2018年7月31日

AI浪潮下臺灣的抉擇與未來

林翰佐/銘傳大學生物科技學系副教授,本刊總編輯。

人工智慧(artificial intelligence, AI)絕對是近年來科技界最熱門的話題。這點從網路上充斥的大量相關科普文章與報導便可感受到一股濃烈的氛圍。《科學月刊》與張昭鼎基金會,去年9月份即決定以「如何面對AI時代的浪潮」作為「2018張昭鼎紀念研討會」的討論議題,並積極的展開研討會的相關準備工作,包括邀請臺灣AI方面產業與學術界的專家,如臺灣AI戰略總推手科技部長陳良基、微軟公司人工智慧(AI)部門亞太區研究總監杜奕瑾、資策會產業情報研究所總監陳子昂、臺灣大學資工系教授林守德、輝達公司(NVIDIA Corporation)經理康聖閔、工研院機械與系統研究所所長胡竹生、臺北醫學大學科技學院院長李友專、美國微軟總部全球資深副總裁全球人工智慧輸入部郭昱廷、臺灣大學資工系教授賴飛羆、東華大學應用數學系教授魏澤仁、意藍資訊董事長楊立偉與逢甲大學合作經暨社會事業經營學系教授翟本端等專家與會,從國家戰略、研究議題到教育應用等面向來探討臺灣政府,企業直至個人面臨AI浪潮下的轉變,是一場相當豐富的知性饗宴。

相信有許多讀者跟筆者一樣,所學的專業背景跟AI領域有些距離。不過AI浪潮涉及的並非僅單一專業領域的跨世代進展,更可能涉及的是人類生活方式的全面改進,所以藉由筆者的凡人觀點,或許讓更多人理解AI世代除卻在技術細節之外的衝擊,開始更深入的思考如何因應AI浪潮所帶來的改變。

臺灣發展AI的小國大戰略
近年來世界AI科技的發展突飛猛進,在筆者一個門外漢的眼中,已經進步到宛如科幻片的等級。例如中國百度研究院院長林元慶先生在電視節目中所示,透過電腦模擬以及人臉辨識系統,成功協尋一位失蹤長達27年的兒童,讓人感到相當不可思議。Google公司旗下所開發的Duplex人工智慧系統,由於對答流暢,最近也被認為可以通過所謂的圖靈測試(Turing test),意味著一般人與之對答難辨真偽。在這樣來勢洶洶的AI趨勢之下,臺灣是否還有機會順勢而起,開創科技產業的另一個高峰呢?這或許是所有關心AI議題的大眾心中的疑問。

面對AI浪潮的來勢洶洶,臺灣執政當局有一套詳細的策略規劃。整個戰略上的規劃與推動由科技部統合,希望能凝聚臺灣先天優勢,在有限資源下集中火力進行點突破,並由學界作為研發核心,整合產業以及應用者之間形成網狀生態系的整合。在以2022年為「國際AI應用大爆發年」的想定之下,制定2017年為「臺灣AI元年」,希望能夠透過6年內有系統的戰略及戰術構想與資源投入,期許臺灣的AI軟硬體技術得以分進合圍,接軌世界的舞台。

戰略的本質是什麼呢?陳良基在研討會當中有相當清楚而精采的講解,先前《科學月刊》的專訪中陳良基也清楚地提到相關的重點,在此不再贅述。簡單的說,研發、應用及硬體開發的整合是我們迎向AI浪潮的重要戰略方向。

演算法(algorithm)是整個AI應用的「大腦」,這個大腦可以透過巨量資料的反覆訓練,經由深度學習(deep learning)找尋數據之間的關聯性,從而達到逐步提升反應速率與正確性的目標。像是大家熟悉的手機語音辨識系統,在近年來正確率有臻進完美的傑出表現,便是演算法不斷修正後的結果。人類目前仍然無法創造如同人類靈活思考,旁徵博引的演算法,所以想要專精解決一項問題,必須開創全新的演算法,例如去年挑戰世界圍棋棋王成功,聲名大噪的AlphaGo,就是一款專門為下圍棋而生的演算法。所謂殊途同歸,解決一個問題時可以用不同的方式解決,在設計上各有巧妙,例如研討會當中,杜奕瑾所分享的案例,臺灣人工智慧實驗室所開發的人臉辨識系統演算法,便可以在更少量的資料訓練成功率達99.7%,與目前中國所開發之人臉辨識系統的辨識成功率相當。足見巨量資料庫的建置與更為先期的投入固然具有優勢,但這個優勢並非絕對,透過更巧思的設計演算法的核心,就會有機會後發先至,在這AI產業佔有一席之地。

臺灣AI研發核心
科技部自去(2017)年起分別在臺灣大學、清華大學、交通大學及成功大學創立「AI創新研究中心」,整合演算法等AI核心技術的研究能量嘗試突破創新。這些研究中心的成立並非只是經費的投入與學術成果的產出。陳良基先前在《科學月刊》的專訪中表示,希望這些AI創新研究中心的成立可以成為國際知名的研究中心,得以吸引國際學者來此進行學術交流與共同研究。顯而易見的 ......【更多內容請閱讀科學月刊第584期】

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