未来这些领域都将被人工智能“占领”

人工智能（AI），一个一提到就让人兴奋不已的话题。如今，智能设备不仅可以自动识别人的语音，将语音翻译成文字；还能进行人脸识别，帮助警察锁定犯罪嫌疑人……

人工智能在人类的高地上大放异彩，为人们的生活带来了极大的便利。那么，未来，AI还将有什么样的发展呢？

机器人领域

电影中的终结者真的可能出现在现实中吗？波士顿的动力人形机器人“阿特拉斯（Atlas）”或许可以给我们答案。

“阿特拉斯”自2013年首次向公众亮相以来，就受到了社会的广泛关注。机器人的身体和腿部拥有多个平衡传感器，能对机器人身体的姿态进行估计，保持机器人走动时的平衡；头部拥有激光雷达和立体视觉传感器，能对机器人周围的环境进行重构和分析，实现避开障碍物，移动导航。“阿特拉斯”经过不停迭代，如今已经可以脱离电源电缆，实现了移动电源供电，而借助液压驱动的四肢则能获取更加巨大的力量，实现后空翻、跑酷、跳跃等复杂困难的动作。

与苹果Siri对话的龙泉寺贤二机器僧

这种能说会道的陪伴类机器人或许是机器人的另一种发展方向。未来机器人会有哪些结构呢？我们可以大致想象一下：

机器人要有眼睛，包括激光雷达和视觉传感器。

机器人要有灵敏的耳朵。

机器人要有聪明的大脑。

机器人要有强壮的肌肉。

机器人要有记忆力。

未来机器人的能力将更加多样化

自动驾驶领域

自动驾驶可能是未来AI最大的应用场景之一。当前，国内外包括百度、谷歌在内的多家互联网公司都在自主研发自动驾驶技术，渴望在自动驾驶时代到来前占据有利的市场地位。

自动驾驶系统虽然涉及到人工智能领域很多复杂的技术，但是它有几个必要的组成部分——感知单元、决策单元与控制单元。感知单元有各种各样的传感器，可以配合智能感知算法实时监测车辆的行径路线情况；决策单元决定对车辆施加各种操作，如直行、左转、停车等；控制单元则通过控制方向盘、踏板等来完成实际的驾驶工作。这些AI技术的保障是未来自动驾驶得以大规模应用的关键。

无人驾驶汽车概念图

在自动驾驶时代里，汽车的行驶完全可以由AI来操作。

自动驾驶的出现能极大地提高人们的工作效率和生活品质。相信不久的将来，这种场景会在生活中随处可见。

未来无人驾驶汽车内部想象图

智慧医疗领域

无论科技如何进步，健康问题都是人类首要关心的话题。显然，医疗占据着人工智能各研究领域的“C”位。于是，把热门的AI技术应用到医疗方面，成为了一种AI发展的必然趋势。

AI技术应用到医疗方面是AI发展的必然趋势

药物研发方面始终困扰医学研究者的头号难题是新药物研发通常周期长、投入大、持续时间久、效率低。相比传统药物研发的费时费力，AI配药拥有更高的精确度与成功率，同时药效更好、速率更高。不仅是效率方面，AI制药还能够助力儿童用药、中药研究等，推进一些冷门药的研发进程。毫不夸张地说，AI可以重构新药的研发流程，改写药物研发的历史。

医疗诊断方面传统的医疗诊断方式往往需要多个环节，比如先拍摄医疗图像、病理化验，然后再进行专家分析诊断。而这个过程往往是十分耗费时间与金钱的，对于急性疾病无法招架。未来，如果可以结合非传统的AI框架，人们可以通过自己的手机或相机拍摄病情图像，并快速进行病情诊断。这种做法可以减少昂贵的医疗图片的拍摄，在降低诊断成本的同时，使医疗诊断更加准确、高效。甚至对于一些小的疾病，人们足不出户便可以利用AI知道自己的身体状况。未来的AI亦可充当“家庭医生”的角色，定期对家庭成员的身体状况进行分析，给出实时的建议，起到更好地发挥技术造福人类的作用。

临床治疗方面手术中存在着多种多样复杂的情况，并且医生在执行过程中存在着许多的不确定因素。因此，临床治疗潜在风险，很容易因为手术结果不佳而导致医患纠纷。像GPS一样，AI也可以在医疗方面发挥导航的作用，提高临床治疗的精度，降低手术的风险，帮助医生战胜困难、创造奇迹。但AI尚不能完全取代医生，只能够更好地协助医生治疗，帮助医疗经验不足的医生更好地进行病情的诊疗。

AI可以在医疗方面发挥导航的作用

AI不仅可以改变传统的医疗模式，还可以提高就医的效率与准确率，解决当前医疗中出现的多种问题。有了AI的帮助，顶级的医学工作者可以投身于更具挑战性的科学研究，人们也可以更高效地分配医疗资源，拥有更优质的健康生活。

艺术创作领域

你能想象到AI可以进行绘画创作吗？2018年10月25日，一幅由AI绘制的名为《埃德蒙·贝拉米肖像》的画作在美国纽约佳士得拍卖行以折合人民币约300万的价格售出。画中的这位男士虽然面部特征较为模糊，但身形丰满，充满了一种朦胧的美感。

由AI绘制的名为《埃德蒙·贝拉米肖像》的画作

画像的右下角是一个复杂的公式——没错，它就是这幅画的作者。那么，AI是怎么完成这幅作品的呢？

这幅画的创意团队利用一种叫作生成式对抗网络的AI算法，将14—20世纪期间的15000幅肖像画的数据输入系统，以此训练它识别画作中的视觉元素。生成式对抗网络由一个生成器和一个判别器组成。生成器生成的图像交给判别器进行判别，判别器指出生成器生成的图像和真实图像的差距，促进生成器进一步学习。最终，生成器可以生成足以以假乱真的作品，而判别器不能将它与真实作品识别出来。这样，一副AI画作就能完成了。

正在学习的仍只能（概念图）

内容来自知识就是力量