2018年人工智慧13大預測
2018年人工智慧13大預測
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2017年被《華爾街日報》、《福布斯》和《財富》等刊物稱為“人工智慧之年”。各種深度學習線上課程不斷推出,接受相關教育的途徑也更多了;語音識別準確性的記錄被多次打破。此外,牛津大學、麻省總醫院和通用電氣旗下的Avitas Systems 等研究院校和機構也紛紛在深度學習超級計算機領域進行投資。
點選觀看NVIDIA原創紀錄片系列“I am AI”(我是人工智慧)詳細瞭解人工智慧的發展方向。
2017 年人工智慧領域取得了許多里程碑式的成果,而以上只是其中一部分。那麼,以後人工智慧又會如何發展呢?
以下是由全球頂尖研究人員和行業思想領袖所做的預測:
“2018 年,人工智慧將在醫學領域發揮實效。我們將從演算法階段發展到產品階段,思考更多關於整合和驗證的問題,將概念變成真實存在、切實可行的解決方案,並能夠真正為醫生所用。到明年年底,我認為在半數領先的醫療保健體系中,診斷團隊會採用某種形式的人工智慧。診斷醫學專業領域將率先採用多種人工智慧技術,同時越來越多面向人口健康、醫院運營和各種臨床專業領域的解決方案也將採用人工智慧。2018 年,我們將開始採用一項技術,真正地在全球範圍內改變醫療服務人員的工作方式,以及患者體驗醫療保健的方式。”
Mark Michalski
麻省總醫院與佈列根和婦女醫院臨床資料科學
執行主任
Marc Edgar
GE Research高階資訊科學家
Luciano Prevedello
俄亥俄州立大學Wexler醫學中心
放射學和神經放射學醫學博士、公共衛生學碩士
Jan Kautz
NVIDIA視覺計算和機器學習研究部門高階總監
技術將繼續根據人工智慧進行調整
Nicola Morini Bianzino
埃森哲公司
人工智慧部門總經理兼技術發展與戰略部門主管
Georges Nahon
Orange Silicon Valley執行長兼Orange Institute(一所全球性研究聯合實驗室)總裁
Bradley J.Erickson博士
身兼梅奧醫學中心放射科顧問、生物醫學統計和資訊科顧問、健康科學研究科顧問、研究部門和放射科
副主任職位
Robinson Piramuthu
eBay計算機視覺部門首席科學家
“機器人將能夠更好地處理那些人類認為稀鬆平常的‘複雜’任務,比如在房間內四處走動以及跨過物體。它們將能夠更熟練地處理單調、常規的任務。另外,我也期待著能在NLP(自然語言處理)任務方面取得進展,因為從目前來看我們仍然有漫長的路要走。我們將看到越來越多含有不同形式人工智慧技術的產品走進生活。現在,Waymo的L4級自動駕駛汽車已經上路。所以,這些在實驗室測試的物件將變得更加普遍和方便。人工智慧將會滲入越來越多的生活領域。”
Chris Nicholson
Skymind.io執行長兼聯合創始人
“我們將開始看到有越來越多背景各異的人士參與人工智慧的建立、開發和生產工作。工具和基礎設施將繼續改善,從而使更多人能夠輕鬆將自己的資料和演算法轉化為實際可用的東西。透過各種產品和應用,人們將能夠對基礎模型的內部工作進行更多互動式查詢,因此對這些系統的信任度也會更高,尤以任務關鍵型應用為甚。在醫學領域,我們將看到跨多學科的不同資訊來源越來越多地進行聚合,而非專注於單一應用案例,但這些目標應用的範圍仍將持續以超快的速度擴充套件。”
George Shih
MD.ai 創始人、威爾康奈爾醫學院
資訊學與放射科副教授兼副主任
人工智慧將在當代天體物理學中開創新的研究領域
“人工智慧將能夠幫助人們探測到發射引力波的意外天體物理事件,為當代天體物理學開闢一個新的研究領域。”
Eliu Huerta
伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校
國家超級計算應用中心天體物理學家、重力組組長
Safility Halabi
史丹佛大學醫學中心
露西爾帕卡德兒童醫院放射資訊學醫療主任
Alejandro Troccoli
NVIDIA高階研究科學家
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