我们在上面的“目标”部分简要地讨论了应用程序，但是我们需要详细讨论一下。AI和神经网络将如何进入我们的日常生活?这是我们的名单：
分类图像和视频：已经存在于许多云服务中。下一步就是在智能摄像头领域做同样的事情，今天在这里也有许多供应商。神经网络硬件将允许移除云并在本地处理越来越多的数据，保护隐私和节省网络带宽将成为赢家。
语音助理：它们正在成为我们生活中的一部分，可以在我们的智能设备中播放音乐和控制基本设备。但是对话是一种基本的人类活动，我们常常认为它是理所当然的。你可以对话的小型设备是一场正在发生的革命。语音助理正变得越来越好，可以更好地服务于我们。但它们仍然与电网相连，我们想要的真正助理应该能随时伴在我们身侧。
手机怎么样?硬件在这里再次胜出，因为它将使上述期望成为可能。Alexa、Cortana以及Siri可以始终陪伴着你。手机很快就会成为你的智能家居设备，这又是智能手机的又一次胜利。但我们也希望它在我们的车里，并伴随我们在城市中移动。我们需要本地处理语音，减少云端支持。更多的隐私和更少的带宽成本。硬件有望在1-2年内提供给我们。
真正的智能助理：语音助理已经很棒，但我们真正想要的是能看到我们所看到东西的助理。当我们四处走动时，它能分析我们的环境。而神经网络硬件将会再次满足你的愿望，因为分析视频是非常昂贵的，而且目前在理论上限制了当前的硅硬件。换句话说，要做的事情比做语音助理要难得多。但这并不是不可能的，像AiPoly这样的许多智能初创公司已经拥有了类似软件，但是缺少强大的硬件来运行它。还要注意的是，用可穿戴的玻璃设备代替手机屏幕真的会让我们的助手成为我们的一部分!
烹饪机器人：下一个最大的设备将是烹饪和清洁机器人。在这里，我们可能很快就有硬件，但我们显然缺乏软件。我们需要转移学习、持续学习和强化学习。一切都像魔法那样，因为你知道：每个食谱都是不同的，每种烹饪成分看起来都不一样。我们不能硬编码所有这些选项。我们真的需要一个可以学习和推广的合成实体来做这个。我们离它还很远，但并非遥不可及。以目前的速度前进，可能只需要几年就能实现。正如我在过去几年所做的那样，我感肯定这些都能实现。
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