解決一直無法攻克的難題，給我們提供最迫切需要的洞察或建議。在這個新時代，人類將在計算能力的幫助下實現新突破，通過增強自身能力來做出明智選擇、留意周圍事物、通過更加有力的新方法來駕馭這個世界。
IBM 5 in 5的制作基礎是市場和社會趨勢以及遍布全球的IBM研究院為了實現這些轉型而開發的新技術。
以下是可能會塑造未來并且對我們每一個人產生影響的五個技術預測：
教室將學會認識你
眾多人口無法接受足夠的教育已經成為嚴重的全球問題。據估算，全世界近2/3的成年人沒有達到高中教育水平。如果學生能夠順利完成全部學業并且掌握實現人生目標所需的關鍵技能，將會怎樣？
未來的教室將給教師提供適當的工具來幫助他們了解每一名學生，以便從幼兒園、到高中、直到就業，始終能夠給學生提供定制課程。在未來五年中，除能力測試外，教師還將能夠使用考試成績、出席率以及學生在遠程教學平臺上的行為等縱向數據去了解每一名學生?；谠频母呒壏治龉δ軐⒛軌蚪o教師提供決策支持，以便他們能夠預測學習成績最差的學生以及影響這些學生取得好成績的阻力，并且基于每名學生的學習風格提出適當建議來幫助他們克服阻力。
IBM科學家已經開始研究這個教室課題。這個同類首創研究項目選在了美國第14大校區Gwinnett縣公共學校。IBM將利用大數據分析與學習技術對縱向學生記錄開展種群分析。該項目旨在發現不同學習風格之間的類似性、預測成績和學習需求、然后通過調整具體的學習內容以及部署成功教學技術來提高整個學區中17萬名學生的成績，最終提高該學區的合格畢業率。
當地實體店購物再次超越
去年，全球在線銷售額首次突破1萬億美元大關，并且增長速度遠遠超過了實體店銷售。
網店的優勢在于能夠通過分析購物史來了解消費者喜好。現在，大多數實體店只能從銷售網點獲取信息，此外，昂貴的房租導致他們很難與單純比拼價格的在線零售商一決高下。
未來五年中，創新成果將再次把消費者吸引到當地實體店購物。精明的零售商將會利用客戶身邊的實體店來創造直接性與便利性優勢，從而提供純在線零售商無法模擬的客戶體驗。此外，他們還會把消費者身邊的實體店通過網絡推薦給廣大客戶，從而增強數字化體驗。
未來五年中，零售商將依賴類似沃森的技術來幫助導購深入了解店內的所有商品。通過增強現實(augmented reality)等先進技術以及近期發布的開放沃森用作應用開發平臺等計劃，IBM正在幫助零售商給消費者提供更好的店內瀏覽與購物體驗。
隨著基于云計算的移動設備允許人們共享喜好、健康或營養需求、虛擬衣柜及社交網絡，零售商很快便能極為精準地預測出購物者最需要的產品，從而能夠給每一名客戶提供定制體驗，借此將商店轉變成為極具魅力的購物目的地。
醫生將使用你的DNA來保證你的身體健康
盡管新藥品研發和治療方法不斷取得巨大進步，但癌癥仍然是難以治愈的復雜疾病。預計到2030年底，全球癌癥發病率將達到驚人的75%。如果治療能夠變得更加專業精準，將是多么令人欣慰呀 – 利用計算機來幫助醫生深入到DNA層次去了解腫瘤對病人的影響，并且給醫生提供大量的備選治療用藥，允許他們選出最適合攻克癌癥的藥物。
未來五年中，大數據分析的進步、云認知系統的出現、以及基因組研究與實驗的突破將能夠幫助醫生準確診斷癌癥，給全世界數百萬癌癥患者提供個性化治療方案。智慧的設備將能夠提取完整基因組測序的輸出結果并且從龐大的病案數據庫和出版物中篩選數據，以便發現可行性治療方案并且給腫瘤醫生快速提供具體可行的建議。
自從科學家首次完成人類基因組測序之后，具體到基因組的個性化癌癥護理便已浮出水面，但真正能夠使用這些工具并且有時間對該級別治療方案開展可行性評估的臨床醫生卻是寥寥無幾。未來五年中，基于云的認知系統將能夠推動此類個性化治療方法以前所未有的速度得到大范圍應用。
IBM已經開始與醫療衛生機構合作，希望開發出新系統，此系統既能揭示基因組的秘密、又能幫助醫生將找到適當治療方案的時間從幾周甚至數月縮短為幾天甚至幾分鐘。通過了解患者、他們的基因組信息及藥物反應，這些系統將會變得越來越智慧，最終能夠發現DNA級個性化治療方案，從而給中風及心臟病等頑疾患者帶來福音。通過云計算，智慧的醫療衛生將能夠擴展到更多地方的更多患者，同時仍然允許全球醫療衛生機構訪問關鍵信息。
數字化監護人將在線保護你的安全
現在，我們所擁有的ID及設備數量比以往任何時候都要多，但安全保護卻如同一盤散沙，令我們身處風險之中。密碼、防病毒或防火墻等傳統安全方法已經不能提供全面保護。這些基于規則的方法存在多處缺陷 – 只能識別出已知病毒或已知欺詐行為，并且通常只能分析單一來源的數據。
未來五年中，我們每一個人都將得到數字化監護人的保護。這些監護人訓練有素，非常熟悉他們所負責的人或物，因此能夠提供更高級別的身份盜用防護。為了保證安全，他們會將文本、情境和歷史數據進行比較，以便在不同設備上開展身份驗證。通過了解用戶，數字化監護人將能夠判斷出哪些是正常或合理的活動，哪些是異常活動，并且隨時可扮演顧問角色。
現在，IBM科學家正在使用機器學習技術來了解移動設備的網絡行為，以便評估潛在風險。在未來，安全保護將基于360°的數據、設備和應用而變得越來越敏捷、越來越靠譜，隨時能夠發現可能代表可疑人發動攻擊或者身份盜用的偏差。
城市將幫助居民安居樂業
未來五年中，隨著計算機開始學習如何去了解用戶的需求、喜好、行動及出行方式，智慧的城市將能夠實時了解數十億事件。
移動設備及社會參與工具將允許市民打破他們與城市領導人之間的關系。這個概念已經開始付諸行動。例如，在巴西，IBM研究員正在使用眾包工具來幫助用戶通過手機報告無障礙環境問題，從而允許殘疾人在城市街道中更加暢通無阻地行進。在烏干達，聯合國兒童基金會正在與IBM協作開發社會參與工具，以便允許年輕人與政府和社區領導共同討論影響到他們生活的問題。
這些類型的工具將普遍用于幫助城市領導人識別長期問題或當務之急，以便根據需要即時采取行動。
本文作者：
IBM中國研究院院長 沈曉衛博士