【Arm 專欄】一表了解 AI 人工智慧與 ML 機器學習

常常聽到「人工智慧」、「機器學習」、「深度學習」,這些好像都跟 AI 有關,但到底分別代表什麼呢?
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這幾年人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 可算是非常夯的討論題材,幾乎看所有的科技論壇都想要跟這個課題沾上邊,到底 AI 與 ML 有多受歡迎,我們可從 Venture Scanner 的研究結果看出端倪。到目前為止,有 2,643 間新創公司在發展 AI 相關的產品,全球投資金額已經超過 750 億美金;這個數字十分驚人,也代表未來的商業價值發展趨勢銳不可擋。

一表了解 AI ML

那到底什麼是 AI,什麼又是 ML? 下面圖表可以很清楚地了解其關係:

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  • 演算法 (Algorithms) 是程序 (Programs),也就是數學和邏輯的結合,它們會在遇到更多數據時進行自我調整以使其表現更好。 
  • 深度學習 (Deep Learning) 是下一代的機器學習,為機器學習的一個子集。 深度學習模型可以完全獨立於人類做出自己的預測。
  • 機器學習 (ML) 是人工智慧的子集,機器學習使用統計技術來讓各種應用程式透過訓練進行「學習」,而不是採用規則進行程式化。
  • 人工智慧 (AI) 是一個概括性的術語,用於機器模擬人類智慧的相關硬體和軟體,採用了各種技術來實現這種「智慧」,包括機器學習 (ML)、電腦視覺和自然語言處理。

邊緣機器學習的優勢

要達到人工智慧 (AI) 的應用,機器學習 (ML) 的能力就十分重要。機器學習系統可處理各種資料訓練,提升在其所指定的工作性能表現,如在物聯網裝置,可以選擇在雲端執行或是在邊裝置上執行,但是在很多情形下,在邊緣/終端(如物聯網裝置)上執行就比較實際且具有優勢:

  • 減少延遲:提高可靠性與安全性:對於使用者來說,若上網品質不良,應用程式沒反應或是用起來卡卡的,如車用系統,就不能完全依賴雲端連接,因為這種情況下的延遲可能會帶來嚴重的安全隱憂。 
  • 電力與成本:將資料從裝置傳送到雲端伺服器會消耗電力與頻寬的負荷,因為機器學習屬於資料運算密集型的應用。若能盡量在裝置端執行機器學習,則可以降低頻寬及電力使用。
  • 隱私與安全性:消費者與企業越來越重視資料的安全性。任何人都不希望自己的隱私被洩露;但是,如果資訊持續在雲端來回傳送,這種風險會進一步擴大,也因此在裝置上執行ML模組更可以保障其安全性。

機器學習的應用

ML 模組可以因應用的需求選擇不同的硬體,從成本和功率受限系統的小型低功耗微控制器裝置 (MCU) 到 CPU、GPU,或是專為 ML 處理設計的 NPU。

如專門開發高階醫療感測器和人工智慧 (AI) 數位健康工具的 Amiko 公司,旗下的 Respiro 吸入器就是採用了Arm Cortex-M 處理器 (CPU),可收集病患吸氣資料,監測病患奉行醫囑的情況、肺部功能和病況,就是一個針對哮喘患者的邊緣機器學習的應用。

最近 Arm 才發表 Ethos (NPU) 系列,就是為了擴展機器學習 (ML) 處理器的產品範圍,以便在主流裝置上實現人工智慧 (AI) 的應用,如提供包括語音辨識與 always-on 能力與功能等。

此外,無人機探測,或是透過鏡頭即可自動辨識水果與蔬菜的分類,提高產線效率,進而自動探測植物的病害檢測,都會是未來 AI 與 ML 的實際應用,可以大大改變生活上的便利與商業上的蓬勃發展。想要了解更多有關機器學習的內容可以參考 Arm 與 Wiley 合作的嵌入式機器學習設計傻瓜書介紹。

責任編輯:Mia
核稿編輯:Chris



智慧照護新革命!AI 機器人成為智慧醫療助手

高齡化浪潮來襲, 2025 年台灣將步入超高齡社會,65 歲以上人口佔比超過 20%。高齡化加上少子化,衍生勞動力短缺不足,經濟部工業局推動「電子資訊智慧製造服務系統推動計畫」,加速服務型機器人產業發展,借鏡日本智慧長照現況,把科技導入照護場域,提升更好的生活品質。
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日本是全球高齡化程度最高的國家,而台灣高齡化的腳步愈來愈快,僅剩不到 5 年的時間準備。因應長期照顧與醫療照護需求,各單位紛紛投入 AI 應用服務,解決人口結構改變問題。綜觀以 AIoT(物聯網 + 人工智慧)為核心的智慧醫療趨勢,可輔助醫療流程、節省人力成本,更提升照護服務效率,為高齡化社會帶來了新的解方。

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台日照護機器人交流會邀請各界分享照護機器人開發與應用案例與經驗。

人工智慧產業前景看好

人類壽命越來越長,智慧醫療正逐步顛覆傳統醫療模式,從遠距醫療、機器人、物聯網到穿戴式裝置,龐大潛在商機吸引國際科技大廠投入。台灣醫療服務水準居亞洲領先地位,尤其是資通訊科技實力鏈結全世界,創新能力與解決方案屢屢獲得市場矚目。當人工智慧遇上健康醫療,擴展未來醫療的無限可能,對社會大眾都有切身影響,不僅引領新一波商業浪潮,也創造出更多的照護服務模式。

醫療與科技結合,帶來新變革也帶動數位時代轉型新契機,未來將有更多關於智慧醫療的布局,解決人口高齡化的社會問題。從另一個面向來看,人口快速老化促使長期照護需求,服務人力是建置完整體系的關鍵因素,衛福部在政策面不斷調整適當的滾動式管理。目前長照 2.0 擴增老年照護服務,以及任何年齡的失能身心障礙者,從長照人力需求來說,缺工現象嚴重,照護機器人將成為醫療、長照的主力。

台日照護機器人交流會

為提供台灣照護場域導入智慧科技之契機,在經濟部工業局指導下,服務型機器人聯盟與台灣智慧樂齡照護創新科技產業大聯盟於 5 月 6 日攜手舉辦「台日照護機器人交流會」,邀請各領域專家分享實務現況,作為研發製造與場域運用參考。經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,隨著科技迅速發展,智慧醫療創新服務產業生態系逐漸茁壯,5G 落地、AI 應用更多元,機器人正在改革醫療世界。

圖2_經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科
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經濟部工業局林青嶔簡任技正表示,超高齡社會即將來臨,透過服務型機器人創新科技能解決照護人力議題。

「台灣和日本一樣,面臨急速老化的超高齡社會,因此對於熟齡及身障者的照護非常重要。呼應長照 2.0 政策,應用科技打造更多元化、人性化的服務,AI 及智慧機器人的運用更是未來顯學。」林青嶔簡任技正分享觀點,這場交流會聚焦台日相關經驗分享與討論,加速業者與國際連結。台灣具有精密機電與 ICT 產業供應體系的優勢,發展機器人科技的腳步正迎頭趕上歐美日等國家,尤其是服務型機器人產業,將是台灣製造業的明日之星!

圖3_因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。
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因應疫情,透過網路視訊方式進行交流,雙邊合作討論熱烈。

促成更多元的服務應用

透過「台日照護機器人交流會」,日本 ATA 協會五島清國部長、日方企業 Reif 與 Whill,以及台方微星科技、全智通機器人、福寶科技分享照護機器人的開發與普及應用現況,透過創新科技解決照護難題。照護機器人的開發,必須掌握使用者需求、符合未來照護趨勢,再藉由實體實驗場域的調校,完美融入生活當中。微星科技、全智通機器人、福寶科技旗下的產品已分別應用於物流、醫療、清潔等領域;因應新冠肺炎疫情的「低接觸」服務型態需求,更加快普及速度。

圖4_日本ATA協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。
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日本 ATA 協會五島清國部長強調照護機器人必須貼近使用者,幫助提升生活品質。

服務型機器人的創新應用在不同領域逐漸成形,經濟部工業局透過政策資源、科專計畫等大力推動服務型機器人產業化,協助企業轉型發展機器人新事業動能或新創公司設立,包括微星、東元、佳世達、凌群等企業。另外,2018 年成立的「服務型機器人聯盟」,由資策會服創所與台灣智慧自動化與機器人協會(智動協會)合作發起,結合政府及民間力量整合產業鏈上中下游資源,共組國家隊搶攻國內外市場。

服務型機器人聯盟今年度規劃「2021 ROBO COM 蘿蔔控」創意實證競賽,延續場域實證的精神,擴大研發能量及市場化企圖。聯盟持續引入資源,推動機器人業者和學研團隊合作,展開技術及實務交流,共同激盪具市場潛力的創新方案。


 「2021 ROBO COM 蘿蔔控」服務型機器人創意實證競賽資訊

  • 報名期間:即日起至 5 月 15 日
  • 競賽期間:6 月 15 日 - 9 月 30 日
  • 報名資格:不限年齡、學生團隊、社會人士、非營利組織、地方社團乃至公司行號都可組隊報名
  • 組隊資格:接受個人挑戰或多人組隊,團體至多6人

立即前往活動報名頁面了解更多!

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