传统交通运输系统向智能交通系统转化过渡的速度可能会让公众大吃一惊。例如无人驾驶汽车将在2020年被广泛使用，而且它不仅仅是家用汽车，包括无人驾驶的送货卡车、无人驾驶飞机和个人机器人都将成为社会普遍需求。

uber式的“汽车即服务”理念会逐渐在道路上取代人们选择使用私家车出门的方式，并且可能会取代公共交通或者将其转变为类似的按需服务。上下班将让人们享受一段放松的时间，这可以鼓励住得离家更远的人们更高效的工作，而且可以减少对停车场的需求，从而彻底改变现代城市的面貌。

越来越多的传感器带来更多量的数据将使管理员能够对个人的移动、偏好和目标进行模型规划，而这可能会对设计城市基础设施产生重大影响。

在未来的15年里，机器人会变得更加普及，它们可以做比如运送包裹和办公室清洁工作等等。移动芯片制造商已经在尝试将上世纪的大型超级计算机的力量压缩到一枚芯片上，而这将极大提升机器人的计算能力。

通过云数据连接的机器人将能够共享数据以加速学习。如微软的Kinectwill，这样的低成本的3D传感器将加速人工智能感知技术的发展，而语音理解的进步将增强机器人与人类的互动。如今，实验室里的机器人手臂可能会在2025年左右演变成电子设备消费品。

未来15年，人工智能对医疗保健的影响将更多地存在于监管方面，而非技术。在医疗保健领域，人工智能最多转化的可能性是获取数据这方面，但美国食品药物管理局未能找到解决隐私和数据获取之间折中这一难题的解决方案。电子病历的数据导入效果也很糟糕。

如果没有这些障碍，人工智能可以实现通过浏览患者病历和科学文献来实现信息自动化诊断。这种数字助手可以让医生在使用他们的直觉和经验指导整个过程的同时，专注于针对个人医疗护理的准确度。

通过并应用统计人口层面，患者记录、可穿戴设备、移动应用和个人基因组测序的数据将使个性化医疗成为现实。虽然完全自动化的放射科不太可能实现，但获得庞大的医学成像数据集将使机器学习算法训练出的人工智能能够帮助医生进行“分流”或人体扫描检查，从而减少医生的工作量。

到2030年，课堂学习和个人学习将可能大同小异。大规模开放在线课程（mooc）将通过智能导师和其他人工智能技术进行互动的方式，使个性化教育更具规模。以计算机为基础的学习方式并不能取代课堂教学，但在线工具将帮助学生用自己喜爱的方式进行个性化学习如何使用适合他们的技术。

复杂的虚拟现实可以让学生享受沉浸在历史和虚构的世界中，或者探索现实世界中难以融入的环境和科学对象。数字阅读设备也会变得更加智能，这些设备将提供自动连接到补充信息库以及安置了不同语言的自动翻译系统。

不过，目前这方面的人工智能领域的投资不足，因此这些能力能多快在现实中出现并不不确定。没有人格基因的机器学习可能会在无意中带来种族或性别歧视相关的顾虑，或者类似于邮政编码的替代因素。但人工智能程序比人类更容易承担责任，因此它们更有可能帮助消除歧视。

人工智能的影响将在人们的工作场所中得到最明显的体现。到2030年，人工智能将会影响像律师、财务顾问和放射科医生这样的专业工作人士。随着人工智能能够承担起越来越多的角色，员工相对较少的企业将能够迅速地扩大自己的规模。

人工智能更有可能在短期内取代一些任务而不是人们的工作岗位，而且还会创造新的就业机会和市场，即使我们目前很难想象这些新工作将来会是什么样子。尽管这可能会降低收入和就业前景，但增加自动化也会降低商品和服务的成本，所以它其实能让人们生活质量得到提升。

这些结构性转变需要政治干预而非纯粹的经济效益来确保这些富人享有跟以前一样的利益。短期而言，这可能仅仅包括对教育和再培训的资源投入，但较长期而言，人工智能在工作方面的引入需要更为全面的社会保障体系，或采取比如保证基本收入之类的措施。

到2030年，娱乐行业将是互动的、个性化的，而且肯定比现在更加吸引人。传感器和硬件上的研究突破将会让VR技术、触觉技术和机器人助手走进千家万户。用户将可以与智能娱乐系统交流互动，它们会表现出情感、同理心以及适应周围环境的能力，比如适应一天的时间。

但人工智能技术的进步也会让你能够选择自己偏好的娱乐项目变得更容易、更吸引人，例如你可以通过人工智能应用帮助你创作音乐或编排舞蹈。让高质量的娱乐产品大众化，我们现在几乎不可能预测出将来我们对娱乐更高品味的需求将会如何发展。