孙万春
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物联网（IoT）
越来越多的研究机构致力于这样一个想法：一系列设备可以相互连接以收集和分享它们的感官信息。这些设备可以包括家电、汽车、建筑、相机和其他东西。虽然这就是一个技术和无线网络连接设备的问题，人工智能可以为了智能的、有用的目的去处理和使用所产生的大量数据。目前这些设备使用的是令人眼花缭乱的各种不兼容的通信协议。人工智能可以帮助克服这个「巴别塔」。
神经形态计算
传统计算机执行计算的冯诺依曼模型，它分离了输入/输出、指令处理和存储器模块。随着深度神经网络在一系列任务中的成功，制造商正在积极追求计算的替代模型——特别是那些受到生物神经网络所启发的——为了提高硬件的效率和计算系统的稳定性的模型。
目前这种「神经形态的（neuromorphic）」计算机尚未清楚地显示出巨大成功，而是刚开始有望实现商业化。但可能它们在不久的将来会变成寻常事物（即使仅作为冯诺依曼所增加的兄弟姐妹们）。深度神经网络在应用景观中已经激起了异常波动。当这些网络可以在专门的神经形态硬件上被训练和被执行，而不是像今天这样在标准的冯诺依曼结构中被模拟时，一个更大的波动可能会到来。
总体趋势以及人工智能研究的未来
数据驱动型范式的巨大成功取代了传统的人工智能范式。诸如定理证明、基于逻辑的知识表征与推理，这些程序获得的关注度在降低，部分原因是与现实世界基础相连接的持续挑战。规划（Planning）在七十和八十年代是人工智能研究的一根支柱，也受到了后期较少的关注，部分原因是它强烈依赖于建模假设，难以在实际的应用中得到满足。
基于模型的方法——比如视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图——已经有很大一部分让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法。即使最近非常受欢迎的贝叶斯推理和图形模式似乎也正在失宠，被数据和深度学习显著成果的洪流所淹没。
研究小组预计在接下来的十五年中，会有更多关注集中在针对人类意识系统的开发上，这意味着它们是明确按照要与之互动的人类特点来进行建模与设计的。很多人的兴趣点在于试图找到新的、创造性的方法来开发互动和可扩展的方式来教机器人。
此外在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统——设备和云——正变得越来越受欢迎。在未来的几年中，对人类安全的、新的感知/目标识别能力和机器人平台将会增加，以及数据驱动型产品数量与其市场规模将会变大。
研究小组还预计当从业者意识到纯粹的端到端深度学习方法的不可避免的局限性时，会重新出现一些人工智能的传统形式。我们不鼓励年轻的研究人员重新发明理论，而是在人工智能领域以及相关领域（比如控制理论、认知科学和心理学）的第一个五十年期间，保持对于该领域多方面显著进展的觉察。
第二部分：人工智能在各领域的应用
虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术，比如说机器学习，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域（domain），接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型，以及影响和挑战，主要有八个方面：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。
基于这些分析，我们还预测了一个有代表性的北美城市在未来15年的趋势。与人工智能的流行文化中的典型叙述不同，我们寻求提供一个平衡的观点来分析，人工智能是如何开始影响我们日常生活的，以及从现在到2030年，这些影响将如何发展。
1.交通
交通可能会成为首批几个特定应用领域之一，在这些领域，大众需要对人工智能系统在执行危险任务中的可靠性和安全性加以信任。自动化交通会很快司空见惯，大多数人在嵌入人工智能系统的实体交通工作的首次体验将强有力的影响公众对人工智能的感知。
智能汽车
交通规划
即时交通
人机交互
2.家庭服务机器人
过去十五年中，机器人已经进入了人们的家庭。但应用种类的增长慢得让人失望，与此同时，日益复杂的人工智能也被部署到了已有的应用之中。人工智能的进步常常从机械的革新中获取灵感，而这反过来又带来了新的人工智能技术。
未来十五年，在典型的北美城市里，机械和人工智能技术的共同进步将有望增加家用机器人的使用和应用的安全性和可靠性。特定用途的机器人将被用于快递、清洁办公室和强化安全，但在可预见的未来内，技术限制和可靠机械设备的高成本将继续限制狭窄领域内应用的商业机会。至于自动驾驶汽车和其它新型的交通机器，创造可靠的、成熟的硬件的难度不应该被低估。
真空吸尘器
家庭机器人2030
3.医疗
对人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。基于人工智能的应用在接下来的几年能够为千百万人改 进健康结果和生活质量，但这是在它们被医生、护士、病人所信任，政策、条例和商业障碍被移除的情况下。主要的应用包括临床决策支持、病人监控、辅导、在外科手术或者病人看护中的自动化设备、医疗系统的管理。
近期的成功，比如挖掘社交媒体数据推断潜在的健康风险、机器学习预测风险中的病人、机器人支持外科手术，已经为人工智能在医疗领域的应用扩展出了极大的应用可能。与医学专家和病人的交互方法的改 进将会是一大挑战。
至于其他领域，数据是一个关键点。在从个人监护设备和手机App上、临床电子数据记录上收集有用的数据方面，我们已经取得了巨大的进展，从协助医疗流程和医院运行的机器人那里收集的数据可能较少一些。但使用这些数据帮助个体病人和群体病人进行更精细的针对和治疗已经被证明极其的困难。
研究和部署人工智能应用已经被过时的条例和激励机制拉扯后腿。在这样大型的、复杂的系统中，贫乏的人机交互方法和固有的难题以及部署技术的风险也阻碍了人工智能在医疗的实现。减少或者移除这些障碍，结合目前的创新，有潜力在接下来几年为千百万人极大的改 进健康结果和生活质量。
临床应用
医疗分析
医疗机器人
移动健康
老年看护
4.教育
在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。诸如K-12线上教育以及大学配套设备等等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。尽管素质教育还是需要人类教师的活跃参与，但人工智能在所有层面上都带来了强化教育的希望，尤其是大规模定制化教育。如何找到通过人工智能技术来最优化整合人类互动与面对面学习将是一个关键性的挑战，这一点医疗行业也是如此。
机器人早已经成为了广为欢迎的教育设备，最早可以追溯到1980年MIT Media Lab所研制出的Lego Mindstorms。智能辅导系统（ITS）也成为了针对科学、数学、语言学以及其他学科相匹配的学生互动导师。
自然语言处理，尤其是在与机器学习和众包结合以后，有力推进了线上学习，并让教师可以在扩大教室规模的同时还能做到解决个体学生的学习需求与风格。大型线上学习的系统所得的数据已经为学习分析产生了迅速增长的动力。
但是，学院与大学采用人工智能技术的步伐依然很缓慢，主要是由于资金的缺乏，以及其可以帮助学生达成学习目标的有力证据。一个典型美国北部城市的未来五十年，智能导师与其他人工智能技术帮助教师在课堂或家中工作的规模很有可能会显著扩大，因为意愿学习是基于虚拟现实的应用。但是计算机为基础的学习系统将无法完全替代学校里的教师们。
教育机器人
智能辅导系统（ITS）与线上学习
学习分析
挑战和机遇
更广大的社会成果
自广大人民难以获得教育的国家，如果这些群体有可以获取在线教育的工具，那么在线资源将会产生重要的积极影响。在线教育资源的发展应该能让支持国际教育项目的基金会可以通过提供工具和相对简单的使用培训来更轻松地提供素质教育。比如说，针对iPad开发出了大量的、且大部分免费的教育应用。
在消极的一面，现在学生已有把自己的社会接触限制在电子设备上的趋势了，他们在网络程序的互动上花费了大量时间，却没有进行社会接触。如果教育也越来越多地通过网络进行，那么在学生的社会发展阶段缺乏与同龄人有规律的面对面接触会带来怎样的影响呢？特定的技术已经表明这会产生在神经方面的影响。另一方面，自闭症儿童已经开始从与人工智能系统的互动中受益了。
5.低资源社区
人工智能存在许多机会去改善生活于一个典型北美城市的低资源社区中的人民生活状况——事实上在某些情况下已经有所改变。了解这些人工智能的直接贡献也可能会激发对于发展中国家最为贫穷的地区的潜在贡献。在人工智能的数据收集过程中并没有对这个人群的显著关注，而且传统上人工智能资助者在缺乏商业应用的研究中表现得投资乏力。
有了有针对性的激励和资金优先次序，人工智能技术可以帮助解决低资源社区的需求。萌芽中的努力是有希望的。人工智能可能会有有助于对抗失业和其他社会问题带来的恐惧，它或许会提供缓解措施和解决方案，特别是通过受影响的社区以与其建立信任的方式来实现。
6.公共安全与防护
城市已经为公共安全和防护部署人工智能技术了。到2030年,典型的北美城市将在很大程度上依赖它们。这些措施包括可以检测到指向一个潜在犯罪的异常现象的监控摄像机、无 人 机和预测警务应用。与大多数问题一样，好处与风险并存。
获得公众信任是至关重要的。虽然会存在一些合理的担心，即与人工智能合作的警务可能会在某些情况下变得霸道或是无处不在，而相反的情况也是可能的。人工智能可能使警务变得更有针对性并只在需要时被使用。而且假设经过仔细的部署，人工智能也可能有助于消除一些人类决策中固有的偏见。
对于人工智能分析学更成功的一个应用是检测白领犯罪，比如信 用 卡诈骗罪。网络安全（包括垃圾邮件）是一个被广泛关注的问题，而机器学习也对其有所影响。
人工智能工具也可能被证明有助于警察管理犯罪现场或是搜索和救援活动，它可以帮助指挥官排列任务的优先次序以及分配资源，尽管这些工具还没有为这些活动的自动化做好准备。在一般的机器学习尤其是在转换学习中的改 进——在新情境中基于与过去情况的相似性而加快学习——可能有利于这样的系统。
