人工智能(AI)一時從束諸高閣的昨日經(jīng)典，變成鍍了金的未來藍海，科技大廠包括NVIDIA與Intel投注資源不在話下，但AI到底是人類的幫手還是威脅?是產(chǎn)業(yè)機會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年開始一路受到科技產(chǎn)業(yè)追捧，事實上相關(guān)能量自2010年代就開始累積，包括始于2009年的ImageNet圖像識別大賽，于2015年成功將機器的圖像識別正確率超越人類;2016年AlphaGo打敗韓國圍棋棋王李世乭，成功吸引全球重新關(guān)注AI，這一年多來，只要跟這個關(guān)鍵詞沾上邊，科技產(chǎn)業(yè)便趨之若鶩，在不斷吹捧的過程中，也有相對的憂慮與危機意識不斷醞釀。

　　2007年由史丹佛大學(xué)教授李飛飛主持的ImageNet計劃，由搜集網(wǎng)絡(luò)上數(shù)以十億計的照片開始，并將照片分類、標示，再喂給計算機，透過大量的數(shù)據(jù)成功讓機器認識"貓"，訓(xùn)練機器使用類似人類大腦神經(jīng)元的運作方式，這種機器學(xué)習(xí)方式就是現(xiàn)今熱門的深度學(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 科技巨頭競追求

　　AI一時從束諸高閣的昨日經(jīng)典，變成鍍了金的未來藍海，早期投入的繪圖處理器龍頭NVIDIA，2016年股價就翻漲230%，創(chuàng)辦人黃仁勛(圖1)近期在公開場合的演說與媒體的訪問，也是以AI教父之姿大談GPU未來能協(xié)助人們實現(xiàn)更多夢想，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效能成長僅10%，CPU不可能再成長，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%，但效能成長僅10%，深度學(xué)習(xí)將是另一條路。

　　NVIDIA GPU在圖形辨識的效能上明顯優(yōu)于CPU，具備AI的影像辨識已經(jīng)能創(chuàng)造許多過去前所未見的功能與應(yīng)用，包括工業(yè)自動化、醫(yī)療、智能交通等等。然而，AI除了影像辨識之外，語音識別也已進入商業(yè)應(yīng)用的階段，語言理解有其邏輯性，透過語音處理器與云端大量語料數(shù)據(jù)庫，除了中文之外的語音識別、語意理解也有非常好的表現(xiàn)。

　　昔日PC時代的霸主Intel同樣不希望錯過AI的商機，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(機器智能軟件)、AEye(機器人視覺)、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則是主動式安全自動駕駛應(yīng)用的視覺技術(shù)，而其FPGA是用以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推論(Inference)應(yīng)用，Intel Movidius是低功耗視覺技術(shù)，讓機器學(xué)習(xí)可以在各式物聯(lián)網(wǎng)終端上執(zhí)行，看起來Intel對AI不僅有野心也全力投入。

　　AI是最佳幫手還是最大威脅?

　　AI的無所不能帶來龐大商機，同時也帶來相對應(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(Web Summit)，公認當(dāng)今世上最聰明的人類之一，英國物理學(xué)家霍金利用遠距視訊出席開幕晚會發(fā)表演說表示：“人工智能的崛起，可能會是人類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貢獻，也可能因為AI的高智商，發(fā)生足以傷害人類的演變。

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Intel Nervana AI學(xué)院計劃，協(xié)助拓展臺灣的AI創(chuàng)新。

　　一般而言，從AI的技術(shù)發(fā)展歷程來看，AI分成強人工智能(Strong AI)與弱人工智能(Weak AI)，強人工智能要求計算機的智能需要更全面廣泛，需要有推理、學(xué)習(xí)、規(guī)劃、語言溝通、知覺等能力展現(xiàn)出全面性的智慧、跟人類并駕齊驅(qū)。所以目前可見的AI包括AlphaGo都不屬于強人工智能，只會單一的技能，就像AlphaGo只會下圍棋卻不會下象棋。另外，一般人學(xué)開車只要數(shù)10小時的訓(xùn)練，但要汽車自駕至少需要數(shù)百萬小時的練習(xí)，現(xiàn)今的AI還缺乏每個人與生俱來的深層認知能力，應(yīng)該從協(xié)助人類完成工作的角度思考，不必太過憂心。

　　AI是最佳機會還是最大挑戰(zhàn)?

　　另外，黃仁勛形容AI是一種“自動化的自動化”(Automation of Automation)，會大量降低人力需求與成本，為人類帶來更好的生活質(zhì)量。近年各國與各廠商競相投入AI的發(fā)展，又是另一場科技產(chǎn)業(yè)的軍備競賽，資金、人才、政策缺一不可。

　　從人類的五感來觀察，視覺與聽覺是現(xiàn)在AI已經(jīng)找到方法的應(yīng)用，有初步的成果，現(xiàn)有臺面上的廠商也已經(jīng)布局、占據(jù)有利市場位置，但是觸覺、嗅覺、味覺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)用一般由運算平臺、算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫所組成，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AI市場取得一席之地。