人工智能(AI)一時(shí)從束諸高閣的昨日經(jīng)典，變成鍍了金的未來(lái)藍(lán)海，科技大廠包括NVIDIA與Intel投注資源不在話下，但AI到底是人類(lèi)的幫手還是威脅?是產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)還是難以跨越的挑戰(zhàn)?賽局已經(jīng)逐漸發(fā)酵，如何解謎，唯靠智慧。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)從2016年開(kāi)始一路受到科技產(chǎn)業(yè)追捧，事實(shí)上相關(guān)能量自2010年代就開(kāi)始累積，包括始于2009年的ImageNet圖像識(shí)別大賽，于2015年成功將機(jī)器的圖像識(shí)別正確率超越人類(lèi);2016年AlphaGo打敗韓國(guó)圍棋棋王李世乭，成功吸引全球重新關(guān)注AI，這一年多來(lái)，只要跟這個(gè)關(guān)鍵詞沾上邊，科技產(chǎn)業(yè)便趨之若鶩，在不斷吹捧的過(guò)程中，也有相對(duì)的憂慮與危機(jī)意識(shí)不斷醞釀。
2007年由史丹佛大學(xué)教授李飛飛主持的ImageNet計(jì)劃，由搜集網(wǎng)絡(luò)上數(shù)以十億計(jì)的照片開(kāi)始，并將照片分類(lèi)、標(biāo)示，再喂給計(jì)算機(jī)，透過(guò)大量的數(shù)據(jù)成功讓機(jī)器認(rèn)識(shí)"貓"，訓(xùn)練機(jī)器使用類(lèi)似人類(lèi)大腦神經(jīng)元的運(yùn)作方式，這種機(jī)器學(xué)習(xí)方式就是現(xiàn)今熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，也延續(xù)上一波人工智能理論基礎(chǔ)積極發(fā)展卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network)，憑著過(guò)去的基礎(chǔ)，很多研究迅速有了很好的成果。
AI如此多嬌 科技巨頭競(jìng)追求
AI一時(shí)從束諸高閣的昨日經(jīng)典，變成鍍了金的未來(lái)藍(lán)海，早期投入的繪圖處理器龍頭NVIDIA，2016年股價(jià)就翻漲230%，創(chuàng)辦人黃仁勛(圖1)近期在公開(kāi)場(chǎng)合的演說(shuō)與媒體的訪問(wèn)，也是以AI教父之姿大談GPU未來(lái)能協(xié)助人們實(shí)現(xiàn)更多夢(mèng)想，并表示，摩爾定律已接近極限，處理器晶體管每年持續(xù)增加50%，但CPU效能成長(zhǎng)僅10%，CPU不可能再成長(zhǎng)，深度學(xué)習(xí)將是另一種解決方案。
圖1 NVIDIA創(chuàng)辦人暨執(zhí)行官黃仁勛認(rèn)為，摩爾定律接近極限，處理器晶體管每年增加50%，但效能成長(zhǎng)僅10%，深度學(xué)習(xí)將是另一條路。
NVIDIA GPU在圖形辨識(shí)的效能上明顯優(yōu)于CPU，具備AI的影像辨識(shí)已經(jīng)能創(chuàng)造許多過(guò)去前所未見(jiàn)的功能與應(yīng)用，包括工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)療、智能交通等等。然而，AI除了影像辨識(shí)之外，語(yǔ)音識(shí)別也已進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用的階段，語(yǔ)言理解有其邏輯性，透過(guò)語(yǔ)音處理器與云端大量語(yǔ)料數(shù)據(jù)庫(kù)，除了中文之外的語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)意理解也有非常好的表現(xiàn)。
昔日PC時(shí)代的霸主Intel同樣不希望錯(cuò)過(guò)AI的商機(jī)，不僅宣布投資10億美元發(fā)展AI，也投資三家人工智能領(lǐng)域的廠商-CognitiveScale(機(jī)器智能軟件)、AEye(機(jī)器人視覺(jué))、Element AI(AI解決方案)。
Intel Nervana系列產(chǎn)品有四大部分，該公司人工智能產(chǎn)品事業(yè)群副總裁暨技術(shù)官Amir Khosrowshahi(圖2)指出，包括以Intel Xeon為基礎(chǔ)的AI芯片Lake Crest，Intel Mobileye則是主動(dòng)式安全自動(dòng)駕駛應(yīng)用的視覺(jué)技術(shù)，而其FPGA是用以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推論(Inference)應(yīng)用，Intel Movidius是低功耗視覺(jué)技術(shù)，讓機(jī)器學(xué)習(xí)可以在各式物聯(lián)網(wǎng)終端上執(zhí)行，看起來(lái)Intel對(duì)AI不僅有野心也全力投入。
AI是最佳幫手還是最大威脅?
AI的無(wú)所不能帶來(lái)龐大商機(jī)，同時(shí)也帶來(lái)相對(duì)應(yīng)的威脅，不久前在葡萄牙里斯本舉辦的2017年網(wǎng)絡(luò)峰會(huì)(Web Summit)，公認(rèn)當(dāng)今世上最聰明的人類(lèi)之一，英國(guó)物理學(xué)家霍金利用遠(yuǎn)距視訊出席開(kāi)幕晚會(huì)發(fā)表演說(shuō)表示：“人工智能的崛起，可能會(huì)是人類(lèi)史上最糟糕或是最棒的事情?！北M管AI的能力或許可以為消除貧窮或疾病帶來(lái)貢獻(xiàn)，也可能因?yàn)锳I的高智商，發(fā)生足以傷害人類(lèi)的演變。
圖2 Intel人工智能產(chǎn)品事業(yè)群副總裁暨技術(shù)官Amir Khosrowshahi宣布，引進(jìn)Intel Nervana AI學(xué)院計(jì)劃，協(xié)助拓展臺(tái)灣的AI創(chuàng)新。
一般而言，從AI的技術(shù)發(fā)展歷程來(lái)看，AI分成強(qiáng)人工智能(Strong AI)與弱人工智能(Weak AI)，強(qiáng)人工智能要求計(jì)算機(jī)的智能需要更全面廣泛，需要有推理、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、語(yǔ)言溝通、知覺(jué)等能力展現(xiàn)出全面性的智慧、跟人類(lèi)并駕齊驅(qū)。所以目前可見(jiàn)的AI包括AlphaGo都不屬于強(qiáng)人工智能，只會(huì)單一的技能，就像AlphaGo只會(huì)下圍棋卻不會(huì)下象棋。另外，一般人學(xué)開(kāi)車(chē)只要數(shù)10小時(shí)的訓(xùn)練，但要汽車(chē)自駕至少需要數(shù)百萬(wàn)小時(shí)的練習(xí)，現(xiàn)今的AI還缺乏每個(gè)人與生俱來(lái)的深層認(rèn)知能力，應(yīng)該從協(xié)助人類(lèi)完成工作的角度思考，不必太過(guò)憂心。
AI是最佳機(jī)會(huì)還是最大挑戰(zhàn)?
另外，黃仁勛形容AI是一種“自動(dòng)化的自動(dòng)化”(Automation of Automation)，會(huì)大量降低人力需求與成本，為人類(lèi)帶來(lái)更好的生活質(zhì)量。近年各國(guó)與各廠商競(jìng)相投入AI的發(fā)展，又是另一場(chǎng)科技產(chǎn)業(yè)的軍備競(jìng)賽，資金、人才、政策缺一不可。
從人類(lèi)的五感來(lái)觀察，視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)是現(xiàn)在AI已經(jīng)找到方法的應(yīng)用，有初步的成果，現(xiàn)有臺(tái)面上的廠商也已經(jīng)布局、占據(jù)有利市場(chǎng)位置，但是觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)還有最難量化的情感，也是AI可以大顯身手的領(lǐng)域，AI應(yīng)用一般由運(yùn)算平臺(tái)、算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)所組成，在新興五感的領(lǐng)域，算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展都還在起步，存在很多發(fā)展空間，如果能積極布局，發(fā)展出高效率的技術(shù)，必能在未來(lái)AI市場(chǎng)取得一席之地。
（轉(zhuǎn)載）
