人工智能（AI）是一种终极技术，可以用来设计新材料，可以用来改变我们学习的方式，甚至可以与我们周围的一切互动，并且可以改变人们管理世界和社会、创造艺术和治愈疾病的方式。总之，人工智能将触及人类生存的方方面面。如果过去几千年是关于人类规模、工业规模的发展，人工智能将以前所未有的指数速度加速这种增长。这是因为智能是我们所有创新的核心。正是因为智慧和创造力，生活在大城市的人们才能环游世界，建造高耸入云的摩天大楼。正是因为智慧和创造力，人们现在可以在手机上阅读这篇文章，这就是为什么人们现在可以随时随地与朋友和家人聊天的原因。回首过去，科学革命只有400年，工业革命只有200年。我们现在正处于一场只有50年历史的信息革命之中。这些创新中的每一项都建立在前一项的基础上，而且变化越来越快。下一个十年标志着智能革命的开始，这是一个人工智能时代。在接下来的十年里，人工智能将给电影、音乐、电视和医学带来不可思议的变化，很少有人能够完全预见它们的未来。人工智能将成为人们的医生和最亲密的朋友；我们将与AI交谈并详细询问我们要去哪里；当人们生病时，我们可以询问AI如何治疗他们。人工智能还将重组我们的生活和社会，人工智能将追踪疾病的传播并优化道路和城市的建设方式，人工智能将向我们展示隐藏在数据中的看不见的洞察力。现在，这一切已经悄然开始。人工智能的未来AI技术现阶段仍是大型科技公司掌控下的产物。毕竟，这些公司投入了数十亿美元来承担相关研发部门的费用。此外，该领域还有一些小型超级顶级团队在某些数据科学方面提供支持。但对于人工智能各个领域的从业者来说，这种发展模式还处于早期阶段。像谷歌这样的大型科技公司拥有大批程序员，他们为谷歌构建了一个通用的云操作系统来运行其数据中心网络。随着新技术的开发，他们可以通过更新和调整他们的软件或发明新的软件来管理，轻松地融入人工智能。对他们来说，人工智能只是机器上的另一个齿轮。为了摆脱大型科技公司的束缚，我们需要强大的开源平台，将AI和ML交到所有AI人员的手中。也就是说，我们需要Linux来实现AI。许多获得风险投资支持的开源公司正在致力于开发通用软件来推动AI创新。他们不断寻求在未来人工智能基础设施的不同层次上发展。他们中的一些人将成为巨人，而另一些人将被最终的赢家吞噬。图|未来AI基础架构栈中的一些重点企业一旦我们在这个领域有了明显的赢家，那么这个栈就会成为未来AI创新的基石。当堆栈形成后，它可以让开发人员“向上移动”以解决更多有趣的问题。ML将标记99%的数据，然后人类将对其进行检查。科学家们会从一系列现成的方法开始解决他们的问题。 与此同时，在视频游戏和深度学习兴起的推动下，我们将继续看到越来越快的芯片。这些芯片将很快融入每部智能手机、游戏机和传感器的通用架构中。 所有这些都将使AI/ML从大型科技公司中脱颖而出，并将带来大大小小的AI应用程序的“寒武纪大爆发”。 这些大大小小的应用，将带动农业、金融、医药、国防、安防、零售、电信等行业的快速发展，在艺术、医疗等领域会更加明显。人工智能重新激活艺术未来十年，人工智能将彻底改变音乐、电影和电视。我们已经看到前沿研究的突破，这些突破将在未来几年相互促进。 未来的工作室将数字化开发他们想要的任何演员，并使用人工智能将他们放入最新的大片中。如果每个人都喜欢银幕上标志性的老明星，比如亨弗莱鲍嘉和玛丽莲梦露，那么现实生活中的演员就没有空间了。 当然，动画师的工作量也会减少，因为深度学习算法研究了动作和表情的规律，可以即时再现。 动画师会告诉AI他们想要角色有什么样的情绪，AI会根据要求进行创作，然后动画师只需要对创作出来的作品进行调整，使其更加完美即可。 我们已经看到了电影和视频游戏进步的相互作用，在接下来的十年中，这种融合将会加速。随着视频游戏逐渐转向实时镜头，最终AI将取得成功，该技术将真正席卷电影制作界。图|艾娃·加德纳(AvaGardner)在AI时代重生最终，人们只会拥有一个盒子里的电影制片厂。在此框中，动画师和导演可以通过拖放角色快速创建整部电影。然后，他们可以在这些角色之上叠加任何演员，无论是虚构的还是真实的，以创造出精彩的新表演。人工智能将为动作和表情提供动力，以逼真地重现艾娃加德纳的叹息、汤姆克鲁斯的魅力以及马修麦康纳和梅丽尔斯特里普的眼泪。我们还将看到演员的部分表演被人工智能修正或改变。该算法可以简单地添加新的表演，而不是当导演想要改变某些东西时演员需要回来拍摄。在音乐行业，人们已经接近成为数字明星，而且这种增长将在未来几年加速。OpenAIJukeBox已经可以再现FrankSinatra、ElvisPresley等。很快，媒体公司也将拥有自己的人工智能研究团队。他们不需要复杂的研究团队，只需要基本的程序员就可以将经过验证的技术应用到任何人都可以使用的主流应用程序中。人工智能将通过加速从药物发现到疾病检测以及人们如何获得所需治疗的过程，在未来十年及以后彻底改变医疗保健。很快，我们将在市场上看到人工智能处理药物，寻找新的药物来对抗疾病。算法将设计出研究人员从未想过尝试的新化合物和新方法来攻击病毒。AI还可以比任何放射科医生更好地检测癌症，并允许医生将它们治疗到一个全新的水平。最快的突破将出现在疾病检测领域。未来十年，人工智能将迅速终结放射学。2017年，谷歌的研究人员展示了使用预训练的InceptionV3卷积神经网络检测皮肤癌的准确率为72%。到2018年，最佳分类器在ISBI开放皮肤病学数据集上的准确率达到85%。截至2020年，一流的系统准确率为96%，与地球上顶尖的放射科医生持平。领先的放射科医生也预见到了人工智能的到来。医学博士罗伯特·席尔(RobertSchier)在《今日放射学》(RadiologyToday)上撰文描述了Google团队的算法如何能够比当今最好的放射科医生更好地检测乳腺癌。他非常清楚这对他的职业意味着什么：“这个系统的出现标志着诊断放射学终结的开始。”用于从病理图像检测转移性乳腺癌的CNN模型取得了令人难以置信的结果。99%的成功率，而人类医生有时在具有挑战性的幻灯片上的得分仅为38%。2008年，美国食品和药物管理局批准了一种用于医学成像的算法，到2013年，该数字已降至零。但在2017年上升到4个，到2018年，美国FDA批准的医学影像算法多达18个。可以预见，人工智能将成为一名伟大的医生，患者将从人工智能那里得到更好、更快、更便宜的医疗服务。但正如Schier所写，“AI最终不会对放射学行业有好处。”在接下来的十年里，我们不会创造机器人《星际迷航》，但我们会建造知道如何快速检测和处理日常健康问题的机器人。有问题的机器奠定了基础。医疗保健领域最根本的变化将来自一个最意想不到的地方。去年开始的COVID大流行将极大地推动生物技术的兴起。如果说过去十年是大型数字科技公司的崛起，那么未来十年将见证生物技术力量的空前激增。大流行病是对全世界人民的生存威胁，即使这种疾病不像我们想象的那样致命，它给整个社会带来的压力也将迫使医疗保健系统变得更加强大。我们已经看到部署机器学习来跟踪疾病的传播。数据科学家正在使用GPS数据来追踪大型自行车拉力赛如何将COVID传播到美国中西部。他们的模型计算了几周前的数据，将预测传播的时间缩短到几个小时，这样他们就可以及时提醒政府和相关监管机构。我们还看到了人类历史上速度最快、规模最大的疫苗研究。辉瑞和BioNTech疫苗的早期临床结果能够达到90%的有效率是一个了不起的成就。这证明了开放科学、快速信息共享以及用于药物设计和开发的人工智能的进步。过去，研制一种疫苗通常需要很多年，甚至十几年。直到现在，腮腺炎疫苗仍保持着疫苗研发最快的记录，从样品采集到上市大约用了四年时间。EmilyWaltz为IEEESpectrum撰文：“根据世界卫生组织(WHO)的数据，截至9月初，已有34种候选疫苗正在人体中进行测试。另有145种候选疫苗正在动物身上进行测试，或者考虑到少于一年前，还没有人听说过这种新型冠状病毒。”当然，人工智能无法加速药物发现中最慢的部分，即人体试验部分。但人工智能正在帮助科学家分析病毒及其结构，并向科学家展示病毒攻击的细节。科学家需要花费数年时间研究病毒的结构，搞清楚并找到对病毒打击最大的“突破口”。他们要对现有药物进行彻底筛选，看看是否有机会杀死一种新的病原体。但这一次，中国科学家率先获得了基因组数据新的冠状病毒，并在几天内与世界其他地方分享，以便全世界的人可以进一步研究。记住，人类基因组计划花了十年时间，耗资50亿美元，现在可以测序了只需200美元，即可在48小时内获得人类基因组。世界历史有时往往是黑暗和残酷的，但也有时是雄伟而光荣的。人类是一种适应能力极强且具有创新能力的物种。我们已经从泥泞中爬了出来，现在我们正在向火星发射宇宙飞船，在9个月而不是10年内制造疫苗，并让汽车自动驾驶。记住：农业革命用了12000年，科学革命用了400年，工业革命用了200年，信息时代用了50年。这种发展的步伐越来越快。现在，让我们迎来智能时代的曙光，谁知道明天的路究竟会走向何方？别担心，我们去的地方可能不需要路。
