Generation Alpha将在包括医疗领域在内的所有AI成年时代

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完全在21世纪长大的第一代人永远不会忘记智能手机或智能助手。他们可能将是第一个乘坐自动驾驶汽车的孩子，也是第一个可以将医疗保健和教育逐渐转向人工智能机器的孩子。

未来主义者，人口统计学家和营销人员尚未就定义跟随Z世代的下一波人类浪潮的具体细节达成共识。这并未阻止某些人(例如澳大利亚未来主义者Mark McCrindle)创造“阿尔法一代”一词，表示某种在完全实现的数字时代重新启动社会。

“过去，个人真的没有权力，”麦克林德尔告诉《商业内幕》。“现在，个人可以利用这个世界来掌控自己的生活。从某种意义上说，技术改变了我们互动的期望。”

毫无疑问，技术可以为Alpha一代赋予Marvel超级英雄般的力量，即使是精通技术的千禧一代也从未想过要喝拿铁咖啡。但是，在广泛的人工智能类别下，机器学习，计算机视觉和其他学科的力量将比以前更确定地塑造这一尚未形成的一代。

在AI时代走向成熟会是什么样?

AI Doctor现在会见你

也许没有其他行业像医疗保健一样采用和使用人工智能。“人工智能”一词出现在生物医学文献和PubMed数据库研究的近90,000种出版物中。

人工智能已经在改变医疗保健和寿命研究。机器正在帮助更快地设计药物并更早发现疾病。AI可能很快会影响到我们如何诊断和治疗儿童疾病，也许还会影响我们如何选择首先要出生的儿童。

威尔·康奈尔医学大学的科学家本月早些时候在NPJ Digital Medicine上发表的一项研究使用了受精后五天拍摄的12,000张人类胚胎的照片，以训练AI算法如何判断哪个体外受精胚胎成功怀孕的最佳机会是基于就其质量而言。

研究人员根据其外观的各个方面为每个胚胎指定等级。然后进行统计分析，将该等级与成功概率相关联。该算法被称为Stork，能够以97%的精度对一组新图像进行质量分类。

“我们的算法将帮助胚胎学家最大化他们的患者将获得一次健康怀孕的机会，”威尔康奈尔医学研究所的凯利和以色列英格兰人精密医学研究所所长Olivier Elemento博士在新闻稿中说。“试管婴儿的程序将保持不变，但是我们将能够利用人工智能的力量来改善结果。”

其他医学研究人员认为应用AI检测新生儿可能出现的发育问题的潜力。欧洲的科学家与芬兰的AI创业公司合作开发了癫痫发作监测技术，他们已经开发出一种技术来检测可能指示脑瘫等疾病的运动模式。

该研究于上个月发表在《儿科学报》上，该算法依靠一种算法来提取新生儿的运动，然后将其转变为简化的“简笔画”，医学专家可以使用它来更轻松地检测临床相关数据。

研究人员正在继续改善数据集，包括使用3D视频记录，现在正在开发一种基于AI的方法来确定孩子的运动成熟度是否与其真实年龄相符。同时，2月发表在《自然医学》上的一项研究讨论了使用AI诊断小儿疾病的潜力。

人工智能变得优雅

在断言算法之后，Generation Alpha将成为有关机器学习的书。

正试图通过在新技术上花费数十亿美元来赢得众所周知的AI军备竞赛，仅一个城市就承诺将近160亿美元用于建立基于人工智能的智慧经济。

为了达到其2030年既定目标的主导地位，城市也在将AI教育纳入其学校课程。据《南华早报》报道，去年，出版了第一本关于人工智能的高中教科书。超过40所学校正在参加一项涉及SenseTime的试点计划，该公司是最大的AI公司之一。

在，似乎每个孩子都可以使用自己的AI助手，研究人员才刚刚开始了解智能机器的普遍性将如何影响孩子学习和与高度数字化的环境互动的方式。

康考迪亚大学教育系副教授桑德拉·张·克雷德尔(Sandra Chang-Kredl)告诉《环球邮报》，人工智能可能对学习创造力或情感联系产生不利影响。

麻省理工学院媒体实验室个人机器人小组的成员(曾任SU的教育教学研究员)的Stefania Druga也受到类似的关注，研究儿童与人工智能设备之间的相互作用，以鼓励积极的相互作用。

为了实现这一目标，Druga创建了Cognimates这个平台，该平台使儿童能够编程和自定义自己的智能设备，例如Alexa甚至是智能的功能性机器人。孩子们还可以使用Cognimates训练自己的AI模型，甚至可以构建机器学习版本的Rock Paper Scissors，随着时间的推移会越来越好。

“我相信，还必须通过动手项目向年轻人介绍AI和机器学习的概念，这样他们才能对这些技术有更多的了解和批判性使用，” Druga在Medium博客中写道。

Druga还是Hackidemia的创始人，Hackidemia是一个国际组织，该组织在全球范围内赞助研讨会和实验室，以向孩子们介绍新兴的新兴技术。

她写道：“我认为，随着技术的进步，我们在教育方面处于军备竞赛中，我们需要开始思考AI素养，然后才能确定儿童及其家庭的行为方式。”

人工智能回到学校

事实证明，人工智能有很多可以向孩子学习的东西。越来越多的研究人员对了解孩子如何掌握仍然无法理解最先进机器思维的基本概念感兴趣。

例如，发展心理学家艾莉森·戈普尼克(Alison Gopnik)就如何研究儿童的思想如何为计算机科学家提供有关如何改善机器学习技术的线索进行了广泛的写作和演讲。

在接受Vox采访时，她描述说，尽管DeepMind的AlpahZero被训练为国际象棋大师，但即使是最简单的规则更改，例如让主教水平移动而不是垂直移动时，它也感到吃力。

她说：“人类的国际象棋棋手，甚至是小孩，都会立即理解如何将新规则转移到他们的游戏中。” “灵活性和通用性是即使一岁的人也可以做到的，但是最好的机器学习系统很难。”

去年，联邦国防机构DARPA宣布了一项旨在通过讲授“常识”来改善AI的新计划。一项主要策略是开发“通过经验教机器，模仿婴儿成长以了解世界的方式”的系统。

这种方法也是MIT一项新的AI计划的基础，该计划称为MIT Quest for Intelligence。

根据《麻省理工学院技术评论》(MIT Technology Review)上有关该项目的一篇文章，该研究利用认知科学来理解人类智能，例如探索幼儿如何使用自己的先天3D模型来形象化世界。

麻省理工学院计算认知科学实验室负责人，新项目负责人乔什·特南鲍姆(Josh Tenenbaum)说：“儿童游戏确实是一件严肃的事。” “他们是实验。这就是使人类成为已知宇宙中最聪明的学习者的原因。”

在一个越来越受智能技术推动的世界中，很高兴知道下一代将能够跟上发展。