【寫在前面】
美國(guó)工業(yè)界和學(xué)術(shù)界正在聯(lián)手倒逼政府出臺(tái)人工智能相關(guān)政策，不管是從資金上還是從法律上，希望能獲得的更大力度的扶持。這也是斯坦福大學(xué)出臺(tái)《人工智能與2030年的生活》這一報(bào)告的原因之一。報(bào)告分為三個(gè)部分，第一部分為AI的定義和研究趨勢(shì)；第二部分為AI 的八大應(yīng)有領(lǐng)域，包括交通、健康、教育等等；第三個(gè)部分為政策推薦，目的是希望推動(dòng)相關(guān)政策的制定。澎湃新聞將分三個(gè)部分，全文刊出這份報(bào)告。以下為報(bào)告的第二部分：
第二部分：人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用
雖然人工智能的很多研究和應(yīng)用會(huì)基于一些通用技術(shù)，比如說機(jī)器學(xué)習(xí)，但在不同的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)部門還是會(huì)有所區(qū)別。我們稱之為不同的領(lǐng)域（domain），接下來的這部分將介紹人工智能研究和應(yīng)用的不同類型，以及影響和挑戰(zhàn)，主要有八個(gè)方面：交通、家庭服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療健康、教育、低資源社區(qū)、公共安全、工作和就業(yè)、娛樂。
基于這些分析，我們還預(yù)測(cè)了一個(gè)有代表性的北美城市在未來 15 年的趨勢(shì)。與人工智能的流行文化中的典型敘述不同，我們尋求提供一個(gè)平衡的觀點(diǎn)來分析，人工智能是如何開始影響我們?nèi)粘Ｉ畹?，以及從現(xiàn)在到2030年，這些影響將如何發(fā)展。
1.交通
交通可能會(huì)成為首批幾個(gè)特定應(yīng)用領(lǐng)域之一，在這些領(lǐng)域，大眾需要對(duì)人工智能系統(tǒng)在執(zhí)行危險(xiǎn)任務(wù)中的可靠性和安全性加以信任。自動(dòng)化交通會(huì)很快司空見慣，大多數(shù)人在嵌入人工智能系統(tǒng)的實(shí)體交通工作的首次體驗(yàn)將強(qiáng)有力的影響公眾對(duì)人工智能的感知。（智能汽車、交通規(guī)劃、即時(shí)交通、人機(jī)交互）
2.家庭服務(wù)機(jī)器人
過去十五年中，機(jī)器人已經(jīng)進(jìn)入了人們的家庭。但應(yīng)用種類的增長(zhǎng)慢得讓人失望，與此同時(shí)，日益復(fù)雜的人工智能也被部署到了已有的應(yīng)用之中。人工智能的進(jìn)步常常從機(jī)械的革新中獲取靈感，而這反過來又帶來了新的人工智能技術(shù)。
未來十五年，在典型的北美城市里，機(jī)械和人工智能技術(shù)的共同進(jìn)步將有望增加家用機(jī)器人的使用和應(yīng)用的安全性和可靠性。特定用途的機(jī)器人將被用于快遞、清潔辦公室和強(qiáng)化安全，但在可預(yù)見的未來內(nèi)，技術(shù)限制和可靠機(jī)械設(shè)備的高成本將繼續(xù)限制狹窄領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用的商業(yè)機(jī)會(huì)。至于自動(dòng)駕駛汽車和其它新型的交通機(jī)器，創(chuàng)造可靠的、成熟的硬件的難度不應(yīng)該被低估。（真空吸塵器、家庭機(jī)器人）
3.醫(yī)療
對(duì)人工智能而言，醫(yī)療領(lǐng)域一直被視為一個(gè)很有前景的應(yīng)用領(lǐng)域?；谌斯ぶ悄艿膽?yīng)用在接下來的幾年能夠?yàn)榍О偃f人改進(jìn)健康結(jié)果和生活質(zhì)量，但這是在它們被醫(yī)生、護(hù)士、病人所信任，政策、條例和商業(yè)障礙被移除的情況下。主要的應(yīng)用包括臨床決策支持、病人監(jiān)控、輔導(dǎo)、在外科手術(shù)或者病人看護(hù)中的自動(dòng)化設(shè)備、醫(yī)療系統(tǒng)的管理。
近期的成功，比如挖掘社交媒體數(shù)據(jù)推斷潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)中的病人、機(jī)器人支持外科手術(shù)，已經(jīng)為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)展出了極大的應(yīng)用可能。與醫(yī)學(xué)專家和病人的交互方法的改進(jìn)將會(huì)是一大挑戰(zhàn)。
至于其他領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。在從個(gè)人監(jiān)護(hù)設(shè)備和手機(jī) App 上、臨床電子數(shù)據(jù)記錄上收集有用的數(shù)據(jù)方面，我們已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)展，從協(xié)助醫(yī)療流程和醫(yī)院運(yùn)行的機(jī)器人那里收集的數(shù)據(jù)可能較少一些。但使用這些數(shù)據(jù)幫助個(gè)體病人和群體病人進(jìn)行更精細(xì)的針對(duì)和治療已經(jīng)被證明極其的困難。
研究和部署人工智能應(yīng)用已經(jīng)被過時(shí)的條例和激勵(lì)機(jī)制拉扯后腿。在這樣大型的、復(fù)雜的系統(tǒng)中，貧乏的人機(jī)交互方法和固有的難題以及部署技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)也阻礙了人工智能在醫(yī)療的實(shí)現(xiàn)。減少或者移除這些障礙，結(jié)合目前的創(chuàng)新，有潛力在接下來幾年為千百萬人極大的改進(jìn)健康結(jié)果和生活質(zhì)量。
（臨床應(yīng)用、醫(yī)療分析、醫(yī)療機(jī)器人、移動(dòng)健康、老年看護(hù)）