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台灣發展AI 杜奕瑾點出三方向

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2017-07-28 00:53 經濟日報 記者陳彥甫、聯合報系「願景工程—公民沙龍」

什麼是AI(人工智慧)?台灣AI實驗室創始人、有「PTT之父」稱號的杜奕瑾表示,AI其實就是利用電腦去模擬人的想法、思考與決定,為了要模擬,所以有一種專業叫Machine Learning(機器學習),就是訓練電腦去學習,只是在過去長久以來,電腦學習有限,如以前的Speech Recognition(語音辨識)。

2017年是AI人工智慧全面爆發元年,聯合報系「願景工程—公民沙龍」日前以「人工智慧」為主題,邀請杜奕瑾、StraaS & LIVEhouse 共同創辦人程世嘉、沛博科技總經理林義勛,分享及對談AI時代的挑戰與機會。

程世嘉指出,「AI取代工作,不是突然某天老闆叫你不用來上班,而是會一點一滴地拿走。」人類如何幫助彼此重新學習新技能,是當今最大的挑戰。

林義勛表示,AI從技術的創造、發展,到落實、使用,其實是很長的過程。AI前景無限,未來世界的產業鏈將需要各種新型專業人才加入,「以後不是單打獨鬥的世界。」

杜奕瑾表示,「大家要注意到的一件事情就是人工智慧的定義。現在研究者的話題不再是過去低密度勞力、低階工作被取代,而是研究如何把薪水最高的人直接取代,它的Reward(獎酬)最大,可以想像,如果一個國家有人工智慧技術,GDP差別有多少?」

依照國外研究統計,如果一個國家沒有發展人工智慧,GDP在十幾年後的影響非常巨大,將影響一個國家生產力好幾倍,其實這還低估人工智慧,杜奕瑾相信,人工智慧的影響力會比網路還大。

台灣AI實驗室創始人杜奕瑾。 記者林伯東/攝影
台灣AI實驗室創始人杜奕瑾。 記者林伯東/攝影

常常有人問杜奕瑾,人工智慧如此重要,台灣該做哪些事情?重點是什麼?若我們在台灣成功的成立一個有如「鄉民精神」的人工智慧實驗室,把這些高手號召起來要注意到哪些?

杜奕瑾表示,其實很簡單,主要有三點:資料的創新、演算法的創新與編織夢想的勇氣

第一點,我們要知道怎麼去做到資料的創新,因為你要有資料才能去測試新的模型,這時有人會問,台灣人這麼少,你怎麼會有資料?杜奕瑾舉例,架BBS或「.com」開始時,所有的DVD、書本商跟他說:「你沒有資料,架個網站還不是要找我們拿?」

然而,所謂資料的革命,就是當一個很大的革命在發生時,你未來的資料不見得是現在所能看到的,如同在過去兩年,我們蒐集到人類歷史上90%的資料。

為何會累積這麼多資料?因為這兩年全世界20億支手機,跟過去家裡只有PC的年代不一樣,相關技術上升,專家也都預估,以後不是只有手機,是所有的載具都是,未來是個IOT(Internet of Things 物聯網)的世界,預估在2020年,全世界會有25億個物聯網載具在全世界。

杜奕瑾表示,現在看到有的資料,網路上不會是未來人工智慧的主要資料:未來的資料可能就是你開車時自動駕駛的資料、可能是家用機器人跟你互動的資料、可能是你對智慧家庭載具下命令的資料。」

「這些資料才是未來人工智慧主流的資料,現在網路的資料如Google、Microsoft等,你雖然占優勢,但不代表你擁有,有時你有優勢,也同時會有包袱。」

如台灣在全世界很早就有健保的資料,在醫院數位化方面也是最好的國家,基本上台灣有很大的機會在醫療有很大的突破。

第二點,是演算法的創新,Google在2011年時開始有imageNet(影像辨識)大賽,也因為imageNet後隨著Deep Learning開啟了人工智慧的大躍進,它可以把影像辨識錯誤率降低,在2015年imageNet大賽,微軟用Deep Learning 用152層達到人類的水準,人類錯誤率約5.1%,電腦的錯誤率可以達到4.9%。

杜奕瑾提到,你會看到越來越多影像辨識、人臉辨識的應用在各個地方出現,比如以前出關要經過海關檢驗,現在只需護照掃描與人臉辨識就可以,過去人們擔憂電腦驗證是否不精準,實際上經過測試,反而人的眼睛容易錯看,電腦可以看到人看不到的細微差距。

換句話說,越來越多例子可以發現,人其實是一個不可靠的決定者,電腦比較安全。很多人會擔心自駕車的安全性,其實自駕車肇事率已經比人類駕駛還低,可能過一陣自駕車普及了,我們說不定還會禁止人駕駛,因為人實在太危險,可能會喝酒會打瞌睡,有太多社會問題。

「以上兩點其實台灣都很強,第三點我希望年輕人回去可以多想想,大家都是未來最重要的中流砥柱,我覺得台灣最缺少的就是編織夢想的勇氣。」

杜奕瑾表示,台灣演算法在學校如台大有很多老師的研究都是世界級的,參加比賽都可以拿到第一,但現在需要加強的,是我們要敢去做夢、追逐夢想,去建立體驗。

這過程會有點像1995年剛開始有網路的時候,我們嘗試著架PTT、蕃薯藤等各種東西,那時做這些是沒有人會跟你講說這是對的,你覺得有興趣就去做,同樣的人工智慧也是一樣,你可以去看身邊的問題,有什麼可用AI去解決,手上有哪些工具就拿出來,依照每個人的專業領域去編織出來。

「網路本身不會是個有生命的東西,只有在上面產生的故事才會有生命,同樣的,人工智慧本身只是種學問、是種方法,如果我們沒有體驗或夢想在後面去編織,它永遠不會實踐。」

舉個例子,自動車駕駛最早由Tesla在研究,從過去覺得不可能到現在變成一個顯學,中間經過一段時間去醞釀、去學習,這裡面其實就是把各種人工智慧的技術整合起來,從車內狀況、路上所感應到的物件等,當然也有人說Tesla的演算法不夠好,需要優化。

另一個例子是Google,最近他們也開始做起AI記者編輯,隨著出版業收入不佳,美國很多地方性新聞沒有人去報導,所以Google結合地方新聞專業人員,用AI寫了新聞,往後地方性活動報導用人工智慧就可以報導。

以前常說人工智慧沒辦法創造,文組或藝術家的地位比較安全不易被取代,但AI現在已經可以模仿梵谷、莫內的畫風。Facebook最近讓電腦產生一些藝術畫去參加比賽,看參賽者能否分辨出哪個是電腦生成的哪個是人手繪的,其實所有圖片都是電腦生成。

杜奕瑾 機器人 物聯網 人工智慧
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