名家論
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2016.04.26 產業與科技
人工智慧技術將引領下一波產業變革 / 郭家蓉
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2016.04.26 產業與科技
人工智慧技術將引領下一波產業變革 / 郭家蓉
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作者: 郭家蓉 / 資策會產業情報研究所 (MIC) 資深產業分析師兼副主任
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從人類發明電腦以來,運用數學、統計和邏輯技術發展人工智慧,為科學家一直以來的夢想。AlphaGo為Google旗下Google DeepMind所開發的人工智慧程式,繼2015年10月以5:0擊敗歐洲圍棋職業二段棋手樊麾後,於2016年3月再戰南韓圍棋九段棋手李世乭五場,並以4:1的佳績擊敗李世乭,引起各界一片譁然。


雖然圍棋規則簡單,但標準棋盤有多達361個交叉點(19*19),每步棋的走法約有200種,棋局組合高達10的171次方。基於圍棋講究的是布局,且棋子的擺放位置並無固定,其複雜程度不難想像,AlphaGo已必須像人類倚賴直覺般進行決策,取得獲勝優勢。意味此次AlphaGo的人工智慧發展,相較於當年IBM「深藍」擊敗西洋棋冠軍,儼然已進入了另一個里程碑。


人工智慧發展至今,已累積60年的演算法知識,機器學習、電腦視覺、語音文字的辨識技術達到可商品化應用的階段,且網際網路中已累積大量文字、圖片、影像資料庫,不論是個人使用者、私人企業或是政府單位,已接受資料開放的觀念,形成共享共利的模式。可見演算法技術逐步成熟、網路數據開放、運算與儲存技術提昇以及物聯網技術的興起,帶動人工智慧有突破性的成長。


主要科技大廠如Google、Apple、IBM、Microsoft、百度、小米等,都積極投入人工智慧技術的發展,並將其視之為技術競爭重點領域,包含視覺、聽覺、嗅覺等感知能力的培養、自然語言處理法、機器學習等。未來這些主要業者,也會結合各種智慧生活應用,將人工智慧技術滲透到食衣住行各個場域中。


未來人工智慧技術,可能會在三個領域中協同人力運作。


其一是協同專業,透過建置專家知識系統,輔助決策與判斷,例如Google DeepMind近期計畫DeepMind Health,便跨足到醫療領域,其長期目標是向臨床醫生提供解決大量資訊挑戰的處理工具,並期許讓人工智慧成為醫生的幫手,而不是取代醫生現有的角色。


其二是協同移動,透過自動駕駛車、無人載具等裝置研發,協助個人或企業進行更有效率的移動,長期發展可幫助倉儲、物流、國防等領域進行貨物運送流程的改造。近期Tesla、Google、Audi以及許多車廠,都進行自動駕駛車之研發,協助人們未來能更安全、快速的進行移動,解決交通壅塞的困擾。


其三是協同勞動力,透過協作型機器人的發展,幫助機器人跟人在同一個空間內安全的運作,提升製造業與服務業的個人生產力。包含工廠場域、老齡照護場域等,都可以導入協作型機器人,解決未來10年已開發國家勞動力降低的問題。


由此可知,未來人工智慧技術結合硬體或專家系統的發展,將成為下一波產業競爭的要素。然而,人工智慧技術需要長時間累積,一個人工智慧科學家的養成,除了需要教育體系的支持,尚需政府、法人及產業大力支持研發,才有機會留住人才。此外,鎖定特定應用領域累積研究資源,接軌國際開源系統,可加速系統的發展,讓台灣業者有機會追趕世界的潮流。

 

 

(本文內容為作者個人觀點,不代表本部立場)

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