人工智能（Artificial Intelligence， AI）是一項終極技術(shù)，可以用于設(shè)計新材料，可以用于改變我們的學(xué)習(xí)方式、甚至與周圍一切事物互動的方式，并且可以改變?nèi)藗內(nèi)绾喂芾硎澜绾蜕鐣⑷绾蝿?chuàng)造藝術(shù)并治愈病人的方式。

簡而言之，AI 將觸及人類生存的每一個方面。 如果過去的幾千年是關(guān)于人類規(guī)模、工業(yè)化規(guī)模的發(fā)展，那么 AI 將以前所未有的指數(shù)級增長速度，加速這種規(guī)模的增長。

這是因為智能（Intelligence）是我們所有創(chuàng)新的核心。正是因為智慧與創(chuàng)造，生活在大城市中的人們可以周游世界、建造伸向天空的摩天大樓才成為可能；正是因為智慧與創(chuàng)造，人們現(xiàn)在可以在手機上閱讀這篇文章，這也是人們現(xiàn)在可以隨時隨地與朋友和家人聊天的原因。

回顧過去，科學(xué)革命只有 400 年的歷史，工業(yè)革命也僅僅過去 200 年。現(xiàn)在，我們正處在僅有 50 年歷史的信息革命中。這其中的每一項創(chuàng)新，都建立在前一項創(chuàng)新的基礎(chǔ)之上，并且這種變革越來越快。

下一個十年，標(biāo)志著智能革命的開始，這是一個屬于 AI 的時代。未來十年，AI 將為電影、音樂、電視和醫(yī)學(xué)帶來令人難以置信的變化，幾乎沒人可以完全預(yù)見它們的未來。

AI 將成為人們的醫(yī)生和最親密的朋友；我們將與 AI 交談，詳細詢問它我們要去的方向；當(dāng)人們生病的時候，我們可以詢問 AI 如何治療。

AI 還將重新組織我們的生活和社會，AI 將跟蹤疾病的傳播并優(yōu)化道路和城市的建設(shè)方式，AI 還將向我們展示隱藏在數(shù)據(jù)中看不見的見解。

現(xiàn)在，這所有的一切都已經(jīng)悄悄地開始了。

未來的人工智能

現(xiàn)階段的 AI 技術(shù)，仍然是大型科技公司控制下的產(chǎn)物，畢竟這些公司投入數(shù)十億美元來承擔(dān)相關(guān)研發(fā)部門的費用。此外，該領(lǐng)域還有一些小型的超級頂尖團隊，在一些數(shù)據(jù)科學(xué)方面提供支持。但是對于所有 AI 領(lǐng)域的從業(yè)者來說，這種發(fā)展模式仍處于早期階段。

像 Google 這樣的大型科技公司擁有一大批編程人員，他們已經(jīng)為 Google 構(gòu)建了通用的云操作系統(tǒng)，以運行其數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。開發(fā)新技術(shù)時，他們可以通過更新和改編其軟件或發(fā)明新軟件進行管理，從而很容易地將 AI 融入進來。對于他們來說，AI 只是機器中的另一個齒輪。

要擺脫大型科技公司的控制，我們需要功能強大的開源平臺，這些平臺能夠?qū)?AI 和 ML 交到所有 AI 人的手中。

也就是說，我們需要 AI 的 Linux。

一大批由風(fēng)險投資公司支持的開源公司正在努力開發(fā)通用軟件，以推動 AI 創(chuàng)新。他們在 AI 未來基礎(chǔ)設(shè)施的不同層面上，不斷尋求著發(fā)展，這其中的一些人將成為巨人，另一些將被最終贏家吞噬。

圖 ｜ 未來AI基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧中的一些關(guān)鍵公司

一旦我們在這個領(lǐng)域擁有了一個明確的勝利者，那么這一個堆棧將成為未來AI創(chuàng)新的基石。當(dāng)一個堆棧形成時，它使開發(fā)人員可以“上移”解決更多有趣的問題。ML將標(biāo)注99％的數(shù)據(jù)，人類將對其進行檢查。科學(xué)家將從一系列現(xiàn)成的方法開始解決他們的問題。

同時，在電子游戲和深度學(xué)習(xí)興起的推動下，我們將繼續(xù)看到越來越快的芯片。這些芯片將迅速融入每款智能手機、游戲機和傳感器的通用架構(gòu)中。

所有這些都會使AI／ML脫離大型技術(shù)公司，并將帶來大小不同的AI應(yīng)用程序的“寒武紀(jì)大爆炸”。

這些大大小小的應(yīng)用會帶來農(nóng)業(yè)、金融、藥物、防御、安全、零售、電信等行業(yè)的高速發(fā)展，而在藝術(shù)和醫(yī)療保健領(lǐng)域，這種發(fā)展將變得更加明顯。

AI重新激活藝術(shù)

未來十年，人工智能將徹底改變音樂、電影和電視。我們已經(jīng)看到最前沿的研究所帶來的突破，并且這些突破將在未來幾年相互促進。

未來的制片廠會用數(shù)字方式培養(yǎng)他們想要的任何演員，并用AI把他們放進最新的大片里。如果大家喜歡銀幕上標(biāo)志性的老明星，例如漢弗萊·鮑嘉（Humphrey Bogart）和瑪麗蓮·夢露（Marilyn Monroe），那么就不再有現(xiàn)實演員的空間了。

當(dāng)然，動畫制作者的工作量也將會減少，因為深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)研究了運動和表情的規(guī)律，并可以即時地重現(xiàn)它們。

動畫師將告訴AI他們希望角色擁有什么樣的情感，AI將根據(jù)要求進行創(chuàng)作，然后動畫師只需對創(chuàng)作后的作品進行調(diào)整以使其更加完美。

我們已經(jīng)看到了電影和電子游戲進步的相互影響，并且在未來十年中，這種融合將會加速。隨著電子游戲一直朝著實時擁有真實畫面的方向發(fā)展，最終，AI將獲得成功，屆時這項技術(shù)將真正席卷電影制作領(lǐng)域。

最終，人們將只需在一個盒子中就擁有一個電影制片廠。在這個盒子里，動畫制作人員和導(dǎo)演可以通過拖拽人物來快速制作整部電影。然后，然后他們可以把任何虛構(gòu)的或真實的演員疊加在這些人物上，創(chuàng)造出一個精彩的新表演。

AI 將為這些動作和表情提供技術(shù)支持，從而真實再現(xiàn)艾娃？加德納（Ava Gardner）的嘆息、湯姆？克魯斯（Tom Cruise）的迷人魅力以及馬修？麥康納（Matthew McConaughey）和梅麗爾？斯特里普（Meryl Streep）的眼淚。

我們還將看到演員的部分表演由 AI 修正或更改。該算法可以簡單地補充新的表演，而不是當(dāng)導(dǎo)演以后想要更改某些東西時，演員再需要回來拍攝。

在音樂界，人們已經(jīng)接近實現(xiàn)數(shù)字明星演唱，而且這種增長會在未來幾年內(nèi)加速。OpenAI Juke Box 已經(jīng)可以再現(xiàn)弗蘭克？辛納特拉（Frank Sinatra）、貓王（Elvis Presley）等。

不久之后，媒體公司也將擁有自己的 AI 研究團隊。他們將不再需要復(fù)雜的研究團隊，只需要基本的編程人員即可將成熟的技術(shù)應(yīng)用于任何人都可以使用的主流應(yīng)用程序中。

在醫(yī)療保健領(lǐng)域大顯身手

人工智能將在未來十年及以后，將加速從藥物發(fā)現(xiàn)到疾病檢測以及人們?nèi)绾潍@得所需治療的過程，進而徹底改變醫(yī)療保健領(lǐng)域。

很快，我們將看到 AI 在市場上處理藥品，尋找對抗疾病的新藥物。算法將設(shè)計出新的化合物和新的方法來對付病毒，這是研究人員從未想過要嘗試的。AI 還可以比任何放射科醫(yī)生更好地檢測癌癥，并可使醫(yī)生的治療水平提升到全新的高度。

最快的突破將會是疾病檢測。在接下來的十年中，人工智能將迅速實現(xiàn)對放射學(xué)的終結(jié)。

2017 年，Google 的研究人員展示了使用預(yù)先訓(xùn)練的 Inception V3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測皮膚癌的準(zhǔn)確率達到 72％。到 2018 年，最佳分類器在 ISBI 開放式皮膚病學(xué)數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率達到了 85％。到 2020 年，同類最佳的系統(tǒng)具有 96％的準(zhǔn)確率，與地球上頂尖的放射學(xué)家準(zhǔn)確率相同。

頂尖的放射科醫(yī)生們也已經(jīng)預(yù)見到了 AI 的到來。醫(yī)學(xué)博士 Robert Schier 在 Radiology Today 雜志中撰文，他介紹了 Google 團隊的算法，比當(dāng)今最好的放射科醫(yī)生還能更好地檢測乳腺癌。他非常清楚地知道這對他的職業(yè)意味著什么：“該系統(tǒng)的出現(xiàn)標(biāo)志著診斷放射學(xué)結(jié)束的開始。”

從病理圖像中檢測轉(zhuǎn)移性乳腺癌的 CNN 模型，已經(jīng)獲得了令人難以置信的 99％的成功率，而人類醫(yī)生在具有挑戰(zhàn)性的幻燈片上得分有時僅為 38％。

2008 年，美國食品和藥物管理局批準(zhǔn)了一項用于醫(yī)學(xué)成像的算法，到 2013 年，這一數(shù)字降為零。但在 2017 年升到了 4 項，到 2018 年，美國 FDA 批準(zhǔn)了多達 18 項醫(yī)學(xué)成像算法。

可以預(yù)見，AI 將是偉大的醫(yī)生，患者將從 AI 那里獲得更好、更快、更便宜的護理。但是正如 Schier 所寫，“AI 最終不會對放射學(xué)專業(yè)有好處。”

在接下來的十年中，我們不會創(chuàng)造出《星際迷航》的機器人，但我們將為知道如何快速檢測和處理日常健康問題的機器奠定基礎(chǔ)。

醫(yī)療保健領(lǐng)域最徹底的變革，將來自一個最意想不到的地方。而去年開始的 COVID 大流行，又將極大推動生物技術(shù)的興起。

如果過去十年是大型數(shù)字技術(shù)公司的崛起，那么未來十年，生物技術(shù)力量將出現(xiàn)前所未有的激增。

大流行是對全世界人民的生存威脅，即使這種疾病沒有我們想象的那樣致命，但它對整個社會帶來的壓力，將迫使醫(yī)療保健系統(tǒng)變得更強大。

我們已經(jīng)看到，人們部署了機器學(xué)習(xí)來跟蹤疾病的傳播。數(shù)據(jù)科學(xué)家正在使用 GPS 數(shù)據(jù)跟蹤一場大型自行車?yán)惾绾螌?COVID 傳播到美國中西部。他們的模型計算了數(shù)周之前的數(shù)據(jù)，并將擴散的預(yù)測時間縮短到幾個小時，因此他們可以及時向政府及相關(guān)監(jiān)管組織發(fā)出警報。

我們還看到了在人類歷史上最快的、最大數(shù)量級的疫苗研究。輝瑞和 BioNTech 疫苗的早期臨床結(jié)果能夠達到 90％的有效率，是一項了不起的成就。這證明了開放科學(xué)、快速信息共享和 AI 對藥物設(shè)計和開發(fā)的推動。

在以前，開發(fā)一種疫苗通常需要很多年，甚至十幾年的時間。到現(xiàn)在為止，腮腺炎疫苗仍保持了最快研制疫苗速度的記錄，該疫苗在大約四年內(nèi)從樣本采集變成了上市產(chǎn)品。

Emily Waltz 為 IEEE Spectrum 撰寫的文章中提到：“根據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）的數(shù)據(jù)，截至 9 月初，已有 34 種候選疫苗在人體中進行測試。另外還有 145 個候選的疫苗正在動物或?qū)嶒炇抑薪邮軠y試。考慮到不到一年之前，還沒有人聽說過這種新型冠狀病毒，這些數(shù)字真是驚人。”

當(dāng)然，AI 不能加速藥物發(fā)現(xiàn)的最慢部分，即人體試驗部分。但 AI 正在幫助科學(xué)家分析病毒及其結(jié)構(gòu)，并向科學(xué)家展示病毒攻擊的細節(jié)。

過去，科學(xué)家需要花數(shù)年時間研究病毒的結(jié)構(gòu)，弄清楚并找出對病毒打擊最大的 “突破口”。他們必須徹底篩查現(xiàn)有的藥物，以確定他們是否有機會殺死一種新的病原體。

但這次，中國科學(xué)家率先獲得了新冠病毒的基因組數(shù)據(jù)，并在幾天之內(nèi)將其共享給世界各地，以便可以被世界各地的人進一步研究。

請記住，人類基因組計劃耗時十年，耗資 50 億美元，而現(xiàn)在，人們可以在 48 小時內(nèi)以 200 美元的價格對人類基因完成測序。

世界歷史有時常常是黑暗而殘酷的，但也是雄偉和輝煌的。人類是一個極具適應(yīng)能力和創(chuàng)新性的物種。我們已經(jīng)從泥濘中爬了出來，現(xiàn)在我們正在向火星發(fā)射宇宙飛船，在 9 個月而不是 10 年內(nèi)制造疫苗，并讓汽車自己駕駛。

請記住：農(nóng)業(yè)革命用了 12000 年，科學(xué)革命只用了 400 年，工業(yè)革命僅僅用了 200 年，信息信息時代才經(jīng)歷 50 年。 這種發(fā)展速度越來越快。

現(xiàn)在，讓我們迎接智能時代黎明的到來，有誰知道明天的道路真正走向何方？不用擔(dān)心，我們要去的地方，可能不需要道路。

責(zé)任編輯：xj