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