本文由 【AI前線】原創，原文連結：t.cn/RYg7cm9
《華爾街日報》、《福布斯》和《財富》等刊物以各種各樣的理由，把 2017 年稱為“人工智慧年”。
確實，在 2017 年，AI 的爆發力強大，更多人對 AI 的瞭解不再限於對科幻電影中的想象，而是實實在在體會到 AI 的進步。例如，AI 在圍棋對戰中的表現優於職業玩家；越來越多的人通過線上課程學習深度學習方面的知識；語音識別的精準性記錄多次被打破，最近一次破紀錄者來自微軟；牛津、馬薩諸塞州總醫院和通用電氣公司的 Avitas 系統等研究型大學和組織投資深度學習超級計算機。
這些是 2017 年 AI 領域眾多里程碑其中的若干個。那麼接下來呢？AI 在 2018 年將去向哪裡？今天的這篇文章中，我們收集了來自世界領先的研究人員和行業思想領袖，對 AI 未來發展做的 13 個趨勢預測。
——Mark Michalski，馬薩諸塞州總醫院和布里格姆婦女臨床資料科學中心執行主任
“2018 年，人工智慧將真正應用於醫學。AI 將從演算法變成產品，人們會更多地思考 AI 的落地問題，把概念轉向實踐，併為醫生提供切實的解決方案。到明年年底，我認為大約一半領先醫療保健系統的診斷小組將採用某種形式的 AI 技術。其中，診斷性醫學專業將率先採用這種技術，人口健康、醫院運營和一系列臨床特色解決方案也緊隨其後。2018 年，我們採用的 AI 技術可以真正改變醫療工作者的工作方式，以及全球範圍內患者的醫療保健體驗。“
——Marc Edga，GE Research 高階資訊科學家
“2018 年，深度學習將在工程模擬和設計領域掀起一場變革。在未來三到五年內，深度學習會加速產品開發，產品開的發週期將從幾年縮短到幾個月，從幾周縮短到幾天，創造一個產品特性、效能和成本方面快速創新的新範例。“
——Luciano Prevedello，俄亥俄州立大學韋克斯勒醫學中心放射學和神經放射學醫學博士
“2018 年和未來幾年，人工智慧將融入我們的常規臨床系統中，而不再被稱為 AI。人們可能會問自己：“過去沒有這些系統我們是怎麼活下來的？”
——Jan Kautz，NVIDIA 公司視覺計算和機器學習研究高階總監
“由於 AI 研究進展迅速，我預測 AI 會成為一個個性化的內容創作者，比如創作符合個人口味的音樂。想象一下，未來的音樂服務不僅可以播放現有的歌曲，還可以不斷為使用者創作新歌曲。“
——Nicola Morini Bianzino，埃森哲人工智慧和技術發展與戰略主管
“在未來，25％在技術方面的支出將受到 AI 的影響。關鍵是人和組織如何應對人工智慧技術所帶來的變化。
—— Georges Nahon，Orange Silicon Valley CEO, 全球聯合研究實驗室橙色研究所董事長
“感謝 AI，我們的臉將成為信用卡、駕駛執照和條形碼。人臉識別技術採用生物特徵識別技術已經具有可靠的安全性。另外，由於亞馬遜和全食超市等科技和零售業的融合，不久人們將不再需要在商店排隊。“
——Bradley J. Erickson 博士，梅約診所放射科研究部副主任和顧問，生物醫學統計與資訊學部顧問，衛生科學研究部顧問
“深度學習將顯著增加放射學報告內容的數量。因為新技術幫助我們理解何為 DL，所以對於深度學習是一個“黑匣子”的擔心會少得多。“
——Robinson Piramuthu，eBay 計算機視覺首席科學家
“未來的智慧手機會執行深度神經網路，以應用 AI 技術。隨著智慧家居價格越來越實惠，結合視覺、語言和言語溝通方式的機器人會越來越多，不會讓使用者覺得有交流障礙。“
——Chris Nicholson，Skymind.io 執行長兼聯合創始人
“機器人能更好地完成複雜的任務，比如人類習以為常的走路和跨越物體的動作，和掌握處理繁雜日常生活的技能。NLP 現在的發展還不盡如人意，我希望將來這方面能有所進展。未來，越來越多包含 AI 技術的產品會進入我們的生活。Waymo Level 4 級自動駕駛車輛現在已經上路了，這些現在還在試驗階段的產品會越來越普遍，走進更多人的生活。“
——George Shih，威爾康奈爾醫學院創始人，放射科資訊學副教授副主任
“各種背景的人將參與到 AI 的建立、開發和生產的過程中。AI 工具和基礎架構將繼續改善，讓更多的人能夠更輕鬆地把他們的資料和演算法轉化為實際應用。產品和 App，特別是任務導向型應用程式將能夠對基礎模型的內部工作進行更多的互動式詢問，從而提高系統的效能。在醫學方面，跨學科的資訊來源會越來越多，而不是集中在單一領域內，但這些目標應用的範圍將繼續迅速擴大。“
——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重力小組組長，天體物理學家
“人工智慧能夠探測到偶然發生的天體物理事件產生的引力波，為當代天體物理學開闢了一個新的研究領域。”
——Safility Halabi，史丹佛兒童健康放射資訊學醫學主任
“AI 成像會被廣泛採用，具有 AI 功能的工具將從研究實驗室走向放射科醫師的工作站，最終來到病人的床邊。AI 評估和採用（例如，工作流工具、質量 / 安全、患者分類等）會引起開發者、保險公司、醫療機構的注意。而醫療和 AI 成像行業面臨的最大挑戰之一將來自監管機構，他們需要跟上創新的步伐，FDA（美國食品及藥物管理局）需要找到高效簡便的方法，以審查批准將用於篩選、檢測和診斷疾病的演算法。“
——Alejandro Troccoli，NVIDIA 高階研究科學家
“個人助理 AI 會變得更聰明。當我們的私人助理越來越瞭解我們的日常生活時，我們再也不用為晚餐發愁，AI 知道我喜歡什麼，我的廚房裡有什麼材料，並在我下班前準備好我已經饞了好幾天的食物。“
原文連結：blogs.nvidia.com/blog/2017/1…
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