2017年是属于AI的。
这一年,我们看到了AI在围棋德扑上的逆天表现,一举击败人类世界冠军。线上教育最热门的课程是深度学习。语音识别的准确率记录一次次被AI刷新,最新的记录是微软的。各大名校也开始投入重金搭建超级计算机。
“现在看到的每条新闻基本上都和AI搭边。”埃森哲人工智能前沿技术战略中心的主任,Nicola Morini Bianzino说,“很多行业格局会被AI重新洗牌,现在各大企业和人才更要考虑的是,怎么拥抱AI带来的变化,不被淘汰。”那不同领域的专家怎么看明年AI在各行业的发展?
给AI提供GPU的英伟达站在浪潮中间,特地采访了13位已经拥抱AI技术的行业专家。
医疗
有5个专家都谈到了,AI可以拉近理论研究和临床应用的距离。
“过去谈AI,都只是停留在算法上阶段,现在终于有实用的产品落地了。”Mark Michalski,麻省综合医疗中心及临床数据中心的执行总监,认为2018年AI能在医疗领域上肯定大有作为,特别是病症的诊断上,“这一点,相信一线临床医生感触更深。以前AI对我们来说,只是高大上却用不了的概念。现在,已经能帮助我们大幅提高诊断效率。”
尤其是放射图像诊断方面,AI已经展现出惊人的能力,尽管这个应用算不上大新闻,但是我相信随着AI技术不断进化和使用,开发者和保险公司,健康管理机构会逐渐加码AI技术。
图片来源:Stanford University
“不过目前显像医学上,最大的挑战是,”Lucile Packard儿童医院的放射信息科主任,Safwan Halabi提出了一个值得关注的点,“政策决定者(判断这些算法能不能上临床使用的人,在美国是FDA)能不能及时更新他们关于AI的认知。FDA现在,需要定制一套有效且标准的流程,以及合适的标准去批量快速审查算法,来判断哪些算法可以用来筛选,检测,确诊病症。”
“以前可能还会担心,不知道深度学习怎么判断出结果的,其中的过程操作像个黑箱。”世界最著名的医疗机构之一,马约诊所放射科研究所副主席,Bradley J.Erickson强调,“现在我们对它了解越多,就越来越信任了。”
“AI现在对我们来说不再是新技术了,而是标配。”俄亥俄州立大学Wexner医学中心放射及神经放射科助理教授Luciano Prevedello说,“我们会更疑惑,没有这个技术,我们以前的工作是怎么过来的?”
“等到明年底,我相信超过一半全球顶尖的护理系统都会引进AI技术,到时不仅会在诊断这一块铺开来,在病人康复护理上,在公众健康的预防和治疗上我相信AI技术的优势也能体现出来。”
“未来,各种背景的人都会运用机器学习,AI本质上来说,是一种工具和提高工作效率的底层手段。”康奈尔大学威尔医学院信息放射科的副主席兼副教授,George Shih预测,“越来越多的人,会把他们工作或行业上的数据、算法落地到商业的应用上。任务指向型的产品和App会需要底层模型的不断更新,这样结果才能越来越可信,表现也才越来越好。”
目前各科室的数据信息太分散,只关注到眼前的单个病例,未来肯定会往数据整合的方向走,把不同科室的数据汇到一起,才能分析大趋势,解决更高层次的问题。
家居生活
“将来语音个人助理会越来越智能,”英伟达高级研究员Alejandro Troccoli特别期待,“以后家居个人助理会越来越懂我们,知道我们每天生活的习惯。可以想象,我以后不用再操心我每天晚饭吃些什么了,我的助理会知道我的口味,每天帮我配好菜谱,然后能准备好一切需要的材料,等我一回到家,就能开始做饭了。
图片来源:连线
“很快,会有越来越多的智能手机能跑深度神经网络,很多AI驱动的App。”eBay计算视觉首席科学家Robinson Piramuthu说,“家用机器人的价格也会越来越亲民,到时候,视觉、语音、文本的识别和指令可以无缝衔接切换,我们甚至不会注意到在进行不同的操作。”
零售业
“太感谢AI技术了,简直帮了线下零售业的大忙,像零售巨头公司Whole Foods,在结算这一块可以省下不少成本。”科技智库巨头Orange的CEO,Georges Nahon特别激动。
“大家以后逛超市可以不用再排队结账了,直接刷脸就行,还要什么信用卡,驾驶证,二维码。多亏了面部识别技术,信息安全已经完全可以依赖于生物特征了。”
出行方式
人工智能初创企业Skymind的联合创始人兼CEO,Chris Nicholson觉得,“我们理所当然地设想,机器人处理复杂任务的能力会越来越强,在房间走来走去,或者跨越一些障碍物,这没什么大不了的。”
他期待看到的是,机器人在自然语言处理上会不断有进步,真的理解用户说的话,并执行相应的指令。
“除了机器人,生活中我们也会接触到越来越多的应用是经AI改良驱动的,比如已经上路的谷歌L4自动驾驶车Waymo。所有在实验室里测试的产品,逐渐都会进入到人们的日常生活中,这会大大提到我们的生活质量和工作效率。”
谷歌L4自动驾驶车Waymo工程学模拟和工业设计
“接下来一年,AI会给工程学模拟和工业设计这行带来革命性的进步。”GE研究中心的高级信息科学家,Marc Edgar说,“未来的三到五年里,深度学习会加速产品的迭代,以往要花几年或几个月才能做成事,现在几天就能搞定。产品的功能或性能有任何小改动,出样例建模的速度会快很多,成本也相对更低。”
天体物理学
“AI能够帮我们算出一次超出我们认知关注范围的天体事件,比如说引力波向外辐射,这给现代天体物理学开辟了一个全新的研究领域。”伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校超级计算应用国家中心重力组组长,天体物理学家Eliu Huerta提出。
音乐制作
“我倒是更希望AI不仅可以给大家带来个性化的音乐推送,”英伟达计算视觉及机器学习研究中心高级总监,Jack Kautz提到,“还能根据大家的喜好来创作新音乐,成为音乐内容创作的新生力量。”