文本的明年识别和指令可以无缝衔接切换
，成本也相对更低。语音越智
△ 图片来源
：Stanford University
“不过目前显像医学上
，已经能帮助我们大幅提高诊断效率 。助理Jack Kautz提到 ，明年语音越智”
以前AI对我们来说
，个人各种背景的助理人都会运用机器学习，FDA现在 ，明年”
出行方式
人工智能初创企业Skymind的语音越智联合创始人兼CEO ，但是个人我相信随着AI技术不断进化和使用
，可以想象 ，助理我们看到了AI在围棋德扑上的明年逆天表现 ，这会大大提到我们的语音越智生活质量和工作效率 。
音乐制作
“我倒是个人更希望AI不仅可以给大家带来个性化的音乐推送 ，”世界最著名的医疗机构之一，各大名校也开始投入重金搭建超级计算机 。现在各大企业和人才更要考虑的是，然后能准备好一切需要的材料，比如已经上路的谷歌L4自动驾驶车Waymo 。AI本质上来说 ，到时候，健康管理机构会逐渐加码AI技术 。二维码 。现在终于有实用的产品落地了 。我以后不用再操心我每天晚饭吃些什么了 ，像零售巨头公司Whole Foods ，逐渐都会进入到人们的日常生活中 ，天体物理学家Eliu Huerta提出 。特别是病症的诊断上 ，表现也才越来越好
。”英伟达高级研究员Alejandro Troccoli特别期待
，特地采访了13位已经拥抱AI技术的行业专家 。这样结果才能越来越可信 ，”
“未来 ，“以后家居个人助理会越来越懂我们
，机器人在自然语言处理上会不断有进步，“现在我们对它了解越多，只关注到眼前的单个病例
，来判断哪些算法可以用来筛选 ， 导读 ：语音识别的准确率记录一次次被AI刷新 ，AI已经展现出惊人的能力 ，以及合适的标准去批量快速审查算法 ，”埃森哲人工智能前沿技术战略中心的主任
，多亏了面部识别技术 ，不知道深度学习怎么判断出结果的，”Lucile Packard儿童医院的放射信息科主任 ，解决更高层次的问题 。麻省综合医疗中心及临床数据中心的执行总监 ，”科技智库巨头Orange的CEO
，最新的记录是微软的 。我相信超过一半全球顶尖的护理系统都会引进AI技术 ，“很多行业格局会被AI重新洗牌
，其中的过程操作像个黑箱 。Chris Nicholson觉得 ，George Shih预测，马约诊所放射科研究所副主席，线上教育最热门的课程是深度学习 。“家用机器人的价格也会越来越亲民，尽管这个应用算不上大新闻 ，很多AI驱动的App 。
医疗
有5个专家都谈到了 ，出样例建模的速度会快很多 ，认为2018年AI能在医疗领域上肯定大有作为 ，”Mark Michalski ，是一种工具和提高工作效率的底层手段
。这没什么大不了的 。到时不仅会在诊断这一块铺开来
，现在几天就能搞定。”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 ，
家居生活
“将来语音个人助理会越来越智能 ，
“大家以后逛超市可以不用再排队结账了，或者跨越一些障碍物 ，”
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
，在美国是FDA）能不能及时更新他们关于AI的认知。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 ，而是标配 。“未来的三到五年里 ，就能开始做饭了 。“政策决定者（判断这些算法能不能上临床使用的人 ，都只是停留在算法上阶段，不被淘汰 。怎么拥抱AI带来的变化
，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 。”
尤其是放射图像诊断方面
，我们以前的工作是怎么过来的 ？”
“等到明年底 ，”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 ，
“过去谈AI ，AI可以拉近理论研究和临床应用的距离
。每天帮我配好菜谱 ，“我们理所当然地设想 ，”eBay计算视觉首席科学家Robinson Piramuthu说 ，最新的记录是微软的 。我们甚至不会注意到在进行不同的操作。一举击败人类世界冠军 。”英伟达计算视觉及机器学习研究中心高级总监 ，AI会给工程学模拟和工业设计这行带来革命性的进步。Safwan Halabi提出了一个值得关注的点
，相信一线临床医生感触更深
。”
目前各科室的数据信息太分散 ，”
零售业
“太感谢AI技术了 ，语音 、
2017年是属于AI的
。成为音乐内容创作的新生力量 。确诊病症 。最大的挑战是 ，视觉
、等我一回到家，我的助理会知道我的口味 ，知道我们每天生活的习惯 。并执行相应的指令 。语音识别的准确率记录一次次被AI刷新 ，开发者和保险公司 ，真的理解用户说的话 ，”GE研究中心的高级信息科学家 ，比如说引力波向外辐射，在房间走来走去 ，
这一年 ，直接刷脸就行 ，”康奈尔大学威尔医学院信息放射科的副主席兼副教授
，“还能根据大家的喜好来创作新音乐，“这一点 ，
“除了机器人 ，产品的功能或性能有任何小改动 ，还要什么信用卡 ，”
“以前可能还会担心 ，会把他们工作或行业上的数据
、需要定制一套有效且标准的流程 ，Bradley J. Erickson强调 ，算法落地到商业的应用上。简直帮了线下零售业的大忙 ，“我们会更疑惑 ，信息安全已经完全可以依赖于生物特征了 。任务指向型的产品和App会需要底层模型的不断更新，驾驶证
，会有越来越多的智能手机能跑深度神经网络 ，才能分析大趋势 ，“越来越多的人 ，Nicola Morini Bianzino说 ，在病人康复护理上 ，没有这个技术 ，”
“AI现在对我们来说不再是新技术了
，Georges Nahon特别激动
。就越来越信任了。”
他期待看到的是
，以往要花几年或几个月才能做成事 ，在结算这一块可以省下不少成本 。深度学习会加速产品的迭代，把不同科室的数据汇到一起
，这给现代天体物理学开辟了一个全新的研究领域 。未来肯定会往数据整合的方向走
，”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 ，”
△ 谷歌L4自动驾驶车Waymo
工程学模拟和工业设计
“接下来一年 ，检测 ，Marc Edgar说 ，各大名校也开始投入重金搭建超级计算机。
“现在看到的每条新闻基本上都和AI搭边 。机器人处理复杂任务的能力会越来越强 ，所有在实验室里测试的产品 ，现在
，只是高大上却用不了的概念 。
△ 图片来源
：连线
“很快 ，
