人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一項(xiàng)終極技術(shù)，可以用于設(shè)計(jì)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(dòng)的方式，并且可以改變?nèi)藗內(nèi)绾喂芾硎澜绾蜕鐣?huì)、如何創(chuàng)造藝術(shù)并治愈病人的方式。
簡(jiǎn)而言之，AI 將觸及人類生存的每一個(gè)方面。如果過(guò)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(jí)增長(zhǎng)速度，加速這種規(guī)模的增長(zhǎng)。
這是因?yàn)橹悄埽↖ntelligence）是我們所有創(chuàng)新的核心。正是因?yàn)橹腔叟c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?yàn)橹腔叟c創(chuàng)造，人們現(xiàn)在可以在手機(jī)上閱讀這篇文章，這也是人們現(xiàn)在可以隨時(shí)隨地與朋友和家人聊天的原因。
回顧過(guò)去，科學(xué)革命只有 400 年的歷史，工業(yè)革命也僅僅過(guò)去 200 年�，F(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(xiàng)創(chuàng)新，都建立在前一項(xiàng)創(chuàng)新的基礎(chǔ)之上，并且這種變革越來(lái)越快。
下一個(gè)十年，標(biāo)志著智能革命的開(kāi)始，這是一個(gè)屬于 AI 的時(shí)代。未來(lái)十年，AI 將為電影、音樂(lè)、電視和醫(yī)學(xué)帶來(lái)令人難以置信的變化，幾乎沒(méi)人可以完全預(yù)見(jiàn)它們的未來(lái)。
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(xì)詢問(wèn)它我們要去的方向；當(dāng)人們生病的時(shí)候，我們可以詢問(wèn) AI 如何治療。
AI 還將重新組織我們的生活和社會(huì)，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(jiàn)的見(jiàn)解。
現(xiàn)在，這所有的一切都已經(jīng)悄悄地開(kāi)始了。
未來(lái)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(lái)承擔(dān)相關(guān)研發(fā)部門(mén)的費(fèi)用。此外，該領(lǐng)域還有一些小型的超級(jí)頂尖團(tuán)隊(duì)，在一些數(shù)據(jù)科學(xué)方面提供支持。但是對(duì)于所有 AI 領(lǐng)域的從業(yè)者來(lái)說(shuō)，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(yùn)行其數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。開(kāi)發(fā)新技術(shù)時(shí)，他們可以通過(guò)更新和改編其軟件或發(fā)明新軟件進(jìn)行管理，從而很容易地將 AI 融入進(jìn)來(lái)。對(duì)于他們來(lái)說(shuō)，AI 只是機(jī)器中的另一個(gè)齒輪。
要擺脫大型科技公司的控制，我們需要功能強(qiáng)大的開(kāi)源平臺(tái)，這些平臺(tái)能夠?qū)?AI 和 ML 交到所有 AI 人的手中。
也就是說(shuō)，我們需要 AI 的 Linux。
一大批由風(fēng)險(xiǎn)投資公司支持的開(kāi)源公司正在努力開(kāi)發(fā)通用軟件，以推動(dòng) AI 創(chuàng)新。他們?cè)?AI 未來(lái)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(lái)AI基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧中的一些關(guān)鍵公司
一旦我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域擁有了一個(gè)明確的勝利者，那么這一個(gè)堆棧將成為未來(lái)AI創(chuàng)新的基石。當(dāng)一個(gè)堆棧形成時(shí)，它使開(kāi)發(fā)人員可以“上移”解決更多有趣的問(wèn)題。ML將標(biāo)注99％的數(shù)據(jù)，人類將對(duì)其進(jìn)行檢查�？茖W(xué)家將從一系列現(xiàn)成的方法開(kāi)始解決他們的問(wèn)題。
同時(shí)，在電子游戲和深度學(xué)習(xí)興起的推動(dòng)下，我們將繼續(xù)看到越來(lái)越快的芯片。這些芯片將迅速融入每款智能手機(jī)、游戲機(jī)和傳感器的通用架構(gòu)中。
所有這些都會(huì)使AI/ML脫離大型技術(shù)公司，并將帶來(lái)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(huì)帶來(lái)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(lái)十年，人工智能將徹底改變音樂(lè)、電影和電視。我們已經(jīng)看到最前沿的研究所帶來(lái)的突破，并且這些突破將在未來(lái)幾年相互促進(jìn)。
未來(lái)的制片廠會(huì)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(jìn)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(mèng)露（Marilyn Monroe），那么就不再有現(xiàn)實(shí)演員的空間了。
當(dāng)然，動(dòng)畫(huà)制作者的工作量也將會(huì)減少，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法已經(jīng)研究了運(yùn)動(dòng)和表情的規(guī)律，并可以即時(shí)地重現(xiàn)它們。
動(dòng)畫(huà)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(jìn)行創(chuàng)作，然后動(dòng)畫(huà)師只需對(duì)創(chuàng)作后的作品進(jìn)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(jìn)步的相互影響，并且在未來(lái)十年中，這種融合將會(huì)加速。隨著電子游戲一直朝著實(shí)時(shí)擁有真實(shí)畫(huà)面的方向發(fā)展，最終，AI將獲得成功，屆時(shí)這項(xiàng)技術(shù)將真正席卷電影制作領(lǐng)域。
圖 | 艾娃·加德納（Ava Gardner）在 AI 時(shí)代重生
最終，人們將只需在一個(gè)盒子中就擁有一個(gè)電影制片廠。在這個(gè)盒子里，動(dòng)畫(huà)制作人員和導(dǎo)演可以通過(guò)拖拽人物來(lái)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(shí)的演員疊加在這些人物上，創(chuàng)造出一個(gè)精彩的新表演。
AI 將為這些動(dòng)作和表情提供技術(shù)支持，從而真實(shí)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(jiǎn)單地補(bǔ)充新的表演，而不是當(dāng)導(dǎo)演以后想要更改某些東西時(shí)，演員再需要回來(lái)拍攝。
在音樂(lè)界，人們已經(jīng)接近實(shí)現(xiàn)數(shù)字明星演唱，而且這種增長(zhǎng)會(huì)在未來(lái)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(tuán)隊(duì)。他們將不再需要復(fù)雜的研究團(tuán)隊(duì)，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(lái)十年及以后，將加速?gòu)乃幬锇l(fā)現(xiàn)到疾病檢測(cè)以及人們?nèi)绾潍@得所需治療的過(guò)程，進(jìn)而徹底改變醫(yī)療保健領(lǐng)域。
很快，我們將看到 AI 在市場(chǎng)上處理藥品，尋找對(duì)抗疾病的新藥物。算法將設(shè)計(jì)出新的化合物和新的方法來(lái)對(duì)付病毒，這是研究人員從未想過(guò)要嘗試的。AI 還可以比任何放射科醫(yī)生更好地檢測(cè)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(huì)是疾病檢測(cè)。在接下來(lái)的十年中，人工智能將迅速實(shí)現(xiàn)對(duì)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(cè)皮膚癌的準(zhǔn)確率達(dá)到 72％。到 2018 年，最佳分類器在 ISBI 開(kāi)放式皮膚病學(xué)數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率達(dá)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(jiàn)到了 AI 的到來(lái)。醫(yī)學(xué)博士 Robert Schier 在 Radiology Today 雜志中撰文，他介紹了 Google 團(tuán)隊(duì)的算法，比當(dāng)今最好的放射科醫(yī)生還能更好地檢測(cè)乳腺癌。他非常清楚地知道這對(duì)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(kāi)始。”
從病理圖像中檢測(cè)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(shí)僅為 38％。
2008 年，美國(guó)食品和藥物管理局批準(zhǔn)了一項(xiàng)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(xiàng)，到 2018 年，美國(guó) FDA 批準(zhǔn)了多達(dá) 18 項(xiàng)醫(yī)學(xué)成像算法。
可以預(yù)見(jiàn)，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(hù)理。但是正如 Schier 所寫(xiě)，“AI 最終不會(huì)對(duì)放射學(xué)專業(yè)有好處。”
在接下來(lái)的十年中，我們不會(huì)創(chuàng)造出《星際迷航》的機(jī)器人，但我們將為知道如何快速檢測(cè)和處理日常健康問(wèn)題的機(jī)器奠定基矗
醫(yī)療保健領(lǐng)域最徹底的變革，將來(lái)自一個(gè)最意想不到的地方。而去年開(kāi)始的 COVID 大流行，又將極大推動(dòng)生物技術(shù)的興起。
如果過(guò)去十年是大型數(shù)字技術(shù)公司的崛起，那么未來(lái)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(duì)全世界人民的生存威脅，即使這種疾病沒(méi)有我們想象的那樣致命，但它對(duì)整個(gè)社會(huì)帶來(lái)的壓力，將迫使醫(yī)療保健系統(tǒng)變得更強(qiáng)大。
我們已經(jīng)看到，人們部署了機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)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(chǎng)大型自行車?yán)惾绾螌?COVID 傳播到美國(guó)中西部。他們的模型計(jì)算了數(shù)周之前的數(shù)據(jù)，并將擴(kuò)散的預(yù)測(cè)時(shí)間縮短到幾個(gè)小時(shí)，因此他們可以及時(shí)向政府及相關(guān)監(jiān)管組織發(fā)出警報(bào)。
我們還看到了在人類歷史上最快的、最大數(shù)量級(jí)的疫苗研究。輝瑞和 BioNTech 疫苗的早期臨床結(jié)果能夠達(dá)到 90％的有效率，是一項(xiàng)了不起的成就。這證明了開(kāi)放科學(xué)、快速信息共享和 AI 對(duì)藥物設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的推動(dòng)。
在以前，開(kāi)發(fā)一種疫苗通常需要很多年，甚至十幾年的時(shí)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(xiě)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(jìn)行測(cè)試。另外還有 145 個(gè)候選的疫苗正在動(dòng)物或?qū)嶒?yàn)室中接受測(cè)試。考慮到不到一年之前，還沒(méi)有人聽(tīng)說(shuō)過(guò)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(yàn)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(xì)節(jié)。
過(guò)去，科學(xué)家需要花數(shù)年時(shí)間研究病毒的結(jié)構(gòu)，弄清楚并找出對(duì)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(jī)會(huì)殺死一種新的病原體。
但這次，中國(guó)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(jìn)一步研究。
請(qǐng)記住，人類基因組計(jì)劃耗時(shí)十年，耗資 50 億美元，而現(xiàn)在，人們可以在 48 小時(shí)內(nèi)以 200 美元的價(jià)格對(duì)人類基因完成測(cè)序。
世界歷史有時(shí)常常是黑暗而殘酷的，但也是雄偉和輝煌的。人類是一個(gè)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(lái)，現(xiàn)在我們正在向火星發(fā)射宇宙飛船，在 9 個(gè)月而不是 10 年內(nèi)制造疫苗，并讓汽車自己駕駛。
請(qǐng)記�。�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(shí)代才經(jīng)歷 50 年。這種發(fā)展速度越來(lái)越快。
現(xiàn)在，讓我們迎接智能時(shí)代黎明的到來(lái)，有誰(shuí)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。
編譯：陽(yáng)光
編審：王新凱
排版：沈晶
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