未来人工智能在医疗领域的前景

郭毅可：我认为接下来10年或者15年，AI会有很大进展。AI可以发挥重要作用的领域之一是医疗。未来医疗将在很大程度上变为数据驱动，很多超级设备将应运而生，用于某一些医疗实践，另外还会呈现个性化趋势。这会带来很多的AI研究，比如说互操作性、可验证性、小数据的挑战，还有隐私问题，这些领域都是值得我们关注的。

戴文渊：我相信应该是5G和IoT。现在的AI是从人类身上学习，有很多人给数据做标注，数据则来自很多人的点击。从点击网页到做标记，是人类在教AI做所有事。但是将来有了5G、IoT之后，我们可以让AI自己来学。人只有十几亿，但是IoT有万亿级，它的级数还不断有巨大的增长，所以5G加上IoT的发展，会给AI带来巨大飞跃，会带来更多的目标、更多的数据，会有更多的场景可供学习。这就是我相信5G和IoT会加速促进AI发展的原因。

张潼：将来几十年会有如下趋势。AI可以从一个专才变成通才，随着算法的进步，AI可以更鲁棒地学习，可以更好地处理更广泛的场景和环境。在我看来当前最急迫需要解决的问题，就是让整个系统更加鲁棒，使用起来更为安全。同时，未来我们还会在AI中纳入知识，希望借此为AI加上一些推理能力。我觉得这一点最近可能很难实现，因为我们还不知道怎么做。此外还有一点我觉得会逐渐发生：随着IoT和5G的发展，我们将有众多的AI设备，它们将随处可见。它们之间可以相互沟通，相互学习，可以自己成长—合作式地成长，从而不断改进。当前所谓的联邦学习还是有很多局限，将来如果有很多独立AI个体可以通过相互学习、自主学习，成为可以持续成长的机器，那将会在很大程度上提高现有的联邦学习的能力和范畴。未来几十年里，AI通过这种新的去中心化的学习方式，最后会进化出多么强大的能力，这值得我们期待。(www.xing528.com)

杨强：由于5G和IoT的发展，我们会看到越来越多的实体，它们之间相互交流、沟通、协调。在某些限制条件下，比如说隐私性的限制，因为某些商业利益，它们没有办法相互之间打通、分享数据，如果它们要以远程的方式学习，就必须要更好地协作。另一方面，也要兼顾到隐私以及其他的一些考量。这是一个全新的市场，由AI创建的市场，和人类共生共存，我们把它叫作联邦学习，这是我们现在在做的一件事。