新興技術（Emerging technologies）は、現状を変えることができると認識されている技術です。 これらの技術は一般的に新しいものですが、1989年と1990年の遺伝子導入前診断や遺伝子治療など、潜在的に未だ議論の余地のある古い技術が含まれています。
新興技術は、根本的な新奇性、比較的速い成長、一貫性、顕著なインパクト、不確実性およびあいまい性によって特徴付けられる。 換言すれば、新興技術は、「ある程度の一貫性が持続し、社会経済領域に大きな影響を及ぼす可能性がある、根本的に斬新かつ比較的速く成長する技術」と定義することができる。それらの間の相互作用のアクター、制度、パターンの構成と関連する知識生産プロセスの観点から観察されたが、その最も顕著な影響は未来にあるため、出現段階ではやや不確定であいまいである。 。
新興技術には、教育技術、情報技術、ナノテクノロジー、バイオテクノロジー、認知科学、精神工学、ロボット工学、人工知能などのさまざまな技術が含まれます。
新しい技術分野は、類似の目標に向かって進化する異なるシステムの技術的収束に起因する可能性があります。 Convergenceは、以前は音声（テレフォニー機能）、データ（および生産性アプリケーション）、ビデオなどを別々のテクノロジーで共有し、リソースを共有し、相互に作用し合い、新しい効率を生み出しました。
新興技術は、競争優位性のために分野内で進歩的な発展を示す技術革新である。 従来の明確な分野を代表しています。これらの分野は、より強固な相互接続や同様の目標に向かっています。 しかし、いくつかの新興技術と収束技術の影響、状況、経済的実行可能性の程度に関する意見。
新興技術の歴史
テクノロジーの歴史において、新興テクノロジーは、様々な技術分野における最新の進歩と革新である。
何世紀にもわたって革新的な手法と新しい技術が開発され開かれています。 これらの技術の中には、理論研究や商業的な研究開発からのものなどがあります。
技術的な成長には、漸進的な開発と破壊的な技術があります。 前者の例は、従来の光学技術のコンパクトディスクを引き継ぐことを意図した開発としてのDVD（デジタルビデオディスク）の段階的な展開であった。 これとは対照的に、破壊的技術とは、自動車や他の車両による馬車の置き換えなど、従来の技術を新しい方法で置き換えて冗長化する技術です。
新技術の論議
コンピュータ科学者のBill Joyを含む多くの作家は、人類の未来に不可欠であると考える技術群を特定した。 ジョイは、その技術がエリートによって善悪に利用される可能性があると警告しています。 彼らは、人類の残りの人にとって「良い羊飼い」としてそれを使うことができます。あるいは、他の人は余計であると判断し、技術によって不要になった人の大量絶滅を促します。
技術変化のメリットを擁護する人々は、典型的には、人間の状態を改善するための希望を提供する新興かつ融合技術を見ている。 Cyberphilosophers Alexander BardとJanSöderqvistはFuturica Trilogyにおいて、人間そのものは基本的に人間の歴史を通して常に一定である（遺伝子は非常にゆっくりと変化する）一方で、すべての関連する変化は、新しいアイデアから技術革新の直接的または間接的な結果である常に技術の使用から生まれたものであり、それ以外の方法では生じません。 したがって、人は歴史の主な定数と技術を主な変数とみなすべきである。 しかし、技術革新のリスクを批判している人や、トランスヒューマン哲学者のニック・ボストロムなどの擁護者さえも、これらの技術のいくつかは危険を引き起こす可能性があり、人類自身の絶滅に貢献する可能性もあると警告している。 すなわち、それらのいくつかは実在のリスクを伴う可能性がある。
多くの倫理的議論は、有益な形の技術へのアクセスを配分する際の分配的正義の問題に集中している。 環境倫理学者Bill McKibbenのようないくつかの思想家は、その恩恵が貧困層の窮状を悪化させるような方法で不均等に配分される恐れから、先進技術の継続的な開発に反対している。 対照的に、発明家Ray Kurzweilは、新興技術と収束技術が貧困を解消し、苦しみをなくすことができると信じているテクノユートピアのひとりです。
「トンネルの光：オートメーション、加速技術、未来の経済」の著者、マーティン・フォード氏のようないくつかのアナリストは、情報技術が進歩するにつれて、ロボットやその他のオートメーションが最終的に機械とソフトウェアの開始に伴い、ほとんどの日常的な仕事を行うための労働者の能力に適合し、それを上回るようにする。
ロボット工学と人工知能がさらに発展するにつれて、多くの熟練した仕事が脅かされる可能性があります。 機械学習などの技術は、最終的には、重要な教育を必要とする多くの知識ベースの仕事をコンピュータが行うことを可能にする。 これは、すべてのスキルレベルで実質的な失業、ほとんどの労働者の停滞または賃金の低下、および資本の所有者が経済の一層大きな部分を占めるような所得および富の集中をもたらす可能性がある。 これは、人口の大部分が経済によって生産される製品とサービスを購入するのに十分な裁量所得を欠いているため、消費者支出と経済成長が落ち込む可能性があります。
例
人工知能
人工知能（AI）は、機械またはソフトウェアによって提示されるサブインテリジェンスであり、動物のような知能で機械およびソフトウェアを開発するコンピュータ科学の枝である。 主なAI研究者と教科書は、この分野を「インテリジェントエージェントの研究と設計」と定義しています。インテリジェントエージェントとは、環境を認識し、成功する可能性を最大限に引き出すシステムです。 1942年にこの用語を作ったジョン・マッカーシーは、それを「インテリジェント・マシンを作る研究」と定義しています。
AI研究の中心的な問題（または目標）には、推論、知識、計画、学習、自然言語処理（コミュニケーション）、知覚、およびオブジェクトの移動および操作の能力が含まれます。 一般的なインテリジェンス（または “強力なAI”）は、フィールドの長期的目標の中にまだあります。 現在普及しているアプローチには、深い学習、統計的方法、計算知能、従来の記号AIがあります。 AIには、検索や数学的な最適化、ロジック、確率や経済に基づくメソッドなど、膨大な数のツールが使用されています。
3D印刷
付加的な製造とも呼ばれる3D印刷は、ジェレミー・リフキン（Jeremy Rifkin）他によって第3の産業革命の一部として提起されている。
インターネット技術と組み合わせることで、3D印刷は、ほぼすべての重要な製品のデジタル設計図を現場で他の人に瞬時に送信して、即時に製品をオンラインで購入できるようにします。
この技術は、まだほとんどの製品を生産するにはあまりにも未加工ですが、急速に開発しており、3D印刷銃の問題を中心に2013年に論争を起こしています。
遺伝子治療
遺伝子治療は、アデノシンデアミナーゼ欠損症について1990年後半/ 1991年初めに初めて成功したが、治療は体細胞性であった – すなわち、患者の生殖系列に影響を及ぼさず遺伝形質ではなかった。 これにより、他の遺伝病の治療法や生殖細胞系遺伝子治療への関心が高まった – 患者の配偶子および子孫に影響を与える療法。
1990年9月から2014年1月までに、約2000件の遺伝子治療試験が実施または承認されました。
がんワクチン
癌ワクチンは、既存の癌を治療するワクチンであり、特定の高リスクの個体において癌の発症を予防するワクチンである。 既存の癌を治療するワクチンは、治療用癌ワクチンとして知られている。 現在のところ、一般的に癌を予防するワクチンはありません。
2009年4月14日、Dendreon Corporationは、前立腺癌を治療するために設計されたがんワクチンであるProvengeの第III相臨床試験で生存率が上昇したことを発表しました。 2010年4月29日に進行した前立腺癌患者の治療に米国食品医薬品局（FDA）の承認を受けました.Provengeの承認によりこのタイプの治療への関心が高まっています。
インビトロ肉
養殖肉、清潔な肉、無酷味のない肉、シュメート、試験管の肉とも呼ばれるインビトロ肉は、生きた動物の一部ではなかった動物肉製品であり、屠殺された牛。 21世紀には、いくつかの研究プロジェクトが実験室での肉試験に取り組んできました。 オランダのチームによって作成された最初のインビトロビーフバーガーは、 ロンドン 試験管内の肉が商業的に入手可能になる前に、克服することは困難が残っている。 養殖された肉は非常に高価ですが、技術が向上するにつれて従来得られた肉のものと競合するようにコストを下げることができると予想されます。 インビトロ肉もまた倫理的問題である。 一部の人々は、自然に発達していない肉を食べることに同意しない一方で、殺害を伴わず、動物の残虐行為の危険性を減らすので、伝統的に得られた肉よりも不快ではないと主張する人々もいる。
ナノテクノロジー
ナノテクノロジー（時にはナノテクに短縮される）は、原子、分子、超分子スケールでの物質の操作です。 ナノテクノロジーの初期の広範な記述は、分子ナノテクノロジーとも呼ばれる、マクロスケール生成物の製造のために原子および分子を正確に操作する特定の技術的目標を指していた。 ナノテクノロジーのより一般化された記述は、1ナノメートルから100ナノメートルの少なくとも1つの寸法を有する物質の操作としてナノテクノロジーを定義するNational Nanotechnology Initiativeによってその後に確立された。 この定義は、量子力学的効果がこの量子領域のスケールで重要であるという事実を反映しているため、特定の技術的目標から、発生する物質の特殊特性を扱うすべてのタイプの研究および技術所与のサイズ閾値以下である。
ロボット工学
ロボット工学は、制御、感覚フィードバック、および情報処理のためのロボット、ならびにコンピュータシステムの設計、構築、操作および適用を扱う技術の枝である。 これらの技術は、危険な環境や製造プロセスで人間の代わりになるか、または外観、行動、および/または認知において人間に似ている自動機械を扱います。 人間に似たロボットの良い例は、2015年4月19日に香港のHanson Robotics社が開発した社会的なヒューマノイドロボットSophiaです。今日のロボットの多くは、バイオインスピレーションを受けたロボット工学の分野に貢献する自然に触発されています。
幹細胞療法
幹細胞療法は、疾患または損傷を治療するために、損傷した組織に新しい成体幹細胞を導入する介入戦略である。 多くの医学研究者は、幹細胞治療がヒトの病気の顔を変え、苦しみを和らげる可能性を秘めていると考えています。 幹細胞が自己再生し、様々な程度の分化能を有する次世代を生み出す能力は、拒絶反応および副作用のリスクを最小限に抑えながら、身体の罹患および損傷領域を潜在的に置き換えることができる組織の発生の可能性を提供する。
分散元帳技術
分散元帳またはブロックチェーンテクノロジは、トランザクションの透過的で不変なリストを提供するテクノロジです。 ブロックチェーンは、スマートコントラクトを使用して自律的なトランザクションを可能にすることができます。 スマートコントラクトは、事前に定義された条件が満たされたときに発生する自己実行トランザクションです。 スマート契約の原案は1994年にNick Szaboによって考案されたが、当事者間のプログラマブル契約や取引をサポートする技術がなかったため、これらのスマート契約がどのように機能するかについてのこれらの元の理論は未だに残っていた。 スマートな契約の彼の例は、お金が受け取られ、次に商品が買い手にリリースされるまで物品を保持する自動販売機であった。 機械は物件を保有し、契約を強制することができます。 現実世界でスマートな契約を使用するには、まず2つの主な問題を解決する必要がありました。 第一に、契約を実施できるようにスマート契約による物理的資産の管理。 第2に、信頼性の高いコンピュータのうち最後のもので、2つ以上の当事者間で契約を実行する信頼性があり信頼できるものです。 cryptocurrencyと暗号化が出現したことでスマートな契約の技術が実現しました。 サプライチェーンマネジメント、電子投票、法律、物事のインターネットなど、価値のあるものから別のものへの移転を超えたスマートな契約の多くの潜在的応用が示唆されています。
新興技術の開発
イノベーションは経済成長を促進し、新しい発明から大きな経済的利益を生み出すため、多額の資金（資金と努力）が新興技術の開発に入ります。 これらのリソースのソースのいくつかを以下で説明します…
研究開発
研究開発は一般的に技術の進歩に向けられており、したがって新興技術の開発が含まれる。 研究開発費別の国リストも参照してください。
応用研究は、科学の実用化を含む体系的な調査の一形態である。 特定の、しばしば州、ビジネス、またはクライアント主導の目的のために、研究コミュニティ（アカデミアの）の蓄積された理論、知識、方法、技術の一部にアクセスして使用します。
科学政策は、科学技術資金の調達を含む科学技術研究の実施に影響を与える政策に関わる政策の領域であり、しばしば商品開発を促進するための技術革新、兵器開発、ヘルスケア、環境モニタリングが含まれます。
DARPA
国防総省高度研究プロジェクト庁（DARPA）は、軍によって使用される新興技術の開発を担当する米国防総省の機関である。
DARPAは、1958年にDwight D. Eisenhower大統領のAdvanced Research Projects Agency（ARPA）として創設されました。 その目的は、即時の軍事的要件を超えることを目指して、技術と科学のフロンティアを広げるための研究開発プロジェクトを策定し実行することでした。
DARPAによって資金提供されたプロジェクトは、インターネットや地球測位システム技術など、多くの非軍事分野に影響を与えた重要な技術を提供してきました。
テクノロジー大会および賞
テクノロジーの限界を押し上げるインセンティブを提供する賞があります（一般に、新興テクノロジーと同義です）。 これらの賞の一部は、技術革新のメリットを分析した後の成果報酬ですが、他の賞は、まだ達成されていない目標に対して提供された賞について、競技会を通じてインセンティブを提供します。
Orteig賞は、1919年にフランス人のホテルRaymond Orteigによって最初のノンストップフライトで提供された25,000ドルの賞金でした ニューヨーク市 そして パリ 。 1927年、弱者のチャールズ・リンドバーグ（Charles Lindbergh）がセントルイスのスピリット（Spirit of St. Louis）と呼ばれる修正されたシングルエンジンのライアン（Ryan）航空機で賞を受賞しました。 合計で、9チームが$ 400,000 Orteig賞の追求。
XPRIZEシリーズの賞は、X Prize Foundationと呼ばれる非営利団体によって設計され管理される公的大会であり、人類に利益をもたらす技術開発を促進するためのものです。 これまでの最も高度なXPRIZEは、SpaceShipOneの開発のために2004年に授与された宇宙船開発に関するAnsari XPRIZE（10,000,000ドル）でした。
チューリング賞は、コンピューティング・マシーンズ（ACM）が「コンピューティング・コミュニティにもたらされた技術的性質の寄与のために選出された個人」に与えられた年次賞です。 「貢献はコンピュータ分野にとって永続的かつ大きな技術的重要性を持つべきである」と規定されている。 チューリング賞は一般にコンピューターサイエンスの中で最高の格付けとして認められ、2014年には1,000,000ドルに成長しました。
ミレニアム技術賞は、2年に1回、 テクノロジーアカデミー フィンランド フィンランドの産業界とフィンランドの国家が提携して設立した独立した基金。 最初の受信者はWorld Wide Webの発明者、Tim Berners-Leeでした。
2003年にDavid Gobelは、ヒトと遺伝的に類似したマウスの新しい生命延長療法の開発を促進するために、Methuselah Mouse Prize（Mprize）の種苗出資を行った。 これまでに、3つのマウス賞が授与されました.1つは、イリノイ州南部大学のAndrzej Bartke博士の長寿記録を破るためのものです。 スティーブン・スピンドラー博士に遅刻開始の若返り戦略の1つ 大学 の カリフォルニア ; 医薬ラパマイシンを使用したDr. Z. Dave Sharpへ、
サイエンスフィクションの役割
サイエンスフィクションは、発展途上の技術と未来の技術を批判していますが、革新と新技術を刺激します。 このトピックは、科学フォーラムよりも文学的、社会学的に議論されることが多い。 映画館とメディアの理論家Vivian Sobchackは、SF映画と技術的想像力の対話を調べています。 技術はアーティストに影響を与え、想像上の主題をどのように描写しているかを想像していますが、架空の世界は想像力を広げて科学に戻っています。 ウィリアム・シャトナーが世界をどのように変えたかは、現実的な技術的想像力の現実的な例をいくつか示したドキュメンタリーです。 アーサー・C・クラーク（Arthur C. Clarke）のような作家との科学小説の初期の年代ではより一般的でしたが、新しい作家は、現在不可能なテクノロジーを実現するように近づける方法を見つけます。
新興技術に関する議論
コンピューター科学者のビル・ジョイを含む多くの作家は、人類の未来にとって決定的に重要と考えられる一連の技術を特定しました。 ジョイは、善と悪のためにエリートが技術を使うことができると警告しています。 それは、すべての人類のために慈善目的のためにそれを使用することを決定するか、または大量が役に立たず、技術によって不必要にされた人々の大量絶滅のために行動することを決定するかもしれない。 技術的変化の恩恵を支持する人々は、典型的には、人間の条件を改善する機会として新興技術と融合技術を見ている。 批評家は技術的変化のリスクを見て、トランスヒューマン哲学者のニック・ボストロムのような擁護者さえも、これらの技術のいくつかは人類自身の絶滅に危機をもたらしたり、 例えば、それらのいくつかは世界の終わりを引き起こす可能性があります。 さらに倫理的議論は、これらの新しい形の技術への配分、割り当て、アクセスの問題に焦点を当てています。 倫理的環境学者のBill McKibbenのようないくつかの思想家は、その利益が不平等に配分され、経済的不平等が悪化する恐れがあるため、技術の継続的な開発に一部反対している。 対照的に、発明者Ray Kurzweilは、新興技術と収束技術が貧困と苦しみを排除できるテクノユートピストの一人です。
「トンネルの光：オートメーション、加速技術、未来の経済」の著者、マーティン・フォード氏のようないくつかのアナリストは、コンピュータ技術の進歩により、ロボットなどのオートメーションは、機械ほとんどの日常的な作業を実行するにあたり、ソフトウェアが従業員の能力を上回るか、それを上回ります。
ロボット工学と人工知能がさらに発展すると、熟練した仕事の多くは消えてしまうでしょう。 学ぶことができる機械のような技術は、最終的に、コンピュータに高レベルの学習を必要とする多くの知識ベースの仕事をさせることができる。 これは、資格のすべてのレベルでの雇用の低水準、賃金の停滞または低下、経済の絶え間ない部分を占めることができる人の富の集中の増加につながる可能性があります。 これは、新しい技術製品やサービスを購入するのに十分な経済的資源が不足しているため、消費と経済成長の低下につながる可能性があります。