AI時代來臨，你準備好迎接了嗎－CrazyFinancier 做點筆記

AI時代來臨，你準備好迎接了嗎？

AI是當今時代的顯學，本篇文章帶你快速了解AI

文章摘要：本篇文章先敘述AI的崛起是近年重大典範移轉，接著透過AI發展所需科技論述為何AI在近幾年會蓬勃發展，再者藉由Google手機照相與相簿的AI應用說明人工智慧的應用已經深入人們的生活，最後一段論述在AI蓬勃發展之下非科技背景者可以做些甚麼來因應。

人工智慧崛起帶來的典範移轉，大江東流擋不住

十年前，一般民眾都不會料想到如今人手一隻智慧型手機、到處都是全世界最多人口最多的「低頭族」，而傳統的按鍵型手機幾乎被完全取代。會有這樣的轉變，就是因為觸控、螢幕、以及其他軟硬體技術的突破，才會造就今天的智慧型手機蓬勃發展的榮景。許多科技的「典範移轉」[1]，迫使市場上主流的技術轉變，這些新科技藉由創造更低的價格、或更好的產品效能，在競爭的市場當中殺出一條血路。筆者認為，人工智慧的發展就會是下一個典範移轉，為世界帶來重大改變的科技。

是的，大江東流，都擋不住AI未來爆發性的成長。

AI發展條件萬事皆備，將有爆發性成長

其實AI的概念在1950年代的達特斯茅會議就被提出。持續發展了20年之後，大約在1970年代因為硬體運算效能無法處理大量的資料，使得AI的產業第一次衰退。

圖片來源：2017年9月28日，廖婉君(科技部工程司司長)，我國人工智慧發展願景及科研戰略簡報，第5頁

到了1980年代展開了AI第二波的發展，當時由美國「國防高等研究計劃署(DARPA)」進行的人工智慧研究受到全世界的關注，但是當DARPA宣告AI電腦的發展失敗後，AI又進入了第二次的衰退。

究竟為何過去兩波的AI發展，最後都沒有能夠造成「典範移轉」足以改變世界的影響呢？

筆者認為主要的原因有三個：第一，演算的方法論不夠進步；第二，硬體運算效能不夠好；第三，資料量不夠充足。

過去的AI發展，因為有以上三個阻礙，所以一般而言會將過去的AI稱為是「舊AI」。在2000年之後，隨著演算法進步、硬體運算效能增強、加上資料量增加，因此「新AI」逐漸開始蓬勃發展。

為了更清楚地闡述AI所需要素的邏輯，我們來看看「新AI」所需要素的架構圖：

重新編輯自：2017年9月24日，陳銘憲(台大電機與資訊學院院長)，The rise of new AI簡報，第八頁

千禧年之後，網路開始蓬勃發展，又因為硬體與儲存的科技進步，因此造就了許多新興雲端平台的發展。世界上非常著名的雲端軟體服務提供者，例如：Salesforce.com，就藉由網路提供企業雲端的CRM系統、雲端行銷系統等等；而Google也在雲端上提供了文件編輯、雲端硬碟、雲端會議，等服務。隨著越來越多企業以及個人在網路上使用雲端軟體，也就累積出了更多的數據(大數據)，為新AI的發展奠定了良好的基礎。

物聯網的發展，對於AI的發展亦有重大影響。舉穿戴式裝置中的手錶為例，當手錶開始可以收集個人的心律、運動作息、不同時間點所在位置等資訊之後，擁有資訊的廠商，將擁有更多寶貴的資料可以做分析。

除了雲端服務、及物聯網蓬勃發展，「運算方法」的進步也讓AI發展有突破性的進步。「深度學習(Deep Learning)」是新AI的發展基礎，Deep Learning將「資料」以多個處理層(layer)做分析，可能有線性、或是非線性的分析邏輯，進而便可以取出這些資料的特徵、及「學習」這些資料背後的邏輯。這樣的夾層分析邏輯，與廣為人知的「類神經網路」(neural network)發展有很大的分析，近幾年也有重大的突破，但在此不做贅述。(本段改寫自周秉誼，2016 [2])

最後，硬體的發展的突破也促進了新AI突破性的進步。因為CPU、GPU的運算效能增加之後，分析大量資料所需要的時間就減少了。未來甚至會有運算效能更高的TPU會產生，勢必再度將新AI發展推向另一個巔峰。

AI未來應用領域超乎凡人想像！

未來食、衣、住、行都將脫離不了AI

新AI的應用的領域(Domains)將會非常廣泛，一般人可能並不會知道AI被後深厚的科技內涵，但大概都會有興趣了解：「新AI到底和我有甚麼相關？」

Google台灣區董事總經理簡立峰曾在演講中提及 [3]，AI目前並無法在所有的Domain都發展得很好。通常在「可以透過資料分析訓練出來的知識」、「可被預測的行為」的應用Domain上會發展的比較好；而在「情緒理解、語意理解、或是彈性的反應」相關的應用Domain發展就會比較慢。

近期比較夯的AI應用是Google剛推出的Pixal手機的「照相功能」(手機可參考以下附圖)。在照相評測權威網站DxOMark中，Pixal照相功能，在AI修圖的加持下，竟然得到98分！完勝蘋果iPhone 8 Plus、和Note8的94分的照相功能。Google表示 [4]，這就是因為內建人工智慧分析圖片的功能，讓拍出來的照片能夠透過人工智慧的修正而顯示出更好看的畫面。

圖片來源：Version Weekly

2015年時，Google開始使用TensorFlow的開源軟體的機器學習功能，來分析Google用戶的圖片。筆者本身是Google相簿的「超級深度中毒用戶」，一開始使用時的動機是因為看到Google相簿有無限的雲端儲存空間，所以就將我從小到大的相片都存到Google相簿當中備份。到最近我才理解原來Google打的如意算盤，就是要獲取使用者的圖像資料，讓Google能夠有更多的圖像資料作分析。Google因為有大量圖像資料，於是就順利的在相簿中開發出了許多AI相關的應用，例如：透過臉部辨識找出含有某個朋友的所有圖片、自動修正圖片、自動製作旅遊紀錄影片、風格化修正等等的功能。

Google相簿震撼的AI使用體驗，讓我深深感受到「AI，是時代的顯學」。

Google相簿的AI功能，已經和使用者的「食、衣、住、行、育、樂」習習相關。因為只要使用者每天持續上傳照片至雲端相簿，Google就會取得使用者最新資料，內建AI就會便會持續分析使用者「每天吃了甚麼」、「穿甚麼衣服」、「在哪裡住」、「從哪裡移動到哪裡」、「去哪裡玩」等問題。假設AI分析出使用者喜歡吃甜食，未來可能就會推薦適合的餐廳；知道使用者喜歡穿素色襯衫，就推播相關服飾店廣告等等，達到精準行銷的功能，進而且創造更多收益。Google雖透過AI分析使用者創造更高廣告營收，但相對來說使用者也透過方便的Google相簿功能，增加了找相片、存相片的便利，算是雙贏的AI服務。

當然，除了Google手機照相、以及雲端相簿功能之外，世界上還有非常多優秀的AI應用，例如：Tesla自動駕駛車、Amazon的Echo人工智慧盒子、AI個人專屬無人機、人工智慧工業製造、AI醫療助手等。因為有越來越多創新的概念與產品被提出，因此筆者在此斷言：AI未來應用領域將超乎一般人的想像，我們生活各個面向包括食衣住行育樂，都將脫離不了AI！

AI時代來臨：

這是一個最壞的時代，也是一個最好的時代

的確，AI時代洪流擋不住。李開復(2017)[5]曾指出，為來將會有50%現存的工作會被取代。許多僅靠記憶、練習、重複性的工作，將是容易被AI取代的工作。然而，若是涉及人類大量情緒、審美觀、創造力、歷史與文化經驗相關的工作，將是不會被取代的產業。PCHome詹宏志董事長甚至還曾諷刺的說 [6]：「許多產業已經因為人工智慧的崛起而成為「夕陽產業」，但我猜這些產業還是能在持續經營幾年吧，所以還想待在該產業內的人如果覺得『夕陽無限好』，那就『享受夕陽』吧！」

但，有誰會想被時代的洪流所吞沒？

至少我不想。多數的人大概也都不想浮沉於夕陽產業，而想航行在具有光明前景產業的風口浪尖。扣合我在開頭提到的「典範移轉」，對於會被取代的企業，也許現在是「最壞的時代」，但對於許多產業來說現在卻是「最好的時代」。例如：CPU硬體晶圓製造、GPU設計與硬體製造、AI的IC設計、雲端AI軟體、AI其他應用等領域，都是現在世界各知名科技巨頭的兵家必爭之地。

因此即使無法進入AI相關企業工作，也建議對於AI產業有興趣的民眾，可以試著分析世界各地是否有潛在的投資機會、了解整個AI的供應鏈，在找到了適合的標的之後就大膽的投資吧！

[1]典範轉移（Paradigm shift），這個名詞用來描述在科學範疇裡，一種在基本理論上從根本假設的改變。這種改變，後來亦應用於各種其他學科方面的巨大轉變。參考維基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%B8%E7%AF%84%E8%BD%89%E7%A7%BB，第一段。

[2] 參考台大計算機及資訊網路中心2016年9月20日，第38期，周秉誼 (趨勢科技技術經理)，《淺談Deep Learning原理及應用》。網址：http://www.cc.ntu.edu.tw/chinese/epaper/0038/20160920_3805.html