本文观点来自Neil Jacobstein，它是AI领域的专家，有超过25年的技术咨询经验。目前，他是奇点大学人工智能项目的负责人，也是斯坦福大学MediaX项目的杰出访问学者。同时，他还担任亨利皇冠研究员、阿斯彭研究所主持人，并在美国国家科学院地球和生命研究委员会任职。Jacobstein预测，从现在开始到2024年的五年内，AI领域将出现五大趋势。
AlphaGo Zero是一款基于机器学习（machine learning）的计算机程序，通过训练，它学会了下围棋，并在2016年以100：0的战绩打败了旧版AlphaGo。不同于通过人类数据进行自我学习的旧版AlphaGo，AlphaGo Zero采用自我博弈的方式进行训练——这种原理被称为“深度学习”。
AlphaGo Zero从零开始建立自己的知识储备，展示了一种新型的、不会因人为偏差而产生失误的创造形式。更具开创性的是，在这种类型的AI识别模式下，机器能在短短几个小时内积累数千年的知识。
虽然这些系统无法回答“什么是橙汁？”这样的问题，或者与五年级学生进行智力比拼，但是它们正与其他形式的狭义AI融合在一起，采用的策略也越来越复杂。
在接下来的五年里，没有人能预料到是否会有比AlphaGo Zero更先进的AI出现，也许它既能协助你的工作，又能照顾你的生活。
▲Elo评分是对围棋等竞技游戏中棋手相对技能水平的一种衡量，它显示出AlphaGo在发展过程中是如何变得越来越强大的。来源：/p>
最近，一组中美研究员开发出了一套用于诊断儿童常见疾病的人工智能系统，它能够诊断从流感到脑膜炎等一系列疾病。开发者把近60万人的130万次门诊记录编制成电子健康档案，输入AI系统，使其自主学习，最终得出了前所未有的精确诊断结果。
虽然美国的卫生系统不能轻而易举地获得全民健康数据，但在使用AI进行医疗诊断方面已经取得了进展。加州大学圣地亚哥分校眼科遗传学主任张康建立了自己的系统，通过文字和医学图像来检测病人是否具有糖尿病性失明的迹象。
展望未来，Jacobstein预测，“我们很快就会看到一个转折点，医生们会觉得在工作中不使用机器学习和AI是一种风险，他们也许会因为错过一个重要的诊断信息而被追究责任。”
▲去年在北京举行的一场比赛中，医生们与人工智能电脑展开竞争，通过人脑的磁共振图像来识别疾病。人类医生输了。来源：Mark Schiefelbein /美联社
研究人员估计，有1060种分子结构有着成为药物的潜力，这一数字比太阳系中的原子数目还要大。而现在，化学家必须基于其分子结构，判断分子特性，进而做出药物预测，然后合成大量的变体来验证他们的假说。
Jacobstein说：“量子计算将对工业领域产生重大影响，不是通过破解加密技术的方式，而是利用大规模的并行处理（parallel processing）进入设计领域，这种并行处理可以利用叠加原理（superposition）、量子干涉（quantum interference）和量子纠缠（entanglement），使其运算能力远远超过经典计算模式（classical computing）。”
随着AI不断融入我们的生活，我们遭受网络攻击的威胁也越来越大；“深度攻击”可以使用AI生成的数据来避免人为和AI监控。
此前已有许多例子证明了这一点。曾有人利用AI技术，制作出关于前总统奥巴马的不实视频，视频中奥巴马说的都是刻意编造的假话。还有一个对抗性AI“欺骗”了另一种算法，使它将停车标志归成时速45英里的限速标志。
如果没有适当的保护机制，AI就可以被操纵来实现任意一种破坏性目标，无论是毁坏他人声誉还是改变自动驾驶汽车的原有路线。
Jacobstein的观点是：我们的建筑、住宅、医疗系统、空中交通管制、金融机构、军队系统和情报机构都有安全系统。这些系统经常被黑客入侵，而未来这一频率将越来越高。因此，这一领域里有巨大的商机，使我们有机会未雨绸缪，预防入侵。
正如现代计算机改变了我们与比特（bit）和信息的关系一样，AI将重新定义和革新我们与分子和材料的关系。人们目前正在使用AI寻找可用于清洁技术创新的新材料，如太阳能电池板和电池，以及可进行人工光合作用的设备。
根据行业专家的说法，如今创造一种新材料需要15到20年的时间。但随着AI设计系统性能的飞速发展，它们将极大地加快材料发现过程，使我们能够以创纪录的速度解决气候变化等紧迫问题。像Kebotix这样的公司已经在简化化学物质和材料的发现过程，现在只需点击一个按钮，就能获得他们想要的结果。
仅仅在过去的三年里，世界各国都签署了相关人工智能战略和计划，以加速创新。企业和智囊团也在聘请人工智能工程师和技术顾问，以期充分利用AI——这一计算机科学家吴恩达(Andrew Ng)所称的21世纪的新“电力”。
随着市场的蓬勃发展，新兴企业将迅速出现，它们都将利用未开发的数据来源或未满足的安全需求来达到自己的目的。
请记住：良好的数据是至关重要的燃料。明确的问题是最好的向导。现在是时候开始实施人工智能技术了！
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