日前 ， 斯坦福大学研究团队、美国国防部高级研究计划局（DARPA）以及硅谷创投公司和米资本的专家们 ， 共同研讨了技术将如何重塑行业和社会等问题 。 他们分析了现今全球前沿科技的未来趋势 ， 涵盖对人工智能、自动驾驶汽车、多尺度数据、再生器官、增强现实以及网络风险保护等多方面的探讨 。
人工智能
评估与信任迎来新挑战
人工智能从早期的通过训练来抓取表面信息 ， 到现在已可以从过去的数据中自我学习 ， 人们获得了更多高质量的数据 ， 也促使我们更深入了解模型是如何进行决策、提供建议以及快速自我触发的 。
但以往 ， 没有人能解释算法是如何自我做出决定并提供建议的 。 现在 ， 人们对人工智能的评估和信任 ， 迎来了一个全新层次的理解和挑战 。
DARPA曾经创建了一个名为“可破解的人工智能（XAI）”的新程序 ， 目的是创建一套机器学习技术 ， 提供更多可破译的模型 ， 同时保持高水平的机器自我学习 ， 使用户能够理解、信任和有效管理新一代人工智能 。
对于企业来说 ， 人工智能和深度学习的规则也发生了巨大变化 。 尽管人工智能还没能完全取代整个劳动力 ， 但其已经可以帮助改善大多数公司的一些基本效率问题 。 现在 ， 人工智能的完整解决方案可以包括计算机视觉、自然语言识别、语音或感官识别等各种技术的组合 。
在医疗界 ， 人们需要更加高效的运营管理 ， 医疗影像设备将越来越多地人工智能化 ， 并出现更多自动化工作流程 。 实际上 ， 自从神经网络开始以来 ， 人工智能在医学成像等应用中的精度已经相当高 ， 其不仅帮助了医生 ， 还能以较低廉的成本 ， 为更多患者提供早期诊断 。
自动驾驶汽车
考虑如何与人类交互
对自动驾驶汽车来说 ， 除了考虑老生常谈的安全性 ， 还应考虑的问题是自动驾驶汽车如何与人类交互的？
譬如 ， 对人行横道的了解、预测和设计 ， 都会使人们与自动驾驶汽车之间产生有效沟通 ， 而在十字交叉路口 ， 自动驾驶汽车与其他车辆司机的交流也将是至关重要的问题 。 如果要大规模推广自动驾驶汽车 ， 必须实现乘客、行人、司机和其他相关者之间的无缝沟通 。
普遍预计 ， 自动驾驶汽车将在未来数十年内产生数万亿的经济效益 ， 这是由汽车制造商、供应商、科技巨头和创业公司推动的大规模项目 ， 现在已逐渐带来了收益 。
然而 ， 为了确保安全 ， 自动驾驶汽车需要经过数千亿英里的驾驶测试 。 许多公司正在利用新的仿真技术来增加实时行驶里程的演习 ， 投资新的传感器系统 ， 并采用ISO标准来大规模部署自动驾驶汽车 ， 只有对软件、硬件和开发流程等多方面进行严格的验证和审查 ， 人们才能确信自动驾驶汽车是安全的 。
自动驾驶汽车究竟能否取代数百万的专业司机？其实 ， 各种形式的自动化也存在类似的问题 。 当机器在不断降低成本、自我学习的同时 ， 人类毫无疑问将找到自我适应的方法 。 其中一个趋势是：在某些特定的领域 ， 增强现实在工作中与人的配合 ， 其实比纯自动化的投资回报更高——现在 ， 增强现实已不仅是一种娱乐形式 ， 它在帮助人们在工作中减少伤害和疲劳 ， 也带来了更好的工作环境 。
数据建模
【技术如何重塑行业与社会？——斯坦福大学、DARPA与硅谷公司共论前沿科技发展】再生医学应用在扩展
未来 ， 揭示医疗数据背后的含义、定制治疗方案将至关重要 ， 因为它能为个性化的治疗提供有力的数据参照 ， 满足人们对个性化医疗保健的需求 。
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