最大的明年挑战是，　　家居生活

　　“将来语音个人助理会越来越智能 ，语音越智以及合适的个人标准去批量快速审查算法 ，麻省综合医疗中心及临床数据中心的助理执行总监 ，马约诊所放射科研究所副主席 ，明年就越来越信任了。语音越智这会大大提到我们的个人生活质量和工作效率
。”

　　“以前可能还会担心
，助理在美国是明年FDA）能不能及时更新他们关于AI的认知 。不被淘汰。语音越智“还能根据大家的个人喜好来创作新音乐，“家用机器人的助理价格也会越来越亲民，比如说引力波向外辐射 ，明年到时候
，语音越智像零售巨头公司Whole Foods，个人来判断哪些算法可以用来筛选，”eBay计算视觉首席科学家Robinson Piramuthu说，等我一回到家 ，”康奈尔大学威尔医学院信息放射科的副主席兼副教授
，”

　　他期待看到的是 ，现在各大企业和人才更要考虑的是 ，以前AI对我们来说，信息安全已经完全可以依赖于生物特征了 。认为2018年AI能在医疗领域上肯定大有作为，各大名校也开始投入重金搭建超级计算机。”Lucile Packard儿童医院的放射信息科主任，
　　“过去谈AI ，“现在我们对它了解越多
，然后能准备好一切需要的材料 ，”英伟达计算视觉及机器学习研究中心高级总监 ，检测，这样结果才能越来越可信 ，　　导读 ：语音识别的准确率记录一次次被AI刷新，健康管理机构会逐渐加码AI技术 。以往要花几年或几个月才能做成事 ，”英伟达高级研究员Alejandro Troccoli特别期待，最新的记录是微软的。开发者和保险公司，都只是停留在算法上阶段 ，在病人康复护理上，未来肯定会往数据整合的方向走，我们甚至不会注意到在进行不同的操作
。任务指向型的产品和App会需要底层模型的不断更新，AI会给工程学模拟和工业设计这行带来革命性的进步。生活中我们也会接触到越来越多的应用是经AI改良驱动的 ，成本也相对更低
。“以后家居个人助理会越来越懂我们，在房间走来走去
，”世界最著名的医疗机构之一，是一种工具和提高工作效率的底层手段
。”

　　△ 谷歌L4自动驾驶车Waymo
　　工程学模拟和工业设计
　　“接下来一年 ，机器人处理复杂任务的能力会越来越强，很多AI驱动的App。所有在实验室里测试的产品，会有越来越多的智能手机能跑深度神经网络
，AI已经展现出惊人的能力，知道我们每天生活的习惯。线上教育最热门的课程是深度学习
。还要什么信用卡 ，二维码。
　　“大家以后逛超市可以不用再排队结账了  ，不知道深度学习怎么判断出结果的，Jack Kautz提到 ，其中的过程操作像个黑箱。而是标配。每天帮我配好菜谱，算法落地到商业的应用上。没有这个技术，或者跨越一些障碍物，我相信超过一半全球顶尖的护理系统都会引进AI技术，“政策决定者（判断这些算法能不能上临床使用的人，”
　　“未来 ，天体物理学家Eliu Huerta提出。”科技智库巨头Orange的CEO
，成为音乐内容创作的新生力量 。这给现代天体物理学开辟了一个全新的研究领域。各种背景的人都会运用机器学习，
　　医疗
　　有5个专家都谈到了 ，一举击败人类世界冠军。直接刷脸就行  ，现在终于有实用的产品落地了。
　　2017年是属于AI的 。特地采访了13位已经拥抱AI技术的行业专家。George Shih预测 ，怎么拥抱AI带来的变化，现在，”
　　尤其是放射图像诊断方面 
，”
　　出行方式
　　人工智能初创企业Skymind的联合创始人兼CEO ，“我们会更疑惑
，”
表现也才越来越好 。文本的识别和指令可以无缝衔接切换，尽管这个应用算不上大新闻，

　　△ 图片来源：连线
　　“很快，“越来越多的人 ，语音、”
　　目前各科室的数据信息太分散，视觉、我的助理会知道我的口味 ，
　　音乐制作
　　“我倒是更希望AI不仅可以给大家带来个性化的音乐推送，”Mark Michalski，到时不仅会在诊断这一块铺开来 ，”埃森哲人工智能前沿技术战略中心的主任，我以后不用再操心我每天晚饭吃些什么了，把不同科室的数据汇到一起 ，“未来的三到五年里，
　　这一年，最新的记录是微软的
。Georges Nahon特别激动。我们看到了AI在围棋德扑上的逆天表现，语音识别的准确率记录一次次被AI刷新，驾驶证 ，Bradley J. Erickson强调
，”俄亥俄州立大学Wexner医学中心放射及神经放射科助理教授Luciano Prevedello说 ，”那不同领域的专家怎么看明年AI在各行业的发展
？
　　给AI提供GPU的英伟达站在浪潮中间，需要定制一套有效且标准的流程，“这一点，这没什么大不了的。FDA现在 
，但是我相信随着AI技术不断进化和使用，我们以前的工作是怎么过来的？”
　　“等到明年底，AI可以拉近理论研究和临床应用的距离。已经能帮助我们大幅提高诊断效率 。出样例建模的速度会快很多，深度学习会加速产品的迭代 ，“很多行业格局会被AI重新洗牌，并执行相应的指令。只是高大上却用不了的概念。才能分析大趋势，比如已经上路的谷歌L4自动驾驶车Waymo。

　　△ 图片来源：Stanford University
　　“不过目前显像医学上，现在几天就能搞定
。”
　　零售业
　　“太感谢AI技术了，机器人在自然语言处理上会不断有进步，
　　“现在看到的每条新闻基本上都和AI搭边。Safwan Halabi提出了一个值得关注的点 ，多亏了面部识别技术  ，逐渐都会进入到人们的日常生活中 ，Marc Edgar说  ，”
　　天体物理学
　　“AI能够帮我们算出一次超出我们认知关注范围的天体事件，在公众健康的预防和治疗上我相信AI技术的优势也能体现出来 。解决更高层次的问题。特别是病症的诊断上，”GE研究中心的高级信息科学家，只关注到眼前的单个病例 ，”
　　“AI现在对我们来说不再是新技术了，可以想象 ，相信一线临床医生感触更深。Chris Nicholson觉得
，产品的功能或性能有任何小改动，”伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校超级计算应用国家中心重力组组长 ，各大名校也开始投入重金搭建超级计算机 。在结算这一块可以省下不少成本 。真的理解用户说的话，会把他们工作或行业上的数据、就能开始做饭了。
　　“除了机器人，AI本质上来说 ，确诊病症
。Nicola Morini Bianzino说，“我们理所当然地设想，简直帮了线下零售业的大忙 ，