《华尔街日报》、《福布斯》和《财富》等刊物都称2017年是“人工智能年”，并且有充分的理由。人工智能击败了职业玩家和扑克玩家;通过几个在线课程拓宽了深度学习教育的范围;语音识别准确性记录被多次打破;像牛津和马萨诸塞州综合医院这样的研究型大学也都投资了自己的超级计算机。
这些是2017年众多里程碑中的几个。那么接下来呢?我们收集了来自世界领先研究人员和行业思想领袖的预言：
人工智能在医学领域将变成现实
“2018年对于医学领域来说人工智能将成为现实。我们将从算法转向产品，并更多地考虑集成和验证，以便让这些解决方案从概念转变为现实，为医生提供切实的解决方案。到明年年底，我认为大约一半的领先医疗系统将在其诊断小组中采用某种形式的人工智能，其中很多会首先发生在诊断医学专业领域，但人口健康、医院运营和一系列临床专业的解决方案很快也会紧跟其后。2018年，我们将开始采用那些可能真正改变供应商工作方式、全球范围内患者体验医疗保健方式的技术。”——Mark Michalski，麻省总医院和布里格姆妇女中心临床数据科学执行主任
深度学习将彻底改变工程仿真和设计
“2018年将是深度学习掀起一场工程仿真和设计革命的一年。在接下来的三到五年，深度学习将加速产品开发，从数年缩短到数月，从数周到数天，打造产品特性快速创新、性能和成本的新范例。”——Marc Edgar，GE Research高级信息科学家
人工智能将被视为“常规”临床系统的一部分
“2018年和未来几年的人工智能将嵌入到我们的临床系统中，不再被称为AI，而只是一个常规系统。人们会问自己：‘过去我们是如何在没有这些系统的情况下支撑下去的?'“ ——Lucian Prevedello，美国俄亥俄州立大学韦克斯勒医学中心放射学和神经放射学医学博士
人工智能将被视为一种主流内容创作者
“鉴于快速的研究速度，我希望人工智能能够根据你的口味打造新的个性化媒体，例如音乐。想象一下未来的音乐服务，不仅可以播放你喜欢的现有歌曲，还可以不断为你制作新的歌曲。”——Jan Kautz，NVIDIA视觉计算和机器学习研究高级总监
技术将继续适应人工智能
“人工智能将影响未来25%的技术支出。关键的主题是组织和人力如何应对人工智能技术带来的变化。”——Nicola Morini Bianzino，埃森哲人工智能与技术增长与战略主管
生物识别技术将取代信用卡和驾照
“感谢人工智能，人脸将成为新的信用卡、驾照和条形码。人脸识别已经完全改变了采用生物识别功能的安全性，并且看到科技和零售业如何融合，就像亚马逊与Whole Foods一样，我可以预见，不远的将来人们不再需要在商店排队。”——Georges Nahon，Orange Silicon Valley首席执行官，Orange Institute全球研究联合实验室总裁
新的深度学习技术将为数据处理提供透明度
“深度学习将显着增加放射学报告的量化内容。由于新技术将帮助我们理解深度学习所‘看到’的内容，所以对于深度学习可能成为‘黑盒子’的担忧会减少很多。”——Bradley J. Erickson，医学博士，科研型医学博士，Mayo Clinic放射科顾问;生物医学统计和信息学部，卫生科学研究部顾问;放射科研究部副主任
我们可以在智能手机上使用人工智能和深度神经网络
“智能手机上的广泛应用将运行深度神经网络来实现人工智能。友好的机器人将变得更加经济实惠，并且成为一种家用新平台，开始桥接视觉、语言和语音，而且用户不会察觉到这些沟通方式之间的差异。”——Robinson Piramuthu，eBay计算机视觉首席科学家
人工智能将更充分地融入日常生活
“机器人将会在那些人们仍然认为理所当然的复杂任务中有更好表现，比如在房间内和物体上走动。机器人会擅长那些无聊的日常事情。我期待在NLP任务方面看到进展，因为现在我们还有很长一段路要走。我们将看到越来越多的包含某种形式AI的产品进入我们的生活。现在，Waymo的4级自动驾驶车辆已经在道路上行驶了。所以这些在实验室中测试过的东西将变得更加普遍，会触及生活的更多方面。”——Chris Nicholson，Skymind.io首席执行官、联合创始人
人工智能的发展将更加多元化
“我们将开始看到越来越多、来自各种背景的人参与到人工智能的建设、开发和生产中。工具和基础架构将持续改进，并且使更多人能够更轻松地将他们的数据和算法用于实际使用中。产品和应用将允许更多交互式查询基础模型的内部工作，从而提高对这些系统的信赖和信心，特别是在关键任务应用中。在医学领域，我们将看到跨越多个学科的信息来源不断聚集，而不是侧重于单一应用案例，尽管这些目标应用的范围将继续迅速扩大。”——George Shih，MD.ai创始人;美国威尔康奈尔医学院放射科信息学副教授兼副主席
人工智能将开创当代天体物理学研究的新领域
“人工智能可以探测到发射引力波的意外天体物理事件，为当代天体物理学开辟一个新的研究领域。”——Eliu Huerta，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校区国家超级计算应用中心天体物理学家和重力组负责人
人工智能将从研究实验室走到患者床边
“成像中的人工智能已经达到了‘炒作曲线’的高峰，而且我们将开始看到具有AI功能的工具从研究实验室转向放射科工作站，并最终走向患者床边。用于评估和实施AI的场景不是那么宏大(例如工作流工具、质量/安全性、患者分类等)，但也开始引起开发者、保险公司、医疗机构的注意。医疗和成像人工智能行业将面临的最大挑战之一，是监管机构能否跟上创新的速度。FDA需要找到高效和精简的方法，来审查和批准那些用于筛查、检测和诊断疾病的算法。”——Safility Halabi，Lucile Packard儿童医院斯坦福儿童健康放射信息学医学主任
AI个人助理将继续变得更加智能
“个人助理AI将变得更加聪明。当我们的私人助理越来越了解我们的日常生活，我可以想象有一天我完全无需担心准备晚餐这样的事情。我的AI知道我喜欢什么，我在厨房里有什么，一周中哪几天我喜欢在家做饭吃，并确保当我下班回到家的时候，所有食材都在我家门口放好，让我可以准备一顿美味佳肴。”——Alejandro Troccoli，NVIDIA高级研究科学家
