台湾在人工智慧时代能否抓到机会,在全球版图站稳脚步,扳回一城

2020-06-24  阅读 858 次 作者:

台湾在人工智慧时代能否抓到机会,在全球版图站稳脚步,扳回一城

如果说现在是「互联网+」时代,那幺下一个盛世就是「AI+」的时代,人工智慧(AI)技术大量商业化的时代到来。未来人工智慧将是所有产业的「灵魂」,人工智慧技术让物件有了人性,成为各产业的「基础设施」,就像我们的水电交通设施与网路的概念。

有了人工智慧,我们很快地便不用再写程式了,因为人类会训练电脑,就像人训练海豚、狗与或人类自己一样!」《连线》(WIRED)5 月刊封面故事以「程式的终结!」如此骇人的命题开场,探讨人工智慧对未来社会与科技行业的影响;人工智慧已经是个被讨论、研究近 50 年的老议题,1960 年代有第一次热潮,然后进入寒冬,1980 年代第二次热潮,很快再次进入寒武纪;连续数次攻顶的失败让研究学者很气馁、怀疑论盛行,但自从深度学习在近年有了突破性进展,加上 Google 以人工智慧打造的 AlphaGo 围棋机器人击败了韩国九段围棋棋王李世乭的经典一役,向世人证明了人工智慧领域的颠覆性创新,一瞬间各界风向逆转,大厂相继敲锣前进;Google 率先喊出「AI First」,Facebook 也在 2016 年年度开发者会议 F8 宣示,将人工智慧列为下一个十年内公司发展的三大方向之一;微软、IBM 也分别以微软研究院(Microsoft researchAcademy,MSRA)、华生研究中心(WatsonResearch Center)投入此一研究领域超过十年以上,更分别以 Cortana、Watson 产品化迎向市场,苹果也透过併购、内部研究等方式疯狂投入,将购併后推出的语音助理 Siri API 推广到自己 iOS 平台上的开发者。

因此各国纷纷开始制定政策与计画迎接 AI+ 的未来,2013 年,欧盟启动 10 亿欧元「人类脑计画」;同年,美国宣布启动 45 亿美元的「脑计画」,日本提出「超智慧社会」,然而,台湾行政院「亚洲硅谷」的百亿元预算案,主要为生技、能源与物联网等产业,却完全没有提到作为这些产业底层最重要的技术──人工智慧。

「人工智慧科学家的创业时机来临了。」创新工场创办人李开复发表了《AI 技术处在黄金时代》一文。他指出在人工智慧时代,需要的就是人工智慧科学家搭配面向企业市场的销售。「人工智慧科学家可能学会销售,但是销售专家可学不会人工智慧技术。最理想的是有两个人能够一起实现目的。」既然人工智慧科学家创业黄金时期来临,那台湾人工智慧科学家在哪里呢?有没有办法让人工智慧技术成为台湾进攻世界舞台的利器?

台湾有很多在国际间富有盛名的人工智慧科学家,培养出很多学有专精的人才。「以台大来说,林智仁、林守德和林轩田三位教授带领的研究团队,在 2010 年到 2013 年间,拿下数据挖掘研究领域的国际顶级赛事 KDD-Cup 的六个世界冠军。林智仁所开发机器学习开发软体 LIBSVM 软体被国际广泛使用。」沛星互动科技(Appier)首席资料科学家林轩田指出。「台湾人工智慧领域学术表现虽不比美国与中国,但在亚洲表现并不比日本差,许多学者在 TOP Conference 发表研究论文的品质甚至超越日本。」成大资工助理教授胡敏君指出。Google AlphaGo 打败南韩九段棋王李世乭的主要开发者之一黄士杰也是台师大培养出来的博士。

台湾虽有世界顶尖人才,却缺乏世界级的产业舞台。「台湾学术界在人工智慧上的研究成果跟上国际脚步,反而是台湾的产业界太保守了,没有投入资源,发展落后全球。也没有提供舞台给人才发挥。」今年 2 月台大副校长陈良基出席一场人工智慧记者会时直言。

「华硕,宏碁与 HTC 等都有发展人工智慧,但非人工智慧大厂,而鸿海还是以软体银行代工为发展策略,若不算 NVIDIA,台湾不算有人工智慧大厂。」集邦科技拓墣产业分析师苗议丰担心,在人工智慧时代台湾还是摆脱不了低毛利的硬体製造代工模式。相较这些硬体大厂,台湾软体公司趋势科技深耕人工智慧较久,六年前就开始研发机器学习在信件连结、档案与垃圾邮件上。

眼看台湾的硬体大厂投入缓慢,看似将要错过这波产业发展机会,Google 台湾董事总经理简立峰却对此有不同的见解,对台湾产业在 AI+ 时代的竞争力充满信心。「人工智慧可说是台湾软硬体整合最好机会,尤其整合各种成熟应用人工智慧的创新技术,结合台湾 IC 设计与半导体製造优势,全世界没几个国家的产业环境,有能力很快把『AI 技术整合 IC 化』。」简立峰说。这几年,软体与服务的数位经济中当红的就是电子商务,但台湾的硬体业与电子商务很难结合,现在的创新方向若是做人工智慧、机器学习等等演算法的技术应用,对台湾的硬体製造、晶片设计厂就有整合上的机会。举例而言,有许多人工智慧或机器学习的演算法有许多成熟的应用,例如指纹、文字、图像甚至声音辨识,这些辨识需要应用到大量的演算,透过终端的一般晶片计算或将资料透过网路传输到云端计算都需要大量的耗能,损耗终端装置的电能,也让使用者经验受挫;如果可以将相对成熟的演算法包成特定的系统晶片(System on Chip,SOC),不但可以降低终端装置的耗电量,也可增加使用者经验,这就是台湾大厂可以利用本身硬体技术,把人工智慧应用的演算系统化、晶片化的重要方向。

「最直接的方式就是鼓励新创,且着重于技术创新,而非只是商业模式新创。科学家要想商业模式,还得当营运长、总经理,身兼数职容易失败,专注技术就有成功机会。」简立峰指出。

沛星互动科技将人工智慧技术和大数据运用在跨萤数位广告行销解决方案及即时竞价 RTB 技术,是亚洲第一家将 AI 运用在跨萤技术的公司,在种子轮、A 轮、B 轮募资总计已获得 3 千万美元(约 10 亿元新台币)。「Appier 的核心理念是『Making AI Easy』。以人工智慧技术为基础,帮助企业在跨萤世代更有效地地触及目标消费者。平台不只应用在行销广告,未来也可能跨足金融、教育、医疗等领域。」林轩田指出。

不过,从全球竞争角度来看,目前台湾在人工智慧领域的创新爆发力还是不够,根据《数位时代》的 2016 年创业大调查,台湾 332 位创业家中,有 46.6% 认为未来三年内人工智慧是重要发展方向,但有 80.4% 创业公司并没有用人工智慧研发产品,缺乏人才与资金,是创业家在发展人工智慧技术时最大的挑战。

「任何一个传统产业都要加上网路才会产生大数据,才会产生人工智慧。」这是鸿海创办人郭台铭的看法,但趋势科技技术专家周存貹指出,台湾对于数据应用的警戒心很强,过度强调个人资讯的保护与隐私,这样将会抑制人工智慧发展。「台湾需要有像马斯克(Elon Musk)这样的产业重量级人士登高一呼,大家一起开放。」清华大学教授孙民则指出,美国在五年前,也没有形成人工智慧产业,但美国够开放,软体业发达,论文交流平台加上人才流动快,因此有了现在成果。

没有跟上网路潮流的台湾,在人工智慧时代又能否抓到机会,在全球版图站稳脚步,扳回一城呢?与其担心人工智慧发展最后抢走了工作机会,害怕大失业潮,不如正面迎战,创造新的人工智慧机会,才是台湾这个科技岛该有的心态。

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