明年AI會如何？語音個人助理會越來越智能
導讀：語音識別的明年準確率記錄一次次被AI刷新，最新的語音越智記錄是微軟的。各大名校也開始投入重金搭建超級計算機。個人
2017年是助理屬于AI的。
這一年，明年我們看到了AI在圍棋德撲上的語音越智逆天表現，一舉擊敗人類世界冠軍。個人線上教育最熱門的助理課程是深度學習。語音識別的明年準確率記錄一次次被AI刷新，最新的語音越智記錄是微軟的。各大名校也開始投入重金搭建超級計算機。個人
“現在看到的助理每條新聞基本上都和AI搭邊。”埃森哲人工智能前沿技術戰略中心的明年主任，Nicola Morini Bianzino說，語音越智“很多行業格局會被AI重新洗牌，個人現在各大企業和人才更要考慮的是，怎么擁抱AI帶來的變化，不被淘汰。”那不同領域的專家怎么看明年AI在各行業的發展？
給AI提供GPU的英偉達站在浪潮中間，特地采訪了13位已經擁抱AI技術的行業專家。
醫療
有5個專家都談到了，AI可以拉近理論研究和臨床應用的距離。
“過去談AI，都只是停留在算法上階段，現在終于有實用的產品落地了。”Mark Michalski，麻省綜合醫療中心及臨床數據中心的執行總監，認為2018年AI能在醫療領域上肯定大有作為，特別是病癥的診斷上，“這一點，相信一線臨床醫生感觸更深。以前AI對我們來說，只是高大上卻用不了的概念。現在，已經能幫助我們大幅提高診斷效率。”
尤其是放射圖像診斷方面，AI已經展現出驚人的能力，盡管這個應用算不上大新聞，但是我相信隨著AI技術不斷進化和使用，開發者和保險公司，健康管理機構會逐漸加碼AI技術。
△ 圖片來源：Stanford University
“不過目前顯像醫學上，最大的挑戰是，”Lucile Packard兒童醫院的放射信息科主任，Safwan Halabi提出了一個值得關注的點，“政策決定者（判斷這些算法能不能上臨床使用的人，在美國是FDA）能不能及時更新他們關于AI的認知。FDA現在，需要定制一套有效且標準的流程，以及合適的標準去批量快速審查算法，來判斷哪些算法可以用來篩選，檢測，確診病癥。”
“以前可能還會擔心，不知道深度學習怎么判斷出結果的，其中的過程操作像個黑箱。”世界最著名的醫療機構之一，馬約診所放射科研究所副主席，Bradley J. Erickson強調，“現在我們對它了解越多，就越來越信任了。”
“AI現在對我們來說不再是新技術了，而是標配。”俄亥俄州立大學Wexner醫學中心放射及神經放射科助理教授Luciano Prevedello說，“我們會更疑惑，沒有這個技術，我們以前的工作是怎么過來的？”
“等到明年底，我相信超過一半全球頂尖的護理系統都會引進AI技術，到時不僅會在診斷這一塊鋪開來，在病人康復護理上，在公眾健康的預防和治療上我相信AI技術的優勢也能體現出來。”
“未來，各種背景的人都會運用機器學習，AI本質上來說，是一種工具和提高工作效率的底層手段。”康奈爾大學威爾醫學院信息放射科的副主席兼副教授，George Shih預測，“越來越多的人，會把他們工作或行業上的數據、算法落地到商業的應用上。任務指向型的產品和App會需要底層模型的不斷更新，這樣結果才能越來越可信，表現也才越來越好。”
目前各科室的數據信息太分散，只關注到眼前的單個病例，未來肯定會往數據整合的方向走，把不同科室的數據匯到一起，才能分析大趨勢，解決更高層次的問題。
家居生活
“將來語音個人助理會越來越智能，”英偉達高級研究員Alejandro Troccoli特別期待，“以后家居個人助理會越來越懂我們，知道我們每天生活的習慣。可以想象，我以后不用再操心我每天晚飯吃些什么了，我的助理會知道我的口味，每天幫我配好菜譜，然后能準備好一切需要的材料，等我一回到家，就能開始做飯了。
△ 圖片來源：連線
“很快，會有越來越多的智能手機能跑深度神經網絡，很多AI驅動的App。”eBay計算視覺首席科學家Robinson Piramuthu說，“家用機器人的價格也會越來越親民，到時候，視覺、語音、文本的識別和指令可以無縫銜接切換，我們甚至不會注意到在進行不同的操作。”
零售業
“太感謝AI技術了，簡直幫了線下零售業的大忙，像零售巨頭公司Whole Foods，在結算這一塊可以省下不少成本。”科技智庫巨頭Orange的CEO，Georges Nahon特別激動。
“大家以后逛超市可以不用再排隊結賬了，直接刷臉就行，還要什么信用卡，駕駛證，二維碼。多虧了面部識別技術，信息安全已經完全可以依賴于生物特征了。”
出行方式
人工智能初創企業Skymind的聯合創始人兼CEO，Chris Nicholson覺得，“我們理所當然地設想，機器人處理復雜任務的能力會越來越強，在房間走來走去，或者跨越一些障礙物，這沒什么大不了的。”
他期待看到的是，機器人在自然語言處理上會不斷有進步，真的理解用戶說的話，并執行相應的指令。
“除了機器人，生活中我們也會接觸到越來越多的應用是經AI改良驅動的，比如已經上路的谷歌L4自動駕駛車Waymo。所有在實驗室里測試的產品，逐漸都會進入到人們的日常生活中，這會大大提到我們的生活質量和工作效率。”
△ 谷歌L4自動駕駛車Waymo
工程學模擬和工業設計
“接下來一年，AI會給工程學模擬和工業設計這行帶來革命性的進步。”GE研究中心的高級信息科學家，Marc Edgar說，“未來的三到五年里，深度學習會加速產品的迭代，以往要花幾年或幾個月才能做成事，現在幾天就能搞定。產品的功能或性能有任何小改動，出樣例建模的速度會快很多，成本也相對更低。”
天體物理學
“AI能夠幫我們算出一次超出我們認知關注范圍的天體事件，比如說引力波向外輻射，這給現代天體物理學開辟了一個全新的研究領域。”伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校超級計算應用國家中心重力組組長，天體物理學家Eliu Huerta提出。
音樂制作
“我倒是更希望AI不僅可以給大家帶來個性化的音樂推送，”英偉達計算視覺及機器學習研究中心高級總監，Jack Kautz提到，“還能根據大家的喜好來創作新音樂，成為音樂內容創作的新生力量。”
2017年是助理屬于AI的。
這一年，明年我們看到了AI在圍棋德撲上的語音越智逆天表現，一舉擊敗人類世界冠軍。個人線上教育最熱門的助理課程是深度學習。語音識別的明年準確率記錄一次次被AI刷新，最新的語音越智記錄是微軟的。各大名校也開始投入重金搭建超級計算機。個人
“現在看到的助理每條新聞基本上都和AI搭邊。”埃森哲人工智能前沿技術戰略中心的明年主任，Nicola Morini Bianzino說，語音越智“很多行業格局會被AI重新洗牌，個人現在各大企業和人才更要考慮的是，怎么擁抱AI帶來的變化，不被淘汰。”那不同領域的專家怎么看明年AI在各行業的發展？
給AI提供GPU的英偉達站在浪潮中間，特地采訪了13位已經擁抱AI技術的行業專家。
醫療
有5個專家都談到了，AI可以拉近理論研究和臨床應用的距離。
“過去談AI，都只是停留在算法上階段，現在終于有實用的產品落地了。”Mark Michalski，麻省綜合醫療中心及臨床數據中心的執行總監，認為2018年AI能在醫療領域上肯定大有作為，特別是病癥的診斷上，“這一點，相信一線臨床醫生感觸更深。以前AI對我們來說，只是高大上卻用不了的概念。現在，已經能幫助我們大幅提高診斷效率。”
尤其是放射圖像診斷方面，AI已經展現出驚人的能力，盡管這個應用算不上大新聞，但是我相信隨著AI技術不斷進化和使用，開發者和保險公司，健康管理機構會逐漸加碼AI技術。
△ 圖片來源：Stanford University
“不過目前顯像醫學上，最大的挑戰是，”Lucile Packard兒童醫院的放射信息科主任，Safwan Halabi提出了一個值得關注的點，“政策決定者（判斷這些算法能不能上臨床使用的人，在美國是FDA）能不能及時更新他們關于AI的認知。FDA現在，需要定制一套有效且標準的流程，以及合適的標準去批量快速審查算法，來判斷哪些算法可以用來篩選，檢測，確診病癥。”
“以前可能還會擔心，不知道深度學習怎么判斷出結果的，其中的過程操作像個黑箱。”世界最著名的醫療機構之一，馬約診所放射科研究所副主席，Bradley J. Erickson強調，“現在我們對它了解越多，就越來越信任了。”
“AI現在對我們來說不再是新技術了，而是標配。”俄亥俄州立大學Wexner醫學中心放射及神經放射科助理教授Luciano Prevedello說，“我們會更疑惑，沒有這個技術，我們以前的工作是怎么過來的？”
“等到明年底，我相信超過一半全球頂尖的護理系統都會引進AI技術，到時不僅會在診斷這一塊鋪開來，在病人康復護理上，在公眾健康的預防和治療上我相信AI技術的優勢也能體現出來。”
“未來，各種背景的人都會運用機器學習，AI本質上來說，是一種工具和提高工作效率的底層手段。”康奈爾大學威爾醫學院信息放射科的副主席兼副教授，George Shih預測，“越來越多的人，會把他們工作或行業上的數據、算法落地到商業的應用上。任務指向型的產品和App會需要底層模型的不斷更新，這樣結果才能越來越可信，表現也才越來越好。”
目前各科室的數據信息太分散，只關注到眼前的單個病例，未來肯定會往數據整合的方向走，把不同科室的數據匯到一起，才能分析大趨勢，解決更高層次的問題。
家居生活
“將來語音個人助理會越來越智能，”英偉達高級研究員Alejandro Troccoli特別期待，“以后家居個人助理會越來越懂我們，知道我們每天生活的習慣。可以想象，我以后不用再操心我每天晚飯吃些什么了，我的助理會知道我的口味，每天幫我配好菜譜，然后能準備好一切需要的材料，等我一回到家，就能開始做飯了。
△ 圖片來源：連線
“很快，會有越來越多的智能手機能跑深度神經網絡，很多AI驅動的App。”eBay計算視覺首席科學家Robinson Piramuthu說，“家用機器人的價格也會越來越親民，到時候，視覺、語音、文本的識別和指令可以無縫銜接切換，我們甚至不會注意到在進行不同的操作。”
零售業
“太感謝AI技術了，簡直幫了線下零售業的大忙，像零售巨頭公司Whole Foods，在結算這一塊可以省下不少成本。”科技智庫巨頭Orange的CEO，Georges Nahon特別激動。
“大家以后逛超市可以不用再排隊結賬了，直接刷臉就行，還要什么信用卡，駕駛證，二維碼。多虧了面部識別技術，信息安全已經完全可以依賴于生物特征了。”
出行方式
人工智能初創企業Skymind的聯合創始人兼CEO，Chris Nicholson覺得，“我們理所當然地設想，機器人處理復雜任務的能力會越來越強，在房間走來走去，或者跨越一些障礙物，這沒什么大不了的。”
他期待看到的是，機器人在自然語言處理上會不斷有進步，真的理解用戶說的話，并執行相應的指令。
“除了機器人，生活中我們也會接觸到越來越多的應用是經AI改良驅動的，比如已經上路的谷歌L4自動駕駛車Waymo。所有在實驗室里測試的產品，逐漸都會進入到人們的日常生活中，這會大大提到我們的生活質量和工作效率。”
△ 谷歌L4自動駕駛車Waymo
工程學模擬和工業設計
“接下來一年，AI會給工程學模擬和工業設計這行帶來革命性的進步。”GE研究中心的高級信息科學家，Marc Edgar說，“未來的三到五年里，深度學習會加速產品的迭代，以往要花幾年或幾個月才能做成事，現在幾天就能搞定。產品的功能或性能有任何小改動，出樣例建模的速度會快很多，成本也相對更低。”
天體物理學
“AI能夠幫我們算出一次超出我們認知關注范圍的天體事件，比如說引力波向外輻射，這給現代天體物理學開辟了一個全新的研究領域。”伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校超級計算應用國家中心重力組組長，天體物理學家Eliu Huerta提出。
音樂制作
“我倒是更希望AI不僅可以給大家帶來個性化的音樂推送，”英偉達計算視覺及機器學習研究中心高級總監，Jack Kautz提到，“還能根據大家的喜好來創作新音樂，成為音樂內容創作的新生力量。”
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