【COMPUTEX 2018】Ubiquitous Intelligence 智慧無國界—搶先佈局、商機無限

2018 年 COMPUTEX 論壇以「Ubiquitous Intelligence 智慧無國界」為主軸,第一場論壇主題為「串聯 AI 生態系」,現場邀集國內外專家學者,描繪當前 AI 的各種應用,並揭櫫其對各產業帶來的變革。
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Photo Credit:Computex
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以下新聞稿由 COMPUTEX 提供:

串連 AI 生態系—搶先佈局、商機無限

2018 年 COMPUTEX 論壇以「Ubiquitous Intelligence 智慧無國界」為主軸,6/5 在台北國際貿易中心(TICC)3 樓宴會廳舉辦第一場論壇,由外貿協會秘書長葉明水開場,主題為「串聯 AI 生態系」,現場邀集國內外專家學者,描繪當前 AI 的各種應用,並揭櫫其對各產業帶來的變革。從各場次講者的內容,可以歸結出一個共同的重點,亦即 AI 的發展係為了解決人類日常生活中遇到的真實問題,其潛力無窮,能提供創新的解決方案。

本場論壇第一個場次請到 NVIDIA 自主機器(Autonomous Machines)部門副總裁暨總經理 Deepu Talla 描述 AI 如何改變各個產業界現況。目前已能以 GPU(graphics processing unit,圖形處理器)搭配運算,增進運算的速度,不僅用於超級電腦,更能用以發展 AI。而論及 GPU 運算,特別是推論(inference)的複雜度可體現在以下層面上:可編程(programmability)、反應速度(latency)、精確度(accuracy)、網絡規模(size)、運算能力(throughput)、功耗(energy efficiency)、學習速率(rate of learning)。Talla 並舉自駕車、智慧城市、健康照護、消費產業/物聯網為例,說明 AI 技術已能透過臉部辨識、偵測異常狀況、熱度圖(heat maps)等,改善人類生活品質。

ARM IP 產品事業群總裁 Rene Haas 則接力在第二個場次當中提到以目前的成長速度來預測,全球相連的裝置數量很快可以達到上兆個、全球的運算能力亦將爆增。在這樣的背景之下,AI 對於社會的整體影響力不容小覷,而其所可能產生的風險亦需納入考量,例如駭客入侵、個資遭竊、AI 智力超越人類、利用 AI 犯罪等。他並以 Uber、Airbnb,乃至社交軟體等平台的發展,闡釋科技已顛覆人類對於生活的感知。此外,他亦提到 AI 已能應用於氣喘治療(Respiro smart module),特別是監測病患的用藥狀況上已有長足進步。愈來愈多的機器學習已能在用戶端(edge)進行,5G 時代來臨也將促進 AI 的發展。目前有九成的 AI 都能在智慧型手機上運作,而 AI 使用案例已深入生活各個層面。他並且預測未來生活中的所有裝置,甚至是鍵盤,都會是智慧型設計並能自主學習。他認為目前是 AI 發展的關鍵時刻,AI 能改善人類的生活品質,但需要整體科技生態系互助合作,才有辦法降低潛在威脅。

第三個場次(Improving Healthcare with AI)由 Daniel Tse(Product Manager, Medical Imaging, Google AI)介紹 AI 在醫療技術方面的實際應用。他首先揭示 Google 對於 AI 應用的三大願景:

  1. 讓 AI 使人類生活更加方便,如 Google Translate、Gmail、Google Photos
  2. 讓 AI 協助開發者和企業創新,如 TensorFlow 和雲端平台
  3. 讓 AI 解決人類生活的重大問題,如能源消耗、環境保護、醫療照護

之後他便將重點放在醫療之上,說明機器學習運用於醫療的原因是由於醫療界整體數據量驚人,但專業人力有限。因此透過 AI 用於大量的資料學習,可以針對病人的健康狀況即時診斷。他以糖尿病型視網膜病變(Diabetic retinopathy)為例,指出定期進行眼底照相是早期發現血塊並預防失明的關鍵;為了解決印度眼科醫師的人力短缺,Google 透過深入學習以 AI 判讀眼底攝影,並且相當看好目前前景,此外,Google 團隊目前也在泰國、美國等國家嘗試將此技術應用於臨床試驗等領域。除此之外,眼底攝影亦能揭露病人血糖、血壓等生命跡象,顯示心血管系統的健康狀況。Tse 並提及目前已可運用 AI 來辨識癌症(乳癌、攝護腺癌等)切片狀況以避免誤診。

台灣工業電腦龍頭研華科技的技術長楊瑞祥博士則以「When AI Crosses Industrial IoT」為題,探討 AI 在不同產業情境中的應用狀況,他首先回顧產業發展史,表示我們正處在 2016 年以降的創業第三波(Third Wave),特點即為萬物聯網(Internet of Everything),而其特徵包括大數據、機器學習、AI、雲端平台、開放來源等。我們必須同時觀注科技發展和商業模式,方能確知科技對於產業的影響。以往解決產業問題時,常需要專業的人力和領域的知識技術,目前已可運用演算法、自動化來加強工作效率,但各資訊端要能順利交換訊息,需要視覺化、儀表板、數據基礎設施、數據分析服務、AI 與多個資料庫來支撐。AI 目 前已能運用在庫存管理、車流和人潮管理等實務層面。

起源於矽谷的 Supermicro 資深技術副總裁 Tau Leng 博士則表示有關 AI 的新創企業如雨後春筍般蓬勃發展,投入資本亦大幅增加,顯示 AI 和機器學習已成為科技基礎設施創新的動能。他介紹機器學習的疊代週期(iteration cycle),包含大數據、學習、推論、應用、反饋等。他亦指出 AI 的未來在於 AI 晶片,國際大廠均已競相投入。他以著名的「有軌電車難題」(trolley problem)闡釋未來 AI 發展的倫理問題:機器究竟能否做出攸關人命的決定呢?而隨著自駕車的蓬勃發展,此種問題是無法避免且必須正視的。

最後一個場次則由來自台灣大學通訊與多媒體實驗室(CMLab)的徐宏民教授探討神經網絡的發展。他首先以一個首由 AI 製作的恐怖片前導影片開場,闡釋 AI 已對傳統產業帶來典範轉移,對於軟硬體平台、垂直應用均帶來契機,能夠開創新產業,亦能推動傳統產業發展。他並將 AI 詮釋為 augmented intelligence,也就是設計來幫助人類或企業增進生產力、效率和安全性。他進一步表示目前為產學界攜手的良機,並以自己參與的計畫,如無人機物件計數、低解析度影像人臉辨識等闡明 AI 如何增進作業效率和安全性。


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