在未來10年至50年，哪些科技最有發展前景？比如人工智慧、分子科學、生命科學等？

　　個人認為，人工智能會是未來50年最具顛覆性的科技。

　　因為，其它學科領域的大規模突破性進展很可能會依賴人工智能領域的突破性進展。

　　以生命科學為例，現有的技術發展和學術探索仿佛已經進入瓶頸期，一些重大的生命科學領域的難題的推進進程十分吃力。當然，這其中的原因可能是多方面的，如科研經費的投入不足、科研領域人才的外流、傳統產業的掣肘等各方面因素。

　　但是，毋容置疑的是，人類自身的智力和思維能力收到其生理條件的制約才是包括生命科學在內的科技發展被嚴重束縛的本質因素。

　　具有關研究分析，人類的大腦結構可能還存在一定的局限性和缺陷，導致其認知和思維能力停留在一個相對固定的區間內，這也就可以解釋為何自過去三次突飛猛進的產業技術革命後，科技發展逐漸趨於緩慢的原因所在了。

　　而人工智能則大不相同，一旦做到質的突破，就將會呈現給我們一個無可限量的廣闊發展空間。因為它是在矽基上形成的完全不同於人類碳基文明的新型文明形態，其發展空間自然也是我們人類無法預想的。

　　幾乎可以肯定的是，人工智能一定會為我們的世界開辟出一塊嶄新的天地。我們唯一要做的可能就是如何在奇點到來之前，研究出一種可以合理控制其發展範圍和幅度的手段以及人類自身的防禦系統，以盡量讓這把雙刃劍不會割傷人類自身。

　　未來發展10~50年其間，人工智能，生命科學，分子科學這三大科技領域是齊頭並進，互相促進互相依賴的發展過程，都具有巨大的發展前景。

　　比如說生命科學里的神經系統

　　科學研究對人工智能起著決定性的關連作用，實際所謂的人工智能就是一生化學的過程，它就是模擬人類神經思維的產物。倘若沒有人類神經系統研究就不會有人工智能的誕生。人類的科學技術有許多都是模擬動物及人類的行為而創造的。

　　生命科學的人類基因系統研究實際與分子科學也是有著密切關連的，比如說，要弄清疾病的個中原因就必須進行解棓，進行分子結構基因分析等等手段來進行研究病病的起因。

　　因此，無論是人工智能還是生命科學或是分子科學(量子科學)對人類對社會都是有不可估量的作用，人類既然選擇了它們就必定有非常重要的意義，也許缺一不可。至於那個更有前景，難得分清誰有前景誰沒前景，因為三項重大科學都是以人為本，目的是為了人類創造幸福方便生產生活！

　　人工智能是為人類服務的，分子科學(量子科學)研究最終結果也是服務類，生命科學更是為了人類自身的一名科學，以我看來，必須是綜合發展，相扶相成。前景都是很廣闊的，對於人類的意義非同般！

　　以上個看法，謝謝邀請回答！

　　都有發展前景！

　　因為人類一切活動，最終目的都是為了我們人類更好的生存好發展。為了達到這種目的，發展科技是手段。就比如下：

　　人工智能在生命科學中的六個重大應用

　　據埃森哲（Accenture）的一份報告可能，到2026年，大數據與醫學和制藥領域的機器學習相結合將產生每年1500億美元的驚人價值。這個數字反映了人工智能（AI）工具幫助醫生、病人、保險公司和監管人員做出更好決策、優化創新以及提高研究和臨床試驗效率的潛力。為此，5月1日，GEN網站整理羅列了人工智能在生命科學領域內六個最有價值的應用。

　　本文參考了全球五大制藥公司對人工智能技術的分析。雖然已有的分析提供了一個廣泛的調查，涵蓋了生命科學和生物技術行業應用的所有主要趨勢，但是這篇最新文章在其基礎之上重點強調了TechEmergence認為的近期最有意義的六個AI應用趨勢。

　　1、診斷疾病

　　醫學面臨的最大挑戰是疾病的正確診斷和識別，這也是機器學習發展的重中之重。2015年的一份報告顯示，針對超800種癌症的治療方案正在臨床試驗中。而利用機器學習可使癌症識別更加精確。以，一家總部位於波士頓的生物制藥公司Berg為例，目前公司正在利用AI平台對臨床試驗患者數據進行分析，以促進治療各種疾病的新藥開發。

　　2、個體化用藥

　　關於使用機器學習和預測分析來定制針對個人的特異性治療潛能，目前正處於研究中。如果成功，這一策略可以優化診斷和治療方案。目前，研究的重點是有監督的學習，醫生可以利用遺傳信息和症狀縮小診斷範圍，或對患者的風險做出有根據的推測。這可以促進更好的預防措施。預計未來10年，先進的健康測量移動應用以及微生物傳感器和設備的使用將激增，這將提供豐富的數據，進而有助於有效的研發和更好的治療方案。

　　3、藥物開發

　　機器學習在早期藥物發現（如新藥開發）和研發技術（如下一代測序）中發揮著許多作用。這一領域的第一項是精確醫學，它使複雜疾病的識別和可能的治療方式更有效。MIT臨床機器學習小組是使用機器學習促成精密醫學的主要參與者之一，側重於算法開發。英國皇家學會指出，醫藥開發中的機器學習可以幫助制藥公司通過分析製造過程數據來優化生產，並加快生產速度。

　　4、臨床試驗

　　臨床試驗研究是一個漫長而艱巨的過程。機器學習可以在各種方面幫助縮短這一過程。一種策略是通過對廣泛的數據使用高級預測分析，從而更快地確定目標人群的臨床試驗候選人。麥肯錫( McKinsey )的分析師描述了其他機器學習應用程序，這些應用程序可以通過簡化計算理想樣本大小、方便患者招募以及使用病歷將數據錯誤降至最低等任務來提高臨床試驗的效率。

　　5、放射治療和放射學

　　哈佛醫學院助理教授Ziad Obermeyer博士在2016年的一次採訪中表示:「20年後，放射學家將不會以現在的形式存在。它們看起來更像是電子機器人：監督每分鐘閱讀數千份研究報告的算法。目前，倫敦大學學院醫院的deep mind Health正在開發機器學習算法，通過區分健康組織和癌症組織來提高放射治療計劃的準確性。

　　6、電子健康記錄

　　支持向量機（Support vector machines用於分類患者電子郵件查詢的技術）和光學字符識別（用於數字化手寫筆記的技術）是用於文檔分類的機器學習系統的基本組件。這些技術的應用案例包括MathWorks的MATLAB （一個具有手寫識別應用程序的機器學習工具）和Google的雲視覺API。MIT臨床機器學習小組的重點之一是開發基於機器學習的智能電子健康記錄技術，其理念是開發「安全、可解釋、能從少量標記的訓練數據中學習、理解自然語言、並能在醫療環境和機構中很好地推廣的強大機器學習算法」。

　　所以，在未來10年至50年，比如人工智能、分子科學、生命科學等都有發展前景！

　　人工智能！它可以對人類社會進行全覆蓋！政治，經濟，文明，社會，自然現象！人工智能機器人的儲存量可以是人的大腦的儲存量的千萬億倍！

　　說說人工智能對自然界的影響！人工智能可以通過衛星發送，直接淨化大氣層！（當然，這包括高科技）人工智能可以通過對土壤的分析，確定各地的土壤適合種植哪種農作物才能高產質量好！人工智能機可以使養殖業自動化！人工智能可以測量江河水流量，及時引導分流！在雨季，人工智能可以控制住大氣層，減少降雨，乾旱季節增加降雨！人造太陽，機器人，可以控制住一定區域的大氣層溫度！以上是以用人工智能機研發為基礎的高科技！

　　人工智能

　　近幾年人工智能是一個熱門的行業，它是用來研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論及應用系統的一門新的技術科學。

　　互聯網行業

　　大數據時代讓世界緊密的聯繫在一起，互聯網的發展日新月異，在互聯網行業最為熱門的有手機軟件、手機遊戲、視頻、搜尋等。從技術的角度來說，像php、java、UI設計等，尤其是移動端軟件的開發需求巨大，從來帶來許多高薪高優職位。如大數據開發、雲計算、搜尋、移動互聯網等。

　　網路安全

　　現代人的生活與網路息息相關，個人、企業信息的安全顯示尤為重要，2015年報告的信息安全攻擊比去年增加51%，一年報告安全攻擊次數幾千萬次，應對網路安全挑戰，已越來越被重視。目前國內在網路安全領域還處於發展階段，對信息安全方面人才缺口很大，而隨著未來網路的不斷發展，信息安全也顯得越來越重要。

　　醫療保健行業

　　隨著國人的生活水平和收入水平的同時提高，幾十年前的生活陋習被摒除，國人的對健康觀念也越來越重視。因此與健康息息相關的藥品健康和食品健康都是當下最有發展前途的行業。而與食品養生相關的從業人員前景也越來越光明。

　　新零售

　　新零售就是企業和互聯網相互依存，通過運用大數據和人工智能等先進的技術手段，將商品的銷售手段改變成網路銷售，甚至主攻網路銷售的方式，甚至會將線上服務和線下體驗相結合，這是一種最新的零售新模式。只有線上線下和物流結合在一起，才有可能會產生新零售。

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