Generation Alpha將在包括醫療領域在內的所有AI成年時代

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完全在21世紀長大的第一代人永遠不會忘記智能手機或智能助手。他們可能將是第一個乘坐自動駕駛汽車的孩子，也是第一個可以將醫療保健和教育逐漸轉向人工智能機器的孩子。

未來主義者，人口統計學家和營銷人員尚未就定義跟隨Z世代的下一波人類浪潮的具體細節達成共識。這并未阻止某些人(例如澳大利亞未來主義者Mark McCrindle)創造“阿爾法一代”一詞，表示某種在完全實現的數字時代重新啟動社會。

“過去，個人真的沒有權力，”麥克林德爾告訴《商業內幕》。“現在，個人可以利用這個世界來掌控自己的生活。從某種意義上說，技術改變了我們互動的期望。”

毫無疑問，技術可以為Alpha一代賦予Marvel超級英雄般的力量，即使是精通技術的千禧一代也從未想過要喝拿鐵咖啡。但是，在廣泛的人工智能類別下，機器學習，計算機視覺和其他學科的力量將比以前更確定地塑造這一尚未形成的一代。

在AI時代走向成熟會是什么樣?

AI Doctor現在會見你

也許沒有其他行業像醫療保健一樣采用和使用人工智能。“人工智能”一詞出現在生物醫學文獻和PubMed數據庫研究的近90,000種出版物中。

人工智能已經在改變醫療保健和壽命研究。機器正在幫助更快地設計藥物并更早發現疾病。AI可能很快會影響到我們如何診斷和治療兒童疾病，也許還會影響我們如何選擇首先要出生的兒童。

威爾·康奈爾醫學大學的科學家本月早些時候在NPJ Digital Medicine上發表的一項研究使用了受精后五天拍攝的12,000張人類胚胎的照片，以訓練AI算法如何判斷哪個體外受精胚胎成功懷孕的最佳機會是基于就其質量而言。

研究人員根據其外觀的各個方面為每個胚胎指定等級。然后進行統計分析，將該等級與成功概率相關聯。該算法被稱為Stork，能夠以97%的精度對一組新圖像進行質量分類。

“我們的算法將幫助胚胎學家最大化他們的患者將獲得一次健康懷孕的機會，”威爾康奈爾醫學研究所的凱利和以色列英格蘭人精密醫學研究所所長Olivier Elemento博士在新聞稿中說。“試管嬰兒的程序將保持不變，但是我們將能夠利用人工智能的力量來改善結果。”

其他醫學研究人員認為應用AI檢測新生兒可能出現的發育問題的潛力。歐洲的科學家與芬蘭的AI創業公司合作開發了癲癇發作監測技術，他們已經開發出一種技術來檢測可能指示腦癱等疾病的運動模式。

該研究于上個月發表在《兒科學報》上，該算法依靠一種算法來提取新生兒的運動，然后將其轉變為簡化的“簡筆畫”，醫學專家可以使用它來更輕松地檢測臨床相關數據。

研究人員正在繼續改善數據集，包括使用3D視頻記錄，現在正在開發一種基于AI的方法來確定孩子的運動成熟度是否與其真實年齡相符。同時，2月發表在《自然醫學》上的一項研究討論了使用AI診斷小兒疾病的潛力。

人工智能變得優雅

在斷言算法之后，Generation Alpha將成為有關機器學習的書。

中國正試圖通過在新技術上花費數十億美元來贏得眾所周知的AI軍備競賽，僅中國一個城市就承諾將近160億美元用于建立基于人工智能的智慧經濟。

為了達到其2030年既定目標的主導地位，中國城市也在將AI教育納入其學校課程。據《南華早報》報道，去年，中國出版了第一本關于人工智能的高中教科書。超過40所學校正在參加一項涉及SenseTime的試點計劃，該公司是美國最大的AI公司之一。

在美國，似乎每個孩子都可以使用自己的AI助手，研究人員才剛剛開始了解智能機器的普遍性將如何影響孩子學習和與高度數字化的環境互動的方式。

康考迪亞大學教育系副教授桑德拉·張·克雷德爾(Sandra Chang-Kredl)告訴《環球郵報》，人工智能可能對學習創造力或情感聯系產生不利影響。

麻省理工學院媒體實驗室個人機器人小組的成員(曾任SU的教育教學研究員)的Stefania Druga也受到類似的關注，研究兒童與人工智能設備之間的相互作用，以鼓勵積極的相互作用。

為了實現這一目標，Druga創建了Cognimates這個平臺，該平臺使兒童能夠編程和自定義自己的智能設備，例如Alexa甚至是智能的功能性機器人。孩子們還可以使用Cognimates訓練自己的AI模型，甚至可以構建機器學習版本的Rock Paper Scissors，隨著時間的推移會越來越好。

“我相信，還必須通過動手項目向年輕人介紹AI和機器學習的概念，這樣他們才能對這些技術有更多的了解和批判性使用，” Druga在Medium博客中寫道。

Druga還是Hackidemia的創始人，Hackidemia是一個國際組織，該組織在全球范圍內贊助研討會和實驗室，以向孩子們介紹新興的新興技術。

她寫道：“我認為，隨著技術的進步，我們在教育方面處于軍備競賽中，我們需要開始思考AI素養，然后才能確定兒童及其家庭的行為方式。”

人工智能回到學校

事實證明，人工智能有很多可以向孩子學習的東西。越來越多的研究人員對了解孩子如何掌握仍然無法理解最先進機器思維的基本概念感興趣。

例如，發展心理學家艾莉森·戈普尼克(Alison Gopnik)就如何研究兒童的思想如何為計算機科學家提供有關如何改善機器學習技術的線索進行了廣泛的寫作和演講。

在接受Vox采訪時，她描述說，盡管DeepMind的AlpahZero被訓練為國際象棋大師，但即使是最簡單的規則更改，例如讓主教水平移動而不是垂直移動時，它也感到吃力。

她說：“人類的國際象棋棋手，甚至是小孩，都會立即理解如何將新規則轉移到他們的游戲中。” “靈活性和通用性是即使一歲的人也可以做到的，但是最好的機器學習系統很難。”

去年，聯邦國防機構DARPA宣布了一項旨在通過講授“常識”來改善AI的新計劃。一項主要策略是開發“通過經驗教機器，模仿嬰兒成長以了解世界的方式”的系統。

這種方法也是MIT一項新的AI計劃的基礎，該計劃稱為MIT Quest for Intelligence。

根據《麻省理工學院技術評論》(MIT Technology Review)上有關該項目的一篇文章，該研究利用認知科學來理解人類智能，例如探索幼兒如何使用自己的先天3D模型來形象化世界。

麻省理工學院計算認知科學實驗室負責人，新項目負責人喬什·特南鮑姆(Josh Tenenbaum)說：“兒童游戲確實是一件嚴肅的事。” “他們是實驗。這就是使人類成為已知宇宙中最聰明的學習者的原因。”

在一個越來越受智能技術推動的世界中，很高興知道下一代將能夠跟上發展。