《華爾街日報》、《富比士》及《財富》等出版品皆稱2017年是「人工智慧元年」，他們所說的倒也是合情合理。
人工智慧在新的領域裡擊敗職業電玩選手和撲克玩家；多個線上課程讓更多人進行深度學習課程；多次打破語音辨識正確率紀錄，最近一次是由 Microsoft 寫下紀錄；牛津、麻省總醫院及 GE 的 Avitas 系統等研究大學和組織則是投入發展深度學習超級電腦。
這些只是部分在2017年達到的重大里程碑，那麼接下來呢？
我們收集了全球頂尖研究員和產業思維領導者的預測內容。
人工智慧將成為真正的醫學
「人工智慧在2018年將落實醫學，我們將從演算法變成產品，更深入思考整合和驗證，那些解決方案就會從概念真正加以落實，變成可供醫師運用的實際辦法。明年底之前，我想有半數的頂尖醫療體系將在他們的診斷業務方面，採用某些形態的人工智慧技術。雖說是診斷領域率先採用人工智慧技術，我們也見到很快陸續將推出用於公共衛生、醫院營運和諸多臨床專業領域的解決方案。我們在2018年將會開始採用一項技術，從全球規模上真正改變過去醫療服務提供者的工作方式，還有病患體驗醫療服務的方式。」－麻省總醫院與伯明罕及女性臨床資料科學中心（Brigham and Women’s Center for Clinical Data Science）執行董事 Mark Michalski
深度學習將改寫工程模型與設計領域的發展樣貌
「2018年將會是深度學習開始改寫工程模型與設計領域發展樣貌的一年。在接下來的三到五年，深度學習將加快產品開發的腳步，從原先的數年縮短為數月、從數週減少到數日，在產品功能、效能及成本方面的迅速創新建立新的典範。」－GE Research 資深資訊科學家 Marc Edgar
人工智慧將被視為「尋常」臨床體系的一員
「2018年之後，人工智慧將納入臨床體系，不再稱之為人工智慧，而只是尋常的一套系統。人們會自問：『過去沒有這些系統，我們是怎麼活下來的？』」－俄亥俄州立大學韋克斯納醫學中心放射學及神經放射學部門公衛醫學博士 Luciano Prevedello
人工智慧將視為主流內容創作者
「如今研究的發展動作這麼快，我期望人工智慧能創造出新的個人化媒體，像是按照個人品味推薦音樂。想像一下，未來的音樂服務不只是播放目前你可能愛聽的歌曲，還會不斷只為你創作新歌。」－NVIDIA 視覺運算與機器學習研究部門資深總監 Jan Kautz
科技將持續順應人工智慧的發展
「人工智慧將影響日後 25% 的科技支出金額，關鍵在於組織和人類勞動力要怎麼因應人工智慧技術帶來的改變。」－Accenture埃森哲人工智慧與科技成長及策略引領部門總經理 Nicola Morini Bianzino
生物識別技術將取代信用卡和駕照
「拜人工智慧所賜，臉孔將成為新的信用卡、駕駛和條碼。臉孔辨識技術早就以生物辨識功能全面改變了保全行業，還有看到科技業跟零售業如何合併，就像是 Amazon 收購 Whole Foods 一樣，可以預見的是在不久的未來，人們在店內消費時不用再排隊等結帳。」－Orange Silicon Valley 執行長、全球研究共同實驗室 Orange Institute 總裁 Georges Nahon
新的深度學習技術將讓人更清楚處理資料的方式
「深度學習將大幅增加放射線檢查報告的量化內容，新的技術將讓我們明白深度學習『看到』了什麼，不再把它視為『黑盒子』。」梅奧醫院放射線部顧問、健康科學研究部生醫統計與醫學資訊學顧問、放射線部研究副主任 M.D.／Ph.D. Bradley J. Erickson
可在智慧型手機上使用人工智慧和深度神經網路
「智慧型手機上的大量應用程式將運行深度神經網路，以促進人工智慧的發展。機器人的價格更為平易近人，成為家中新的平台，開始串連起視覺、語言和語音，使用者不會感覺到這些溝通方式間的差異。」－eBay 電腦視覺部門首席科學家 Robinson Piramuthu
人工智慧將更加融入日常生活
「機器人變得更善於處理人類仍視為理所當然的複雜工作，像是在房間裡走動和跨越物體，還有更熟練處理枯燥尋常的事物。我還期望看到神經語言規劃（NLP）方面有所進展，它還有很大的進步空間。我們會看到愈來愈多採用某些人工智慧型態的產品，進入我們的生活。Waymo 的第四級自動駕駛車將投放到路上，這些過去在實驗室裡測試的東西將陸續問世，接觸到生活的更多層面。」－Skymind.io 執行長暨共同創辦人 Chris Nicholson
人工智慧的發展將更多元
「我們會開始見到更多有著各種背景的人們，加入建造、開發和產品化人工智慧的行列。工具和基礎架構會不斷提升其水準，讓更多人將他們的資料和演算法用於實體環境。產品和 app 將在基礎模型的內部進行更多互動查詢活動，產生出的結果讓人對這些系統更信任，尤其是那些重大的應用程式。在醫學方面將集合更多不同來源、跨多個學科的資訊，而非著重於單一應用的個案上，不過這些特定應用程式的規模會持續高速增長。」－MD.ai 創辦人／康乃爾大學威爾醫學院放射學系醫學資訊學助理教授暨副主任 George Shih
人工智慧將為當代天文物理學打開新的研究領域
「人工智慧將能偵察到散發出重力波這種出人意料的天文物理事件，為當代天文物理學開啟新的研究領域。」 – 伊利諾大學厄巴納香檳分校國家超級電腦應用中心天文物理學家暨重力組長 Eliu Huerta
人工智慧將從研究實驗室走到患者的床邊
「用於影像方面的人工智慧將達到『成熟度曲線』的巔峰，運用人工智慧的工具將從研究實驗室走進放射科醫師的工作站，最終走到病患的床邊。人工智慧評估和執行方面不具吸引力的用途（像是工作流程工具、品質／安全性、患者檢傷分類等），將開始受到開發者、保險公司、醫療組織和機構的注意。醫學和影像人工智慧產業面臨的最大難題之一，便是監管單位跟上創新速度的能力。FDA 得找出高效率又簡單的方法，以審查批准用於篩檢、偵查和診斷疾病的演算法。」－史丹福大學兒童健康露西爾帕卡德兒童醫院放射科醫學資訊醫學主任 Safwan Halabi
人工智慧個人助理將不斷變得更聰明
「個人助理人工智慧將不斷變得更聰明。這些個人助理更深入學習我們的日常活動，我可以想像總有一天我不用再擔心準備晚餐的事。我的人工智慧助理知道我愛吃什麼、我的食品儲藏間裡有些什麼、一週裡有哪幾天我愛在家裡下廚，還有保證我下班到家時，所有採買的東西都已經送到門口，準備好讓我進廚房烹煮。」－NVIDIA 資深研究科學家 Alejandro Troccoli
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