斯坦福人工智能百年研究：人工智能如何在医疗、交通大显身手

【写在前面】

美国工业界和学术界正在联手倒逼*出台人工智能相关政策，不管是从资金上还是从法律上，希望能获得的更大力度的扶持。这也是斯坦福大学出台《人工智能与2030年的生活》这一报告的原因之一。报告分为三个部分，第一部分为AI的定义和研究趋势；第二部分为AI 的八大应有领域，包括交通、健康、教育等等；第三个部分为政策推荐，目的是希望推动相关政策的制定。澎湃新闻将分三个部分，全文刊出这份报告。以下为报告的第二部分：

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）

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。

7.就业与劳资

尽管人工智能很有可能会对典型北美城市的就业和工作场所产生深远的影响，但对当前的影响我们目前还难以作出评估——是积极的还是消极的。在过去十五年，由于经济衰退和日益的全球化，尤其是中国参与到了世界经济中，就业状况已经发生了改变，非人工智能的数字技术也发生了很大的变化。自1990年代以来，美国经历了生产率和GDP的连续增长，但平均收入却停滞不前，就业人口比率也已经下降。

有一些数字技术有重大影响（好的影响或坏的影响）的行业的显著案例，而在一些其它的行业，自动化将很有可能能在不久的将来发生重大的改变。许多这些改变已经得到了“例行的”数字技术的推动，其中包括企业资源规划、网络化、信息处理和搜索。理解这些改变应该能为人工智能影响未来劳动力需求的方式（包括技能需求的改变）提供见解。

到目前为止，数字技术已经给中等技能的工作（比如旅行代理）带来了更大的影响，而不是非常低技能或非常高技能的工作。另一方面，数字系统所能完成的任务的范围正随着人工智能的演进而提升，这很可能会逐渐增大所谓的“例行任务”的范围。人工智能也正向高端的领域蔓延，包括一些机器之前无法执行的专业服务。

为了获得成功，人工智能创新将需要克服可以理解的人们对被边缘化的恐惧。在短期内，人工智能很有可能会取代任务，而非工作，同时还将会创造新类型的工作。但新类型的工作比将可能失去的已有工作更难以想象。就业领域的变化通常是渐进的，不会出现剧烈的过渡。

随着人工智能进入工作场所，这很有可能是一个持续的趋势。影响的范围也将扩大，从少量的替代或增强到完全的替代。比如说，尽管大部分律师的工作还没被自动化，但人工智能在法律信息提取和主题建模方面的应用已经自动化了一部分第一年工作的律师新人的工作。在不远的将来，包括放射科医生到卡车司机到园丁等许多类型的工作都可能会受到影响。

人工智能也可能会影响工作场所的大小和位置。许多组织和机构很庞大的原因是他们所执行的功能只能通过增加人力来扩大规模，要么是“横向”扩展地理区域，要么是“纵向”增多管理层级。随着人工智能对许多功能的接管，扩展不再意味着会带来大型的组织。

许多人已经指出一些知名的互联网公司只有很少数量的员工，但其它公司并不是这样。人类企业可能存在一个自然的规模大小，在这样的企业中，CEO 能够认识公司里的每一个人。通过将创造有效地外包给人工智能驱动的劳动力市场，企业会倾向于自然的大校

人工智能也将创造工作，特别是在某些行业中，通过使某些特定任务更重要，以及通过产生新的交互模型创造新类型的工作。复杂的信息系统可被用于创造新的市场，这往往会带来降低门槛和增加参与的影响——从应用商店到AirBnB再到taskrabbit。人工智能界有一个活跃的研究社区在研究创造新市场和使已有市场更高效地运作的进一步的方式。

尽管工作本身有内在的价值，但大部分人工作是为了购买他们看重的商品和服务。因为人工智能系统可以执行之前需要人力的工作，因此它们可以导致许多商品和服务的成本下降，实实在在地让每个人都更富有。当正如当前的政治辩论中所给出的例子一样，失业对人们的影响比对散布的经济效益的影响更显著——尤其是那些直接受其影响的人；而不幸的是，人工智能常常被视作是工作的威胁，而不是生活水平的提升。

人们甚至在某些方面存在恐惧——害怕人工智能会在短短一代人的时间内迅速取代所有的人类工作，包括那些需要认知和涉及到判断的工作。这种突变是不太可能发生的，但人工智能会逐渐侵入几乎所有就业领域，这需要在计算机可以接管的工作上替换掉人力。

人工智能对认知型人类工作的经济影响将类似于自动化和机器人在制造业工作上对人类的影响。许多中年工人失去了工厂里的高薪工作以及伴随这个工作的家庭和社会中的社会经济地位。长期来看，一个对劳动力的更大影响是失去高薪的“认知型”工作。

随着劳动力在生产部门的重要性的下降（与拥有知识资本相比），大多数市民可能会发现他们的工作的价值不足以为一种社会可以接受的生活标准买单。这些变化将需要政治上的，而非单纯经济上的响应——需要考虑应该配置怎样的社会安全网来保护人们免受经济的大规模结构性转变的影响。如果缺少了缓解政策，这些转变的一小群受益者将成为社会的上层。

短期来看，教育、再训练和发明新的商品和服务可以减轻这些影响。更长期来看，目前的社会安全网可能需要进化成更好的服务于每个人的社会服务，例如医疗和教育或有保障的基本收入。事实上，瑞士和芬兰等国家已经在积极地考虑这些措施了。

人工智能可能会被认为是一种财富创造的完全不同的机制，每个人都应该从全世界人工智能所生产的财富中分得一部分。对于人工智能技术所创造的经济成果的分配方式，相信不久之后就会开始出现社会争议了。因为传统社会中由孩子支持他们年老的父母，也许我们的人工智能「孩子」也应该支持我们——它们的智能的“父母”。

8.娱乐

随着过去十五年互联网的爆发式增长，很少有人能想象没有它的生活。在人工智能的驱动下，互联网已经将用户生成的内容作为了信息和娱乐的一个可行的来源。Facebook这样的社交网络现在几乎已经无处不在，而且它们也成为了社会互动和娱乐的个性化渠道——有时候会损害人际交往。WhatsApp和Snapchat等应用可以让智能手机用户与同伴保持「接触」和分享娱乐和信息源。

在《第二人生》这样的在线社区和《魔兽世界》这样的角色扮演游戏中，人们想象在虚拟世界中有一个虚拟的存在。亚马逊Kindle这样的专用设备已经重新定义了打发时间的要领。现在只需手指点点划划几下，就可以浏览和获取书籍了；一个口袋大小的设备就可以存储成千上万本书，而阅读体验基本上可手持的纸质书差不多。

现在我们有了共享和浏览博客、视频、照片和专题讨论的可信平台，此外还有各种各样用户生成的内容。为了在互联网的规模上运行，这些平台必须依赖现在正被积极开发的技术，其中包括自然语言处理、信息检索、图像处理、众包和机器学习。比如，现在已经开发出了协同过滤（collaborative filtering）这样的算法，它可以基于用户的人口统计学细节和浏览历史推荐相关的电影、歌曲或文章。

为了跟上时代的步伐，传统的娱乐资源也已经开始拥抱人工智能。正如书和电影《点球成金》中给出的例子，职业运动现在已经转向了密集的量化分析。除了总体表现统计，赛场上的信号也可以使用先进的传感器和相机进行监控。用于谱曲和识别音轨的软件已经面世。

来自计算机视觉和 NLP 的技术已被用于创建舞台表演。即使非专业用户也可以在 WordsEye 等平台上练习自己的创造力，这个应用可以根据自然语言文本自动生成 3D 场景。人工智能也已经被用于协助艺术品的历史搜索，并在文体学（stylometry）得到了广泛的应用，最近还被用在了绘画分析上。

人类对人工智能所驱动的娱乐的热情是很令人惊讶的，但也有人担心这会导致人与人之间的人际交互减少。少数人预言说人们会因为在屏幕上花费了太多时间而不再与人互动。孩子们常常更愿意在家里快乐地玩他们的设备，而不愿意出去和他们的朋友玩耍。人工智能会使娱乐更加交互式，更加个性化和更有参与感。应该引导一些研究来理解如何利用这些性质为个人和社会利益服务。

（本文由机器之心首发）