產官學屆AI三巨頭的「人工智慧21問」

本文最初發表於:Oct 12 Thu 2017



關於AI的認知,每個人的觀點都不太一樣。今天筆者非常榮幸在台大「頤賢講座」聽到一場非常棒的Panel Discussion,有學術、產業、以及政府部門的重量級講者,以「AI科技產業的發展與競爭力」為主題進行問題討論。

 

圖片來源:MarTech Today

 

參與的三位貴賓分別為:台大電機資訊學院院長陳銘憲教授(以下簡稱台大_)Google台灣區簡立峰董事總經理(以下簡稱「Google_簡」)、以及科技部許有進政務次長(以下簡稱「科技部_許」),並由台大社會科學院林惠玲教授主持會議。

 

主持人,林惠玲教授。圖片來源:台大經濟系

 

[學術觀點台大電機資訊學院院長 陳銘憲 教授

 

台大電資資訊學院院長,陳銘憲。圖片來源:DIGITIMES

 

問題1: 根據當前AI的應用,台灣面對大陸的競爭及打壓,您認為最迫切需要獲得改善的是哪一面向?在該領域台灣與大陸最與眾不同的競爭力又在哪裡?

 

台大_陳:

  • 「台灣的弱點在哪」是一個問題;「面對大陸打壓要如何做」是另一個問題,這兩個問題是不一樣的。

 

  • 大陸現在的AI發展真的很強。麻省理工的MIT Technology Review,近期發表的一篇China's AI awakening中國人工智能的崛起》 的文章,它的子標題寫了:西方不應該擔心中國AI崛起,而是應該複製中國模式。所以說,MIT倒是不認為中國人工智慧的崛起是威脅,反而認為對於社會的發展是有所助益的,而西方國家應該要持續學習中國的經驗。當然,西方會感覺到威脅,但是這個威脅是全球的,不只有台灣會感受到。

 

  • 那麼,台灣的弱勢是甚麼?我認為最大的就是市場。台灣的市場太小了,不像是中國、印度、美國等國家,這些國家才算是單一語言的龐大市場。有人說AI的應用,可能必須要有5000萬到1億人口的服務用戶,才比較會成功。但是「台灣人口太少」這件事情很難被改變。那麼,台灣有哪些面向可以被改變呢,我認為是「政策」。

 

  • 台灣政策,常常隨著不同領導者而改變,會造成發展環境不穩定。台灣需要一個長期的規劃,來支持AI的發展。而我認為至少要有10年的長期政策規劃,才能真正的幫助到一個產業。台灣還有軟硬整合的優勢,在未來可見的幾年,運算量還是很大,所以台灣還是有切入點的(硬體支持軟體的意思)

 

問題2:深度學習的概念其實在數十年前就已經提出過,只是當時電腦的計算能力還沒有今天那麼強,所以在今天才能陸續有相關產品被做出來,且造成市場轟動(例如Alpha Go打敗李世乭)。目前是否也有類似的已經被提出的概念,但礙於目前計算能力限制因此無法達成?如果有的話,它有可能成為下一個熱門產業嗎?

 

台大_陳:

  • 首先,必須要說這個邏輯很好。答案一定是有的(有理論可行、但技術有限制做不出的東西)

 

  • 雖然說計算能力近年來發展快速,GPU的發展非常快。假設未來計算量增快,那理論可行的概念,就可能會被開發成一種運用。

 

  • 但是,新興的運用能不能夠變成下一個產業呢?是有可能,但是必須要看是應用在甚麼領域之上。有些可以解決的問題,不一定能夠形成一個產業。例如,過去一些有創意的遊戲想法,被實踐後產生了很好玩的遊戲,但那不能說是一個產業。

 

  • 不過,還是必須說,這個問題背後的邏輯思考非常好。

 

問題3:請問AI人工智慧科技與家居生活的密切程度為何?未來有何發展機會?
 

台大_陳:

  • AI與居家生活密切程度?人類知道電,只有700年的歷史。AI和生活的發展息息相館。例如人臉辨識。用走路角度聲音 就知道你是誰 上知天文下知地理 變成是超人

 

問題4 AI的發展其實很早就開始了,但是過去在發展AI時,總會有許多關鍵因素導致其發展趨緩。近年來AI的發展迅速、應用範圍越來越廣,請問還有哪些技術面的問題需要解決?還有哪些應用場景的設計問題需要被解決

 

台大_陳:

  • AI的熱潮 主要就是類神經網路 擴增至50~100Deep learning帶來的效益。AI1980年前就有,但是和現在的重點不一樣。現在有足夠的計算能力、數據更多、算法更多元,所以能夠突破。

 

問題5: 當今有許多資料科學的學者,最後都轉往機器學習和深度學習的領域發展,在這樣的情況之下,會建議學生出國單純修習資料科學嗎?還是走資工把機器學習與深度學習好好學起來比較有發展性?

 

台大_陳:

  • 資料科學家,有些時候是在強調資料的本身。資料有特色、有單位、有分類。資料探勘,要對Data了解、要有統計的概念、講深度學習,特別是以分類的類神經網路方法在做。深度學習,強調學習方法本身。資料科學,有一大部分是在強調你如何去了解Data。很多人,在開源(開放資源)的網站下載資料下來,往往都不知道要如何去處理,那麼,要了解資料處理的方式,那就是資料科學的部分。

 

Google_簡:

  • 資料科學家在Google的人數,不會比深度學習的少。資料科學家必須要知道哪些系統壞掉。資料科學家的領域更廣,因為牽涉到各種領域的專家。

 

 

 [產業觀點] Google台灣區 簡立峰 董事總經理

Google董事總經理,簡立峰。圖片來源:財訊

 

問題6:簡總經理曾經有提過,台灣未來不像大家所擔心的那麼嚴重,但是新生代、中生代所背負的沉重壓力與社會普遍信心低迷是不爭的事實,而信心低迷可能會不利於一個國家的進步。請問人工智慧、互聯網、科技金融等新興產業能帶給台灣甚麼樣的展望?

 

Google_簡:

  • AI、互聯網、科技金融可以帶給台灣甚麼展望?每天的工作就是叫同事必須要有信心。經濟高度發展,你對明天會樂觀。假設 南歐 工作難找,大家對於明天就會不樂觀。TW剛走過高峰期,現在年情人和過去年輕人發展機會不一樣。世代不一樣的機會,但是每一個人都是自己的機運與機會。應該要先說AI、網路、FinTech對自己的影響是甚麼?新一代的機會,是你的,對老人不公平。AI,這一波,就是大家相信明天會更好。蓄積了過去10年的能量,新的機會,和10年前畢業的學長不一樣的機會。

 

問題7:目前機器學習可以根據大數據推導出一個模型,並預測結果,但是機器學習很難真的去理解一個龐大的邏輯架構。您認為多久之後這樣的機制能夠被實現呢?而這又會對於AI產生和麼影響呢?

 

Google_簡:

  • 看待AI,就想像是成AI那麼大,是大的問題。例如,工業革命,電的產生,是個大的議題。如果,可以用機器做鞋子,有幾百萬人要失業了~單一技術,造成的衝擊,有好的和壞的兩面,要看到好的那一面。目前看起來,image發展出來的AI比較重要。

 

問題8: 非資工領域的人該如何與資工領域的人合作?該如何做跨領域的整合?是否非資工領域的人一定要學習程式設計相關課程,才能夠與資工領域的人合作?

 

Google_簡:

  • 寫程式?該不該學?該不該寫?是必要技能。不要當作是大不了的事,程式是練習思維邏輯。越早學越好。

 

問題9:新聞中描述簡總經理您每天5點起床,開電腦工作到12點。現在大學生很少人可以像您一樣這麼拚,您如何建議?

 

Google_簡:

  • 身體健康第一。

 

問題10AI可能會在物流業與軍事產業中,大幅的取代人類。您覺得類似這樣的發展,會對於整個社會造成那些影響呢?這些人的未來又會怎麼樣呢?

 

Google_簡:

  • 最適合台灣發展的是 “聯發科 副總 謝金江” 智慧製造,應該是下一波要推出的優勢。Amazon的系統,用在Walmart,世界上會有200萬人失業?

 

台大_陳:

  • 工作被取代,就是大江東流擋不住,我們只有去因應而已。工廠,用有效率軟體,造成很多人失業or用煤效率軟體,讓很多人不失業。電視劇→選擇後者。但是,Paradigm shift是勢在必行的。

 

[政府觀點科技部 許有進 政務次長

科技部政務次長,許有進。圖片來源: NPIE Bridge Program

 

問題11:我國民間對於人工智慧的使用,與學界發展的程度相比,似乎存在很大的落差。假如未來人工智慧學術人才想要進入產業,是否會因為台灣待遇不佳,導致人才最後外流至大力發展人工智慧產業的歐美國家呢?

 

科技部_許:

  • 第一、產學落差的問題。第二、人才外流的問題。
  • 過去強調發表論文為主,學界,論文要能得獎、有學術性。但是近幾年認為論文對於業界要有幫助。在業界,每年都要討論產品要往哪裡走。學界,不會想那麼多。學研,要能夠對於產業未來Future有貢獻。
  • 人才外流的部分,要有薪水才找的到人。付得起香蕉,那你就只請的到猴子。不是所以產業都是低薪,園區薪水都很高。

Google_簡:

  • 人才外流,是薪資成長的方法?YO~人才永遠是有 有價值的~

 

問題12: 台灣政府目前將許多資源都投入資訊工程、半導體製造等電子工程,投資於其他工程領與的資源相對就較少。越來越多人認同,AI人工智慧是未來的潛力產業,但是台灣目前沒有足夠的人才投入,是否會讓台灣錯失發展良機?

 

科技部_許:

  • 國內在機器人的研究,每年都有1億多的大型計畫在裡面。根據測府策略,會有策略型計畫。過去都有很多專案。未來,機器人是主流?這次,在AI的大計畫裡,就有20億是給機器人呀。南科,有老年照護。以老年照護機器人為主。不同的機器人,有不同的規劃。

台大_陳:

  • 台中,精密工具機

 

問題132016政黨輪替,是否影響政府的AI戰略?

 

科技部_許:

  • 政黨輪替前後,政策是否有差異?其實研究能量都是累積出來的。過去幾年,其實在AI上面,有很多專案計畫,給教授主持。其實,台大資訊畢業的李林森教授,也是做AI非常久,特別是語音。訪談IC晶片for聲音的晶片,很多都十李林森教授的學生。IC 晶片半導體,世界最強。都沒有浪費,這些人才,用AI,讓不同的產業有所提升。2016AI在過去幾年,世界研究Code的技術,應用端目前都是剛開始。今年科技部剛要開始宏觀分析~既然要做AI,就要考慮AI資料怎麼放,要做人才培育、也要考慮到AI的機器人的發展。未來10年呢?會往終端晶片做發展?為何?因為要追求的是速度。因為不能甚麼都是在雲端計算,必須要有些晶片協助做運算。AC SOC技術。時機到了,可提出宏觀的大策略來協助產業發展

 

問題14:大數據的運用與分析、蒐集用戶使用數據並作為營利用途,在那些層面上會有侵害個人隱私權利的疑慮?未來法規會如何修正以因應這個問題?另外,政府是否會限制、或是鼓勵AI的發展?法規又會如何調整來因應AI的發展?

 

科技部_許:

  • 隱私權的問題。全世界都很重視隱私。資料運用,要取得對方同意,這是最基本的。台灣也重視。科技當然都是方便的。會就慢很多,要尊重。因為技術上需要大數據,如何解決?有一些資料確實是有個人隱私問題 健保。資料去適化,就是必須要去面對的問題。可以透過政府,比較有公信力。

 

Google_簡:

  • 所有雲端時代,資料安全最重要。Google對於資料安全的擔心,可能比政府更擔心。個資的遺失,只有1次的機會。Google有一種工程師,是具有法律、工程雙學士的人,有300多位。每個程式寫出來,都必須要給這種工程師看過。

 

問題15AI產業的發展,會對於法那些夕陽產業帶來衝擊?又會新增那些工作岡位?AI產業需要的人才特性為何?隨著人工智慧產業發展日臻成熟,整體職位總量會增加還是會減少?如果整體職缺減少,政府應該如何面對這個問題?

 

科技部_許:

  • AI產生的崗位。大哉問。怎麼樣去適應學習,終身學習嘛。最明顯影響到就是勞動力。假如說AI是下一個重要工業革命,那和AI相關的 大數據決策 人機結合 絕對是未來的需求。一定是有一個Group消失 有一些新的行業出來

 

台大_陳:

  • 七情六慾 就是人會超過AI的地方 舊的工作減少 產生新的工作

 

Google_簡:

  • 法律 隨著AI的時代,重要性會更高 宗教 心理諮商 需求會增加內容創造的產業,市場更龐大。休閒娛樂創造 內容的人 會很有前途

 

台大_陳:

  • 廟祝去念EMBA? 心靈產業很重要

 

[綜合討論]

綜合討論實況,由左至右分別為林惠玲、陳銘憲、簡立峰、許有進。

 

問題16:近年來量子電腦的發展頗受關注。請問未來量子電腦的發展,與AI產業會產生甚麼關聯性嗎?

 

台大_陳:

所謂低階訊號如影音、影像,深度學習可以表現比較好。深度學習被承認有用,是過去6~7年的事情

 

問題17:有越來越多名人,例如馬斯克,發表了令人警惕AI應用的言論,尤其是其可能會影響人類存亡的觀點。您認為在可以預見的未來,控制人工智慧突破性的發展是必要的嗎?

 

Google_簡:

  • 馬斯克,可能是看到軍事的AI應用,才認為AI必須被警惕使用。工程師的理念,都是有機會就去Try。這蠻好的。

 

科技部_許:

  • 有一定規範,是一定的。例如:核子科技發展、生物科技,政府都給了很多的限制呀~

 

台大_陳:

  • 複製羊、複製人,牽涉到倫理的議題,就會來規範。影響到人類存亡的AI,來做管制,是不是有必要?假設去問現在的學者AI是否會影響人類存亡?那目前來說倒是沒有那麼必要。

 

問題18:在數據被蓬勃應用發展的年代,您認為該如何去對待數據安全、以及個人隱私的問題?

 

Google_簡:

  • 密碼不要設同樣的。不安全的地方留下足跡,就會造成不安全的未來。

 

問題19AI該如何產學合作?

 

科技部_許:

  • ?

Google_簡:

  • 台灣其實投入很多經費 但是B2B的生意 一般人沒感覺~台達電 傳產頂尖型的 都逐漸導入機器人了

 

問題20:發展AI是否仍以資工學生為主?其他領域的學生有哪些跨領域結合的可能?

 

台大_陳:

  • 可以從domane制高點來看這些事情

Google_簡:

  • 社科院 很多同事 有不同出生的背景 白宮出生 幾百人

公共政策 永遠在引領科技

 

問題21:人工智慧對於身心障礙者有甚麼幫助?身心障礙者在人工智慧的發展上,可以有甚麼貢獻?

Google_簡:

  • 同事是看不見,但是可以寫程式。每一個人的能力不一樣,但是做一個server就是要幫人。AI對於醫學影像幫助很大。視網膜病變、乳癌偵測,電腦偵測效果非常好,可以取代醫生。

科技部_許:

  • 產品,要有創意。

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