
【2021 AI 人工智慧年會】大國競逐下台灣 AI 戰略:跨域、育才、整合資源,刻不容緩!

人工智慧(AI)的發展已經勢不可擋,產、官、學界的重磅人物,齊聚在線上,一起探討台灣在全球 AI 的浪潮中,該如何定位,以及聚焦未來的發展方向。
中央研究院院長廖俊智在 2021 AI 人工智慧年會表示,人工智慧在 1950 年代開始發展,不過囿於當時的科技還未成熟,所以發展較慢,但是近幾年人工智慧的進展突飛猛進,尤其是在各個科學領域。現在的生技醫療水準,能做到讓 AI 的預測能力達到人類的水準。
廖俊智指出,未來 AI 不只能線性,也能執行非線性的運算。中研院成立人工智慧學校,希望藉由人才培育,促進產學合作,目前已橫跨 15 個領域。而且疫情讓遠距變常態、將來少子化、老年化的智慧醫療、智慧生活都是重要的議題。
AI 的角色會擴及各行各業,氣候變遷也需要使用 AI 管理碳中和過程,廖俊智認為,台灣產業鍊在世界中扮演重要角色,各種關鍵技術都是台灣的優勢。
副總統賴清德表示,承襲數位國家,智慧島嶼的理念,政府對於人才培育相當重視,而且要將研發與實務結合。預計 2030 年台灣將面臨產業轉型、人口結構的轉變,創新刻不容緩,包容、永續是最重要的議題。
賴清德認為,人工智慧學校已培育 8000 多名人才,在美中貿易戰、科技戰、疫情蔓延等環境下,台灣要結合產、官、學界的力量面對,在大國競逐下,台灣要扮演關鍵的角色。
科技部部長吳政忠指出,自 2007 年以來,就已經定調 AI 為國家重要戰略,而且要軟、硬體齊頭發展,研發、應用的人才並重。人工智慧學校的人才囊括各領域,台灣在 AI 領域中已是重要角色,現在整合資源、導入各行各業,是重中之重。
此外,中央研究院院士、哈佛大學電腦與電機系講座教授孔祥重認為,機器學習、人工智慧,可用在許多領域,許多晶片製造商都已投入 AI 晶片生產,就可知其重要性。由大數據驅動的深度學習模式,能看見未來的發展方向。
孔祥重解釋道,就像神經連結一樣,藉由感測器和使用者收集數據建立模型,收集數據可以讓研究人員用 AI 預測未來可能的事態走向,不過,隱私權也是目前數據收集的挑戰。目前的疫情就是由於缺乏過往數據,難以預測,就是一個顯例。
孔祥重指出,提供必要的誘因解決關鍵問題、基於數據的資料用於實務,以及分辨什麼資訊有價值並不容易、不過,方便的是,只要更新數據就能持續優化模型,數據庫和 AI 可有效解決投入與產出的效率,還有正確性問題,但這需要各領域專家的合作,才能快速優化數據庫的建置。
核稿編輯:Chris
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