智能革命的开始！AI下一个十年，将变革人类医疗和艺术

VR虚拟现实1年前 (2023)发布 aixure

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导读：人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一项终极技术，可以用于设计新材料，可以用于改变我们的学习方式、甚至与周围一切事物互动的方式，并且可以改变人们如何管理世界和社会、如何创造艺术并治愈病人的方式。简而言之， AI 将触及人类生存的每一个方…

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一项终极技术，可以用于设计新材料，可以用于改变我们的学习方式、甚至与周围一切事物互动的方式，并且可以改变人们如何管理世界和社会、如何创造艺术并治愈病人的方式。

简而言之，AI 将触及人类生存的每一个方面。如果过去的几千年是关于人类规模、工业化规模的发展，那么 AI 将以前所未有的指数级增长速度，加速这种规模的增长。

这是因为智能（Intelligence）是我们所有创新的核心。正是因为智慧与创造，生活在大城市中的人们可以周游世界、建造伸向天空的摩天大楼才成为可能；正是因为智慧与创造，人们现在可以在手机上阅读这篇文章，这也是人们现在可以随时随地与朋友和家人聊天的原因。

回顾过去，科学革命只有 400 年的历史，工业革命也仅仅过去 200 年。现在，我们正处在仅有 50 年历史的信息革命中。这其中的每一项创新，都建立在前一项创新的基础之上，并且这种变革越来越快。

下一个十年，标志着智能革命的开始，这是一个属于 AI 的时代。未来十年，AI 将为电影、音乐、电视和医学带来令人难以置信的变化，几乎没人可以完全预见它们的未来。

AI 将成为人们的医生和最亲密的朋友；我们将与 AI 交谈，详细询问它我们要去的方向；当人们生病的时候，我们可以询问 AI 如何治疗。

AI 还将重新组织我们的生活和社会，AI 将跟踪疾病的传播并优化道路和城市的建设方式，AI 还将向我们展示隐藏在数据中看不见的见解。

现在，这所有的一切都已经悄悄地开始了。

未来的人工智能

现阶段的 AI 技术，仍然是大型科技公司控制下的产物，毕竟这些公司投入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的超级顶尖团队，在一些数据科学方面提供支持。但是对于所有 AI 领域的从业者来说，这种发展模式仍处于早期阶段。

像 Google 这样的大型科技公司拥有一大批编程人员，他们已经为 Google 构建了通用的云操作系统，以运行其数据中心网络。开发新技术时，他们可以通过更新和改编其软件或发明新软件进行管理，从而很容易地将 AI 融入进来。对于他们来说，AI 只是机器中的另一个齿轮。

要摆脱大型科技公司的控制，我们需要功能强大的开源平台，这些平台能够将 AI 和 ML 交到所有 AI 人的手中。

也就是说，我们需要 AI 的 Linux。

一大批由风险投资公司支持的开源公司正在努力开发通用软件，以推动 AI 创新。他们在 AI 未来基础设施的不同层面上，不断寻求着发展，这其中的一些人将成为巨人，另一些将被最终赢家吞噬。

图 | 未来AI基础架构堆栈中的一些关键公司

一旦我们在这个领域拥有了一个明确的胜利者，那么这一个堆栈将成为未来AI创新的基石。当一个堆栈形成时，它使开发人员可以“上移”解决更多有趣的问题。ML将标注99％的数据，人类将对其进行检查。科学家将从一系列现成的方法开始解决他们的问题。

同时，在电子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。这些芯片将迅速融入每款智能手机、游戏机和传感器的通用架构中。

所有这些都会使AI/ML脱离大型技术公司，并将带来大小不同的AI应用程序的“寒武纪大爆炸”。

这些大大小小的应用会带来农业、金融、药物、防御、安全、零售、电信等行业的高速发展，而在艺术和医疗保健领域，这种发展将变得更加明显。

AI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。我们已经看到最前沿的研究所带来的突破，并且这些突破将在未来几年相互促进。

未来的制片厂会用数字方式培养他们想要的任何演员，并用AI把他们放进最新的大片里。如果大家喜欢银幕上标志性的老明星，例如汉弗莱鲍嘉（Humphrey Bogart）和玛丽莲梦露（Marilyn Monroe），那么就不再有现实演员的空间了。

当然，动画制作者的工作量也将会减少，因为深度学习算法已经研究了运动和表情的规律，并可以即时地重现它们。

动画师将告诉AI他们希望角色拥有什么样的情感，AI将根据要求进行创作，然后动画师只需对创作后的作品进行调整以使其更加完美。

我们已经看到了电影和电子游戏进步的相互影响，并且在未来十年中，这种融合将会加速。随着电子游戏一直朝着实时拥有真实画面的方向发展，最终，AI将获得成功，届时这项技术将真正席卷电影制作领域。

图 | 艾娃·加德纳（Ava Gardner）在 AI 时代重生

最终，人们将只需在一个盒子中就拥有一个电影制片厂。在这个盒子里，动画制作人员和导演可以通过拖拽人物来快速制作整部电影。然后，然后他们可以把任何虚构的或真实的演员叠加在这些人物上，创造出一个精彩的新表演。

AI 将为这些动作和表情提供技术支持，从而真实再现艾娃·加德纳（Ava Gardner）的叹息、汤姆·克鲁斯（Tom Cruise）的迷人魅力以及马修·麦康纳（Matthew McConaughey）和梅丽尔·斯特里普（Meryl Streep）的眼泪。

我们还将看到演员的部分表演由 AI 修正或更改。该算法可以简单地补充新的表演，而不是当导演以后想要更改某些东西时，演员再需要回来拍摄。

在音乐界，人们已经接近实现数字明星演唱，而且这种增长会在未来几年内加速。OpenAI Juke Box 已经可以再现弗兰克·辛纳特拉（Frank Sinatra）、猫王（Elvis Presley）等。

不久之后，媒体公司也将拥有自己的 AI 研究团队。他们将不再需要复杂的研究团队，只需要基本的编程人员即可将成熟的技术应用于任何人都可以使用的主流应用程序中。

在医疗保健领域大显身手

人工智能将在未来十年及以后，将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，进而彻底改变医疗保健领域。

很快，我们将看到 AI 在市场上处理药品，寻找对抗疾病的新药物。算法将设计出新的化合物和新的方法来对付病毒，这是研究人员从未想过要尝试的。AI 还可以比任何放射科医生更好地检测癌症，并可使医生的治疗水平提升到全新的高度。

最快的突破将会是疾病检测。在接下来的十年中，人工智能将迅速实现对放射学的终结。

2017 年，Google 的研究人员展示了使用预先训练的 Inception V3 卷积神经网络检测皮肤癌的准确率达到 72％。到 2018 年，最佳分类器在 ISBI 开放式皮肤病学数据集上准确率达到了 85％。到 2020 年，同类最佳的系统具有 96％的准确率，与地球上顶尖的放射学家准确率相同。

顶尖的放射科医生们也已经预见到了 AI 的到来。医学博士 Robert Schier 在 Radiology Today 杂志中撰文，他介绍了 Google 团队的算法，比当今最好的放射科医生还能更好地检测乳腺癌。他非常清楚地知道这对他的职业意味着什么：“该系统的出现标志着诊断放射学结束的开始。”

从病理图像中检测转移性乳腺癌的 CNN 模型，已经获得了令人难以置信的 99％的成功率，而人类医生在具有挑战性的幻灯片上得分有时仅为 38％。

2008 年，美国食品和药物管理局批准了一项用于医学成像的算法，到 2013 年，这一数字降为零。但在 2017 年升到了 4 项，到 2018 年，美国 FDA 批准了多达 18 项医学成像算法。

可以预见，AI 将是伟大的医生，患者将从 AI 那里获得更好、更快、更便宜的护理。但是正如 Schier 所写，“AI 最终不会对放射学专业有好处。”

在接下来的十年中，我们不会创造出《星际迷航》的机器人，但我们将为知道如何快速检测和处理日常健康问题的机器奠定基矗

医疗保健领域最彻底的变革，将来自一个最意想不到的地方。而去年开始的 COVID 大流行，又将极大推动生物技术的兴起。

如果过去十年是大型数字技术公司的崛起，那么未来十年，生物技术力量将出现前所未有的激增。

大流行是对全世界人民的生存威胁，即使这种疾病没有我们想象的那样致命，但它对整个社会带来的压力，将迫使医疗保健系统变得更强大。

我们已经看到，人们部署了机器学习来跟踪疾病的传播。数据科学家正在使用 GPS 数据跟踪一场大型自行车拉力赛如何将 COVID 传播到美国中西部。他们的模型计算了数周之前的数据，并将扩散的预测时间缩短到几个小时，因此他们可以及时向政府及相关监管组织发出警报。

我们还看到了在人类历史上最快的、最大数量级的疫苗研究。辉瑞和 BioNTech 疫苗的早期临床结果能够达到 90％的有效率，是一项了不起的成就。这证明了开放科学、快速信息共享和 AI 对药物设计和开发的推动。

在以前，开发一种疫苗通常需要很多年，甚至十几年的时间。到现在为止，腮腺炎疫苗仍保持了最快研制疫苗速度的记录，该疫苗在大约四年内从样本采集变成了上市产品。

Emily Waltz 为 IEEE Spectrum 撰写的文章中提到：“根据世界卫生组织（WHO）的数据，截至 9 月初，已有 34 种候选疫苗在人体中进行测试。另外还有 145 个候选的疫苗正在动物或实验室中接受测试。考虑到不到一年之前，还没有人听说过这种新型冠状病毒，这些数字真是惊人。”