技术先驱预测人工智能和量子计算的未来突破

来源：加州大学 作者：Stephen Kenney

人工智能的兴起已经改变了个人的生活方式和工作形态，但科技领导者预测这一趋势才刚刚开始。

随着人工智能研究的继续和量子计算走向主流，IBM、高通和人工智能非营利组织Humane Intelligence的领导人认为，革命性的行业转变将以惊人的速度发生。

辛辛那提大学1819创新中心的团队参加了德克萨斯州奥斯汀的South by Southwest，以深入了解科技的未来。俄亥俄州西南部正在确立自己作为硅中心地带的中心，带领该地区的顶级创新者从辛辛那提创新区前往德克萨斯州，以获得以下关于人工智能和量子计算的见解。

人工智能效率高升——无论是对他人还是对自己

IBM董事长兼首席执行官Arvind Krishna在公司转变为企业人工智能领域的全球领导者时，一直保持领先。他将IBM目前的宗旨描述为“将混合云或多个基于云的公司融合在一起”。

企业人工智能允许IBM在各种云中快速抓取信息，以帮助企业找到相关数据。因此，该公司进入企业人工智能的旅程让Krishna深入了解了人工智能的今天地位，以及它可能很快改变哪些领域。

Krishna预测的一个令人兴奋的机会是，由于人工智能对繁琐任务的自动化处理和创造力的爆发。Krishna没有在达到真正创造性的工作之前固化基本的工作流程，而是像预见艺术家和音乐家找到时间和空间来创作以前似乎不可能的作品。人工智能可以让创意人士将更多时间投入到他们的激情中：创作。

预计医学领域也会取得突破，人工智能可以加速药物发现，甚至进行第一轮药物试验。根据Krishna的说法，这可能会导致救生药物的开发速度比今天快得多，有可能在这个过程中拯救生命。

今天，IBM的首要重点是提高企业人工智能的领域特异性——换句话说，是特定领域知识的培训模型。根据Krishna的说法，企业人工智能模型已经可以提供大多数主题的详细信息，但他们的知识水平还比较局限。他预测，人工智能模型将很快在特定领域提供广泛的专业知识，为创新以今天无法实现的方式绽放开辟了新的可能性。

尽管人工智能已经提高了几乎每个行业的生产力，但该技术本身仍然远非真正高效。2025年3月的一篇《科学美国人》文章显示，“文本生成可以轻松使用10倍的精力来处理查询”是标准的谷歌搜索，“有时它们使用的能量还要多几十倍。”Krishna预测，由于量子计算的快速发展，人工智能的能源和成本可能会在未来五年内减少99%。

量子计算改变了技术

虽然量子计算研究可能与人工智能不同，但它正在迅速打破幕后的界限。

量子计算同时考虑许多可能的答案，并通过一个被称为人工干预的过程引导到正确的答案上。它的工作原理是使用亚原子粒子（小于原子），称为量子比特，可以同时存在于各种状态。与1或0的普通计算机位不同，量子比特可以同时处于一种称为叠加的状态。

Krishna认为量子计算在广泛领域改变了游戏规则。这些包括制药研究、预测股市趋势和应对气候变化的不利影响。它还可以帮助确定人工智能的可持续解决方案，人工智能目前对环境和成本资源都提出了沉重的要求。

Krishna设想了一个人工智能和量子计算带来人工智能通用智能的未来世界：“当人工智能拥有所有知识时，完全可靠，能回答今天无法回答的问题。”

人工智能成为下一个用户界面

高通公司总裁兼首席执行官Cristiano Amon在South by Southwest上发表了关于人工智能作为下一个用户界面（UI）的未来的演讲。简单来说，用户界面是用户与数字应用程序交互的地方——应用程序、网站甚至智能助手，如Siri或Alexa。

在Amon看来，随着智能计算的普及，个性化AI agents可能会在未来几年取代当前形式的用户界面。期待看到人工智能执行搜索筛选、计划和预订假期以及定制您的网上购物体验等任务。

在Amon看来，随着智能计算的普及，个性化AI agents可能会在未来几年取代当前形式的用户界面。期待看到人工智能执行搜索过滤、计划和预订假期以及定制您的网上购物体验等任务。

虽然增强现实（AR）和虚拟现实（VR）可能会通过人工智能得到增强，但Amon对该技术在汽车行业的实施同样感到兴奋。想象一下，当你开车时，眼镜里的AI agents识别人，或者你的汽车自动驾驶任务——从指示到订购杂货。为了确保这些个性化AI agents的数据安全，Amon认为所有数据都将在设备本身上进行私人处理，而不是在遥远的数据中心。

以人为本的人工智能越来越重要

很难与Rumman Chowdhury负责任的人工智能知识相提并，她曾担任埃森哲的人工智能产品负责人、美国政府人工智能安全和安保委员会成员和纽约市人工智能指导委员会成员。

Chowdhury目前担任Humane Intelligence的联合创始人兼首席执行官，Humane Intelligence是一个非营利组织，致力于“为人们提供工具和批判性思维，从他们的角度测试人工智能模型，并为公司建立纠正他们发现的问题。”她认为，当今科技领导者面临的一个重大挑战是创造能够为尽可能多的人有效运行的人工智能产品。

Chowdhury设想了三种关键方法，使人工智能尽可能满足人类需求：

• 增加人工智能工具提供商的数量：确保人工智能的未来遍布各种大小型企业，而不是集中在少数企业手中
• 开发可访问的开源人工智能模型：允许行业进入者在开源人工智能项目中工作，以创新和塑造技术的未来
• 制定更好的方法向大科技公司提出担忧：为个人开发一条与大型行业参与者提出合法问题的途径

为了年轻技术工作者的发展，Chowdhury强调了开源人工智能平台的价值。她说：“开源被用作科技行业的支柱。”“这就是这么多人进入科技领域的方式。这就是技术作为一个行业如此容易获得的原因。”

另一个建议针对考虑在科技领域道路的年轻工作者：利用在大公司获得的价值——特别是需要超越简单产品，思考基于技术的全球问题解决方案——然后将这些专业知识带入科技初创公司和非营利组织。