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搭上人工智慧浪潮 擺脫科技殖民

2017-10-26 03:03中央研究院資訊科學研究所研究員 陳昇瑋

報系資料照
報系資料照

有人說,資料是新時代的石油;那麼,人工智慧(AI)就是新時代的電力,未來將不會有任何現代產業與AI無關。

研調機構IDC預測,在2021年時,全球在認知計算及AI系統投資規模將達576億美元;市調公司顧能(Gartner)同時預測,至2020年,AI相關產業產值將達3,000億美元,包含各式產品與服務。這些數字不見得準確,但某種程度反映全球各產業決策者對AI的重視。

根據個人觀察,國內各產業看待AI技術較有歧異之點在心態:主動擁抱,或是觀望同業的動作,或是等待技術供應商的火力提供。以成熟易引入的技術而言,這些作法都沒有對錯,端視企業本身的規模及IT策略而訂。

問題在於AI技術的引入會面臨兩大挑戰,挑戰一,AI是解決特定問題的技術:同樣是深度學習模型,要解決什麼問題,能解決什麼問題,能解到什麼程度,產生多少價值,在每家公司都不一樣,多元性及客製化程度遠比導入ERP(企業資源計畫)、 CRM(客戶關係管理)系統高得太多。例如,同樣是AOI(自動光學檢測)技術,在A公司做來檢測電路板的瑕疵,在B公司檢測織物的瑕疵,在C公司檢測玻璃的瑕疵,以高標準來要求的話,絕對不是調整參數就好。因此,未來的五年甚至更久的時間內,很難期待會有套裝系統可以直接購入及進行簡單客製化,符合各產業、各公司、各種問題的期待。

挑戰二,AI並沒有辦法plug & play(即插即用):目前的AI皆由機器學習模型來驅動,而機器學習必須要有大量資料來訓練。若公司內原本並沒有蒐集某個想要解決的問題的資料,或是資料蒐集時間不夠長,任你找到絕世高手或買到厲害的系統也沒有用。例如,若要進行未來半年的某產品銷量預測,通常需要該產品或同類型產品及競品在過去三年或五年以上資料,以及搭配的各式環境因素、客戶訂單資料等等。若是沒有這些資料準備好,AI系統就是不能動,沒有油就沒有辦法發電的道理。

幸運的是,這一波(也是人類史上的第三波)的AI浪潮伴隨著「人工智慧民主化 (AI Democratization)」的趨勢,最重要的概念是,AI技術不應該只被某些跨國企業所壟斷,應該讓所有需要的人都有機會參與及使用。具體的作法包含各種深度學習開發工具及模型的開放源碼,以及各式最新核心技術的分享等等。

我個人所看到的是機會,因為這個AI民主化趨勢,AI技術發展在各領域所帶來的機會無窮無盡,是習慣等待國外大廠解決方案的我們應該把握的。

發展AI的要素有三:資料,演算法及運算能力。運算能力通常不構成門檻,演算法因為AI民主化趨勢,全球的水平雖然仍有差別,但若以應用開發為主,差異並不大;資料的蒐集往往才是決勝的關鍵。因此,只要是懂得把握手上資料的產業,應該要把握這個機會及時間點,儘早在公司內部至少開始探索AI的可用之處。團隊再小也沒關係,重點是儘早將問題定義清楚,建立好資料蒐集方法,納入企業日常運作中,以開放源碼工具儘早驗證資料的可用性及AI所能帶來的價值,才能將自己準備好,日後不論是建立正規團隊或是導入更完備的AI系統,立即讓AI產生最大價值。

當然,目前普遍遇到的挑戰是AI人才的缺乏。

(作者是中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長)

IDC Gartner

陳昇瑋

作者為中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長及台灣人工智慧學校執行長。堅信大數據及人工智慧的價值,長期推廣資料科學在各領域的應用。他期待讓資料科學及人工智慧在台灣不再是口號,而是真實拿來創造價值及協助產業升級的工具。
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