如果說近兩年來的技術發展足以超越前 20 年也不為過，從 2016 年 AlphaGo（由英國倫敦Google DeepMind開發的人工智慧圍棋軟體）打敗世界棋王柯潔後，證明了 Deep Learning （一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法）對大數據蒐集和運算的能力。
(圖片來源／寶博士的《AlphaGo-世紀對決》觀後感)
自駕車
2017 年開始了自駕車的研發，不只有大數據還結合了圖形辨識技術，在歐美地區較為寬闊的路段也時常能看見自駕車。
(圖片／今周刊)
AI 技術
然而， 2018 年似乎是 AI 正式進入生活的一個起點。前幾年的技術似乎都是為了 AI 技術而鋪路一樣，從 ASUS 的 ZenFone 5搭載的AI晶片，到華為、LG 以及三星的 AI 語音助理，AI 技術已經慢慢滲透至我們的生活中。
(圖片／DcFever)
醫療技術
直至前幾周，台灣的中國醫藥大學附設醫院引入了 NVIDIA DGX-2 ，NVIDIA DGX-2 提供 2 PFLOPS 運算效能（每秒峰值速度 Floating-point operations per second ）且擁有 NVIDIA Tesla V100 核心與互連技術晶片 NVSwitch，被譽為史上最強大的GPU。
別忘了，自駕車的研發也多虧了 NVIDIA 的 GPU 圖形辨識。那麼引入醫療領域是不是也能利用其強大的 GPU 進行疾病掃描圖的診斷，或者更進一步利用 AI 來輔助醫生進行手術呢？
(圖片／DIGITIMES)
不是只有中國醫藥大學附設醫院，The Verge 在（14）日報導了 Google 正在吸收 DeepMind Health 部門
(圖片／The Verge)
實際應用
可惜的是，目前還不清楚 Google 要如何實際應用在醫療上。但如果「疾病相關」都交給 AI 進行診斷，AI 可能可以從額外醫療設備所掃描的圖形，立刻搜尋有過相關病歷的資料，並且加以診斷並預測未來所有可能發生的結果，讓醫生進行「最適化醫療評估」，同時也可以進行疾病的模擬。
藥物模擬反應
目前的新藥或是新式手術幾乎都仰賴動物實驗或是人體臨床實驗，不僅風險高，數據也不夠多。若未來由 AI 進行疾病的感染模擬或新式藥品的效果模擬，進而達到「預防勝於治療」，預先籌製藥品並事先進行多次大量的模擬，必定有助於大大減少有些特殊體質對於藥物產生的排斥過敏反應，增加藥物的可用性與可靠性，對於未來的人類醫療品質或許是一大福音。
(圖片／電子商務時報)
AI 真的完全沒有壞處嗎？
有些人恐懼著 AI 會脫離人類掌握，但更多人相信它能夠幫助人類。從開車到日常生活進而到醫療，未來的生活已經離不開 AI 了，雖然尚不知 AI 最後會不會如同電影般的反抗人類，但首先我們應該要先接納這項新技術帶給我們的優點與新改革，畢竟以目前來看 AI 是對人類確實事有許多益處。
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