2017年被《华尔街日报》、《福布斯》和《财富》等刊物称为“人工智能之年”。各种深度学习在线课程不断推出，接受相关教育的途径也更多了；语音识别准确性的记录被多次打破。此外，牛津大学、麻省总医院和通用电气旗下的Avitas Systems 等研究院校和机构也纷纷在深度学习超级计算机领域进行投资。
2017 年人工智能领域取得了许多里程碑式的成果，而以上只是其中一部分。那么，以后人工智能又会如何发展呢？
以下是由全球顶尖研究人员和行业思想领袖所做的预测：
人工智能将在医学领域发挥实效
Mark Michalski
麻省总医院与布列根和妇女医院临床数据科学
执行主任
“2018 年，人工智能将在医学领域发挥实效。我们将从算法阶段发展到产品阶段，思考更多关于集成和验证的问题，将概念变成真实存在、切实可行的解决方案，并能够真正为医生所用。到明年年底，我认为在半数领先的医疗保健体系中，诊断团队会采用某种形式的人工智能。诊断医学专业领域将率先采用多种人工智能技术，同时越来越多面向人口健康、医院运营和各种临床专业领域的解决方案也将采用人工智能。2018 年，我们将开始采用一项技术，真正地在全球范围内改变医疗服务人员的工作方式，以及患者体验医疗保健的方式。”
深度学习将对工程模拟和设计产生革命性的影响
Marc Edgar
GE Research高级信息科学家
“2018年，深度学习将在工程模拟和设计领域引发一场革命。在未来三到五年里，深度学习将加快产品开发速度，将开发周期从几年缩短到几个月、几周甚至几天，从而在产品功能、性能和成本方面创造一种快速创新的新模式。”
人工智能将被视为“常规”临床系统的一部分
Luciano Prevedello
俄亥俄州立大学Wexler医学中心
放射学和神经放射学医学博士、公共卫生学硕士
“从2018年开始，人工智能将深深融入我们的临床系统，那时它不会再被称作人工智能，而只是一个常规系统。人们会问自己：‘过去没有这些系统我们是怎么工作的？’”
人工智能将被视为主流内容的创作者
Jan Kautz
NVIDIA视觉计算和机器学习研究部门高级总监
“鉴于研究速度之快，在我看来人工智能将创造出新的个性化媒体，例如根据个人偏好创作音乐。想象一下，未来会有一种音乐服务，不仅能够播放你喜欢的现有歌曲，而且还能不断为你独家创作新歌曲。”
技术将继续根据人工智能进行调整
Nicola Morini Bianzino
埃森哲公司
人工智能部门总经理兼技术发展与战略部门主管
“人工智能将影响未来25%的技术支出。关键的问题是机构和员工如何应对人工智能技术带来的变化。”
生物识别技术将取代信用卡和驾照
Georges Nahon
Orange Silicon Valley首席执行官兼Orange Institute（一所全球性研究联合实验室）总裁
“得益于人工智能的强大功能，人脸将成为新型信用卡、驾照和条形码。通过采用生物识别功能，人脸识别技术彻底改变了安全验证的方式。而且技术和零售行业也正在融合，亚马逊收购全食超市就是一个很好的例证。据此我认为，在不久的将来，人们将不需要在商店排队。”
新的深度学习技术让数据处理更透明
Bradley J.Erickson博士
身兼梅奥医学中心放射科顾问、生物医学统计和信息科顾问、健康科学研究科顾问、研究部门和放射科
副主任职位
“深度学习将显著推动放射学报告中量化内容的增加。人们对于深度学习会成为‘黑盒子’的担心会大大减少，因为新技术会帮助我们了解深度学习‘观察到’的东西。”
人工智能和深度神经网络将能够在智能手机上使用
Robinson Piramuthu
eBay计算机视觉部门首席科学家
“智能手机上的大量应用将通过运行深度神经网络来实现人工智能功能。友善温和的机器人将变得越来越经济实惠，并且成为家庭生活中的新平台。它们将开始把视觉、语言和语音结合起来，其方式会让用户不知不觉地忽略这些这些沟通模式之间的差异。”
人工智能将更加全面地融入日常生活
Chris Nicholson
Skymind.io首席执行官兼联合创始人
“机器人将能够更好地处理那些人类认为稀松平常的‘复杂’任务，比如在房间内四处走动以及跨过物体。它们将能够更熟练地处理单调、常规的任务。另外，我也期待着能在NLP（自然语言处理）任务方面取得进展，因为从目前来看我们仍然有漫长的路要走。我们将看到越来越多含有不同形式人工智能技术的产品走进生活。现在，Waymo的L4级自动驾驶汽车已经上路。所以，这些在实验室测试的对象将变得更加普遍和方便。人工智能将会渗入越来越多的生活领域。”
人工智能的发展将更加多样化
George Shih
MD.ai 创始人、威尔康奈尔医学院
信息学与放射科副教授兼副主任
“我们将开始看到有越来越多背景各异的人士参与人工智能的创建、开发和生产工作。工具和基础设施将继续改善，从而使更多人能够轻松将自己的数据和算法转化为实际可用的东西。通过各种产品和应用，人们将能够对基础模型的内部工作进行更多交互式查询，因此对这些系统的信任度也会更高，尤以任务关键型应用为甚。在医学领域，我们将看到跨多学科的不同信息来源越来越多地进行聚合，而非专注于单一应用案例，但这些目标应用的范围仍将持续以超快的速度扩展。”
人工智能将在当代天体物理学中开创新的研究领域
Eliu Huerta
伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校
国家超级计算应用中心天体物理学家、重力组组长
“人工智能将能够帮助人们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。”
人工智能将走出研究实验室来到患者床边
Safility Halabi
斯坦福大学医学中心
露西尔帕卡德儿童医院放射信息学医疗主任
“成像领域中的人工智能技术已经达到了‘发展曲线‘ 的峰值，我们将开始看到具有人工智能功能的工具走出研究实验室，应用到放射科医生的工作站，并最终来到病人床边。人工智能评估和实施用例（例如工作流程工具、质量/安全、患者分诊等）将开始引起开发者、保险公司、医疗保健组织和机构的注意。管理者紧跟创新技术的能力将成为医疗和成像行业面临的重大挑战。FDA需要找到高效、精简的方法对用于筛查、检测和诊断疾病的算法进行审批。”
人工智能个人助理将变得更加智能
Alejandro Troccoli
NVIDIA高级研究科学家
“人工智能个人助理将变得更加智能。随着个人助理越来越多地了解我们的日常生活，我可以想象会有那么一天，我不必再担心准备晚餐的事儿。我的人工智能助理知道我喜欢什么、我的厨房里有什么东西、我周几喜欢在家里做饭，并确保当我下班回来的时候所有食材已经准备完毕，让我能够为自己烹饪一份渴望已久的美味佳肴。”
