一場圍棋賽，可能成為70年人工智慧發展的一大里程碑；臉書、Google、蘋果等科技領頭羊，今年都在瘋的新趨勢。 三月九日，一場正在首爾四季酒店進行的圍棋棋賽，讓全球十二國媒體齊聚首爾，屏息以待，因為他們很可能將見證，人工智慧發展七十年的新里程碑。 新世界棋王是它？進度超前十年，機器人自己變聰明 對戰的兩名選手分別是圍棋九段棋士李世石，和Google專為棋賽研發的人工智慧系統AlphaGo，李世石擁有多項世界冠軍頭銜；後者則是當今最強大的電腦棋士。 圍棋發明二千五百年來，從沒有電腦能夠下贏人類。它的複雜度，比西洋棋還複雜一千到一百萬倍，專家曾預測，電腦下圍棋想要打敗人類頂尖棋士，至少還要十年。 但人工智慧的進展竟正大幅提前！去年十月，AlphaGo宣布其已打敗歐洲圍棋冠軍二段棋士樊麾，震驚科學界。這次AlphaGo採用仿人類大腦的類神經網絡學習法。以前IBM的深藍電腦跟西洋棋手對弈，打輸了，工程師就手動修改程武，深藍便「學會」如何避免失敗。現在AlphaGo工程師只負責給數據，讓電腦自己消化三干多萬張棋譜，它一天可以跟自己比三萬局，每一場比賽都讓它從經驗中學習，一次又一次降低失敗率，與深藍截然不同。 機器，竟然可以自己越變越聰明了。無論輸贏，都宣告了沉寂多年的人工智慧研究，正重新回到全球的主舞台上。這一次，人工智慧不只將衝擊科技業，更將深入金融、製造、媒體等領域。被《富比世》雜誌評為全球第一創投的拜爾(Jim Breyer)今年初時說：「如果一九九五年投資網路是好選擇，○五年投資社群網路是好主意，一五年就是人工智慧了，這是未來十年最好的投資。」人工智慧，將是大數據之後，最重要的一步。 你以為未來還很遠不只矽谷，百度緊追在後 三月初，《商業周刊》來到北京IBM論壇。這天，IBM宣布十五年來最重大的轉型戰略：以華生為基礎的人工智慧商業分析在中國落地。我們也進入北京圖靈機器人和百度深度學習實驗室，前者替宏達電與軟銀子公司機器人打造中文大腦；百度，除了有無人車外，其語音辨識技術，甚至被麻省理工學院選為二○一六的十大創新突破科技。 我們拜訪三大團隊，試圖釐清，為何此時此刻人工智慧出現大爆發？未來，將有多少可能？ 百度深度學習實驗室主任林元慶說，人工智慧發展的三要件為：海量的數據、強大的演算法和運算能力。如今，三個關鍵要素已逐步到齊。 「大數據像是原料，機器學習像這些原料轉化的過程，人工智慧是結果，現在這條路是可行的，從過程到結果，現在變得比較寬廣。」沛星首席資料科學家林軒田說。 原料的充裕，讓機器人股神(詳見五十一頁圖)出現，可以取代基金經理人的工作，甚至是醫生。例如，IBM華生電腦可以在十七秒內讀完二十四萬份期刊、分析六萬多份實驗數據和十多萬份臨床報告，為一名癌症患者提出三個治療方案。 當臉書創辦人佐伯格發願，今年的目標是要用人工智慧打造個人管家；蘋果從近年招聘比原先多出三到四倍的人工智慧專家時，你也許覺得這些矽谷科技大廠口中的未來，離台灣很遙遠。但其實，就在對岸，人工智慧已發展得如火如荼。 根據研究全球一萬五千多份學術期刊的國際論文分析平台《SCImago》，中國的人工智慧論文發表數為全球第一，美國雖是第二，但被引用數是中國的三倍以上，顯示美國仍是人工智慧領域的領頭羊，然而，中國近年來緊追在後。三月初兩會期間，人工智慧成兩會最熱門關鍵字，百度和騰訊的大老闆，三句不離人工智慧。 當我們造訪了中國兩家頂尖的人工智慧公司時，門口迎接我們的已經是：大跳迎賓舞的機器人、會自動辨識人類年齡和表情的智慧眼鏡，以及全球少數幾台會說中文的機器人Pepper。 在這裡的中文機器人，讓人感覺，人工智慧離我們很近。 第一站：圖靈機器人實驗室宏達電、軟銀都找它「說中文」 「你好，我叫圖靈機器人，我雖然只有七個月大，但是我會做很多事。」說話的是一隻高五十八公分，站起來只有我膝蓋高的機器人NAO。這隻藍白相間的機器人，不同於沒有腳的Pepper，全身具備二十五處關節自由度，跳舞或蹲下都難不倒他，話講一半，還開始跳起中國洗腦神曲:小蘋果。 NAO是軟銀旗下子公司Aldebaran推出的家用機器人。後者為了打進中文市場，找上圖靈機器人公司，賦予NAO能夠理解中文的大腦。 以中文自然語音辨識起家的圖靈機器人，中文語音辨識率達九五％。中文辨識遠比英文還難，中文雖只有四百個單音節，但同一個發音可能代表著不同字，而且，這四百個音節當中，還有四種聲調變化，差異十分細微。 圖靈機器人創辦人俞志晨畢業於北京交通大學數學系，是中國人工智慧專家賀仲雄的學生。 他早在二○一一便開始開發中文語音助理，而蘋果的Siri直到二○一二年才開始支援中文，根據俞志晨所述，Siri的中文辨識率要比圖靈低了五％到一○％。 軟銀不是唯一一家找上圖靈合作的公司。後者的合作夥伴遍布手機、家電和網路產業，攤開合作名單：海爾、微軟、微信公眾號和阿里旺旺，還有宏達電。 二○一四年，宏達電董事長王雪紅以個人旗下基金的名義投資圖靈機器人，就為了宏達電One系列手機內的語音助理「小Hi」。「(二○一三年下半年時HTC要投資我們)那時候華為、中興、聯想還有小米(都想投資)，三星聊了好幾次，那時候王雪紅很有魄力，她本人跟我們談過兩次，現場試用我們的產品。」俞志晨說。 現在，圖靈機器人總共有十三萬個合作夥伴，研發重心從中文語音辨識延伸至人工智慧，強調納入情境、文字、時間和環境感知等因素，目前已可辨識出二十五種情感、四百六十八類內含有情緒的語詞(例如期待、害怕、高興)和八十八套表情動作。 情感該如何辨識？圖靈機器人納入臉部表情和肢體動作兩個要素，給予系統大量數據，幫助機器人記憶情緒特徵，並做出相對應的反應，例如同樣跟機器人說「給我跳個舞」，若機器人察覺說話者的語氣不開心，機器人也會跟著不開心耍脾氣不跳，若機器人判斷說話者心情愉悅，便會欣然同意開始跳舞。整個教導過程實際操作起來，每一種情緒都成了一串串代碼輸入到程式之中。 第二站：百度無人車實驗室用無人車接駁、送外賣不是夢 第二站，我們來到了中國BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭中，最用力發展人工智慧的百度深度學習實驗室，這是百度研究院旗下三個人工智慧實驗室中，規模最大的一個，負責圖像辨識和無人車開發。 百度是全球第二家插旗無人車事業的網路公司，起步雖然比Google晚，但去年年底已經完成首次公路駕駛測試，在北京行駛了三十公里，預計三年內商用，五年內量產。 比起Google，百度無人車還在起步階段，但市場認為百度有一個獨特優勢：法規。雖然美國政府正著手擬定無人車法規，但外媒看好，中國政府訂定無人車法規的速度可能超越歐美，未來有可能，無人車市場會率先在中國起跑。 林元慶分享，他是如何讓無人車變聰明的.他說，無人車的核心技術是人工智慧，包括如何讓車自動閃避障礙物、認得路上車輛，為了讓無人車「認得」車子，他們得給電腦看不同角度、明暗和顏色形狀的車子，圈出照片和影片中車子的特徵，讓電腦記憶住車子的概念。 百度實驗室裡因此需要機器學習和人工智慧的好手。前年，百度更挖角「Google大腦之父」吳恩達擔任人工智慧實驗室主任，「我們在發展各個項目時，還沒有遇過經費不夠的狀況。」林元慶說。 有意思的是，中西方的搜尋引擎廠商成為這波人工智慧的領頭羊，百度在這塊領域，遠比阿里巴巴集團更出鋒頭。 關鍵就在於百度龐大的用戶數，以及多樣的資料種類。比數據量，光是行動端，百度搜尋的月活躍用戶數就多達六億多人，百度每天處理的數據量近一百PB(Petabyte)，將近五千個中國國家圖書館。 未問世新品搶先看影像辨識眼鏡，帶盲人看見世界 比數據廣度，百度業務涵蓋雲端、搜索、團購、外賣、地圖、新聞和多媒體，能精準且全面的反映用戶的喜好和興趣。二○一一年，百度數據中心發布的黃金週熱門旅遊目的地預測報告，結果跟中國政府最後發布的數據一模一樣。 對人行為的全方位理解，讓百度把無人車看作一門好生意。林元慶說：「把所有服務串起來，那不是很好嗎？這後面的Potential(潛力)是非常大的，不是覺得它酷，所以我們做。」 在百度的未來藍圖中，若百度可以開發出無人駕駛的技術，就能結合無人駕駛巴士或接駁車和百度地圖，提供無人駕駛的公共接駁服務。甚至，可能結合百度外賣，讓無人車直接替大家做食物外送。 離開前，林元慶又給了我一個驚喜：他展示了百度尚未正式面世的DuLight，這是百度專為盲人打造，看起來像一個沒有鏡片的Google眼鏡，連著手機，穿戴者望向我，一秒鐘後，手機竟自動傳來一個女聲：「這是一名面帶微笑的二十五歲女性。」 答案，雖非正解，但僅差一歲亦不遠矣。 第三站：台灣IBM總部 機器行員、醫療助理預計今年上工 回到說著同樣語言的台灣，人工智慧正進駐到我們的日常生活。 IBM大中華區總經理特助賈景光表示，IBM已經與台灣的數家銀行合作，近一到二個月開始，預計會有許多像日本機器人Peppcr一般的「迎賓機器人」出現在銀行分行。 「它會整合銀行後台，知道你的交易、上一次什麼時候來，例如，它會問你最近是不是有基金需求，需要替你安排理專嗎？可以提升分行營運的效率。」賈景光表示。此外，今年也預期將有人工智慧進駐台灣的醫療院所，協助醫生診斷，及進行研究。 人工智慧即將滿地開花，但台灣腳步仍然太慢，跟台灣的優越人才水準恰成反比。 以無人車為例，台灣廠商現階段，多僅能切入較低階的「先進駕駛輔助系統」(ADAS)供應鏈，即還沒達到自動駕駛境界，系統僅提供警示，仍須靠駕駛人判斷決策。但此大趨勢已經讓相關類股，如專攻倒車雷達的同致，股價在一年內飆漲逾兩倍，衝破四百元。外資預期近三到五年內，輔助駕駛系統相關需求仍續看好。 許多台灣科技大廠如鴻海跟華碩，也插旗人工智慧。但整體而言，簡立峰認為「口灣相對被動，傳統做硬體的人，比較沒有慼受到AI(人工智慧)這件事情。」 他指出，大數據是推動人工智慧的關鍵，但要取得數據，必須要有成功的網路服務，在這個層面上，台灣處於弱勢。不過，工研院IEK電子組組長紀昭吟認為，製造業是台灣的強項，我們在生產累積的數據資訊，或許會是台灣發展人工智慧時的突破口。 金門大學資工系助理教授陳鍾誠舉例，德國，和台灣一樣，以製造業為強項，在網路軟體和行動裝置時代深受美國威脅，因此提出工業4.0，「這就是他們(在下個世代)彎道超車的東西，利用這個方武，避開美國強處，把自己的強處找回來。」 從大數據到人工智慧，這是近五年來最大的一波產業典範轉移。人工智慧時代，得大數據者最有可能贏得先機，這是一個環環相扣的命運。電腦或許聰明絕頂，甚至可以打敗圍棋高手，但是能夠指引台灣產業切入人工智慧，引領下一波趨勢的，從來，都只有人腦。 撰文者李欣宜、吳中傑 台灣超強的AI人才，臉書、雅虎搶著要 這大概是另類的台灣之光：我們有超強的人工智慧人才。 去年打敗歐洲圍棋冠軍的AlphaGo系統，其開發團隊Google Deepmind中，就有一名成員是台灣人，他是黃士傑，年初Google Deepmind一篇發表在《自然》期刊的論文，他就是兩名第一作者中的一名，他本身就是一名具有業餘圍棋六段實力的棋士，二○一○年取得師大資工所博士學位，博土論文就是做電腦圍棋系統。 十九年前，打敗世界西洋棋王的IBM深藍電腦，其背後的發明人也是來自台灣的許峰雄。 台大資工系副教授林軒田，也曾帶領台大連續五年，在機器學習界深具指標性的KDD CUP比賽，拿下四座冠軍，讓台大在KDD CUP創下無人能及的紀錄。林軒田當年的奪冠隊伍，學生多在國外的網路公司工作，有的在日本雅虎，有的在臉書。 而在業界，全台第一個被矽谷知名創投紅杉資本投資的沛星互動，就是一個台灣的人工智慧公司站上國際舞台的例子。沛星主打運用人工智慧分析跨裝置用戶數據，為廣告主找到最精準的受眾，提高廣告投放效益。 台灣能養出這些人才的關鍵在於，扎實的軟體人才教育和學界長期投入人工智慧研究。 日前創新工場創辦人李開復在臉書上表示，他在矽谷看到美國現在做人工智慧深度學習的博士生，一畢業就有兩百萬到三百萬美元的年收入，這是有史以來從沒發生過的。因為直正懂得深度學習的人太少，供需非常失衡。 可惜的是，台灣有人才，但卻沒有一個產業，讓這群高手得出走海外才能發光。 | ||||