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专家预测2018年AI走向iyiou.com

2019-03-11 14:00:41

专家预测2018年AI走向

3月3日消息,据福布斯杂志报道,《华尔街》、《福布斯》杂志以及《财富》杂志等刊物都称2017年为AI年度。它们有充分的理由:AI击败了职业游戏玩家和扑克玩家,通过几个项目拓宽深度学习教育渠道,语音识别精度记录多次被打破,像牛津大学和麻省总医院这样的研究型机构正投资研发自己的超级计算机

这些只是AI在2017年取得的几个里程碑之一。接下来会发生什么?我们收集了来自的AI研究人员和行业思想的预测:

将真正融入医学

2018年将是AI真正融入医学的年度。我们将从算法转向产品,更多地考虑集成和验证,以便于这些解决方案就可以从概念转变为医生切实可用的解决方案。到2018年年底,我认为大约半数的医疗保健系统将会在他们的诊断小组中采用某种形式的AI。虽然这一做法会首先在诊断医学专业中出现,但我们会看到人口健康、医院手术以及广泛的临床专业会紧随其后。在2018年,我们将开始采用一项技术,它可以真正改变服务提供者的工作方式,以及患者在全球范围内体验医疗的方式。

马克米歇尔斯基(Mark Michalski),马萨诸塞州综合医院和布莱根妇女临床数据科学中心执行董事

2.深度学习将彻底改变工程模拟和设计

2018年将是深度学习彻底改变工程模拟和设计的年度。在接下来的三到五年时间里,深度学习将加速产品开发速度,从数年减少到几个月甚至数周,以创造产品功能、性能和成本快速创新的新范例。

马克埃德加(Marc Edgar),GE Research信息科学家

将被视为常规临床系统的一部分

在2018年和未来几年,

AI将被引入我们的临床系统,它将不再被称为AI,而是被称为常规系统。人们会自问:如果没有这些系统,我们怎么活下去?

卢西亚诺普李维德罗(Luciano Prevedello),俄亥俄州立大学Wexler医学中心放射学和神经放射学医学博士、公共卫生学硕士

将被视为主流内容创造者

鉴于研究速度进展之快,我预期AI能够创造出新的个性化媒体,比如根据你的喜好来制作音乐。想象下未来的音乐服务,它不仅能播放你可能喜欢的现有歌曲,而且能不断地为你创作新歌。

简考茨(Jan Kautz),英伟达视觉计算与机器学习研究高级主管

5.技术将继续适应AI

AI将影响未来25%的技术支出,关键主题是组织和人力资源如何应对AI技术带来的变化。

尼古拉莫里尼班兹诺(Nicola Morini Bianzino),埃森哲公司人工智能部门总经理兼技术发展与战略部门主管

6.生物识别技术将取代信用卡和驾照

得益于AI的发展,人脸将成为新的信用卡、驾照和条形码码。面部识别已经完全改变了生物识别功能的安全性,我们将看到这项技术与零售融合趋势,就像亚马逊和Whole Foods那样。不久的将来,人们将不再需要在商店排队。

乔治纳翁(Georges Nahon),Orange Silicon Valley首席执行官兼Orange Institute全球研究联合实验室总裁

7.新的深度学习技术将为如何处理数据提供透明性

深度学习将显著增加放射学报告的定量内容。对于深度学习成为黑盒的担忧将会大大减少,因为新技术将帮助我们理解深度学习的视觉。

布拉德利埃里克森(Bradley J. Erickson),梅奥医学中心放射科研究部副主任,卫生科学研究部及放射科顾问;生物医学统计与信息科顺势而为顾问主任

8.智能可以使用AI和深层神经络

智能上的大量应用程序将可运行深层神经络,以更好地支持AI功能。友好的机器人将开始变得更加经济实惠,并成为家里的新成员。他们将开始弥补视觉、语言和语音之间的鸿沟,使用户不会意识到这些沟通方式之间的差异。

鲁宾逊皮拉穆图(Robinson Piramuthu),eBay计算机视觉首席科学家

将更全面地融入日常生活中

机器人将会在复杂任务中表现更好,尽管这些任务对于人类来说毫无难度,比如说让机器人在房间里或物体上自由行走。此外,它们还能更好地处理无聊的常规事务。我也期待着它们在自然语言处理(NLP)方面取得进展,虽然现在我们已经取得了部分成功。我们将看到越来越多包含某种形式AI的产品进入我们的生活。Waymo的4级无人驾驶车辆现在已经在道路上部署获得的是价值是永恒!。所以这些在实验室里测试的东西会变得更加普遍和可用,它们将触及我们更多的生活。

克里斯尼克尔森(Chris Nicholson),首席执行官兼联合创始人

开发将更加多样化

我们将开始看到越来越多来自各种背景的人参与AI的建造、开发和生产中来。工具和基础设施将继续得到改进,使更多的人能够更容易地将他们的数据和算法转化为实用产品或服务。产品和应用程序将允许对底层模型的内部工作进行更多的交互式查询,并帮助增强对这些系统的信任和信心,尤其是在关键任务应用中。在医学领域,我们将看到跨越多个学科的不同信息源聚合,而不是专注于单个应的案例,尽管这些目标应用的范围将继续以狂热的速度扩展。

乔治施(George Shih),公司创始人,威尔康奈尔医学院放射科信息学副教授兼副主任

将在当代天体物理学中开辟新的研究领域

AI将能够探测出一种能发射引力波的意外天体物理事件,从而开创当代天体物理学中的全新领域。

埃利乌韦尔塔(Eliu Huerta),伊利诺伊大学尚佩恩分校国家超级计算应用中心天体物理学家、重力组组长

将从研究实验室转到病人床边

AI在成像领域已经达到了宣传曲线的顶峰,我们将开始看到AI支持的工具从研究实验室转到放射科医生工作站,并终到达病床边。不那么吸引人的用例(例如,工作流工具、质量/安全、病人分类等)将开始吸引开发人员、保险公司、医疗机构和其他机构的注意。医疗和成像AI行业面临的挑战之一是,监管机构能否跟上正在发生的创新。FDA将需要找到高效和精简的方法来审查和批准用于筛查、检测和诊断疾病的算法。

萨弗万哈拉比(Safwan Halabi),斯坦福大学医学中心露西尔帕卡德儿童医院放射科信息学医疗主任

个人助理将变得更聪明

个人助理AI会越来越聪明。当我们的私人助理更了解我们的日常生活时,我可以想象:我不用再担心每天的晚餐。我的AI助理知道我喜欢吃什么,我的储藏室里有什么,哪天我可能会在家里做饭,并确保当我下班回到家时,所有所需杂货都已经被放在家门口,让我可以准备自己渴望已久的美味。

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