Google:仿照人腦的類神經網絡建構人工智慧仍無法識別內容本質

雖然目前藉由新設計讓人工智慧系統能以更具效率方式學習,甚至自行產生全新學習經驗法則,但依然無法讓系統本身了解目前所在處理內容的本質,亦即無法像人類般有情感般思考。
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針對目前廣泛應用在 Google Search、Google 翻譯、Google Photos、語音辨識等服務的人工智慧系統,Google 除說明藉由 客製化處理器 TPU 縮減學習訓練時間,更進一步說明背後運作的類神經網絡構成學習模型設計原理,藉由從持續學習過程累積衍生全新學習經驗,讓人工智慧系統變得更為「聰明」。

隸屬 Google Brain 團隊的研究科學家 Quoc Le 說明,為了模擬人腦神經元連接所產生思考模式,Google 內部研究團隊藉由積層式類神經網絡交疊構成 1010 組 (100 億組) 網絡交結組合,並且透過可進化式演算法及強化學習演算法使系統能從學習過程中累積經驗,進而達成從學習經驗中學習的成效,一如人類會從經驗法則內學習不同想法的情況。

就目前 Google 所採用方式,主要是藉由主控類神經網絡推導子集學習模型架構,並且藉其進行特定模式的學習訓練,同時評估最終訓練結果,最後再將訓練結果傳回主控類神經網絡,過程中則會依照學習情況判斷是否修正資料。

新的學習模型已經用在支援
CIFAR-10 的圖像辨識,以及用於自然語言處理的
Penn Treebank 資料集語言模型內,並且作為許多 Google 服務的應用基礎,例如以更快方式識別圖像內容為「熊貓」,以及在輸入法中即時顯示下一個備選詞彙。

人工智慧已經從幾年前仍處於實驗室階段,短時間內大量進入一般生活,幾乎包含手機、網路服務等應用均包含人工智慧技術成分,並且帶來相比傳統更高的運算效率,因此成為全新電腦運算發展模式,同時也因為目前每天所產生數據資料越來越多,透過傳統演算模式已經無法合乎效益,因此導入人工智慧的分析演算模式將成為日後主流。而在 Google 將 TensorFlow 學習模型開源之後,目前此項學習模型也在短時間內被廣泛使用,幾乎多數的人工智慧系統均藉由 TensorFlow 框架進行深度學習訓練。

不過,雖然目前藉由新設計讓人工智慧系統能以更具效率方式學習,甚至自行產生全新學習經驗法則,但依然無法讓系統本身了解目前所在處理內容的本質,亦即無法像人類般有情感般思考,因此也無法在學習過程中判斷資料是否有誤,僅能仰賴持續學習過程發現錯誤而重新修正,或是透過人為方式進行調整。

如此一來也能藉由知曉系統如何運算,進而掌握資料如何被使用、運算,避免系統產生「踰矩」現象,讓使用者能善用人工智慧運算模式帶來更便利且具效率的使用體驗,同時也因為人工智慧系統仍無法自行判斷內容本質,即使人工智慧技術以相當迅速角度發展,作為最終結果判斷、使用的「人」依然扮演重要角色。

藉人工智慧推動全新醫療系統

除了將人工智慧系統應用在旗下服務,Google 也說明越來越多科技應用已與人工智慧息息相關,例如利用人工智慧分析預測各類病症,包含協助臨床醫師檢測淋巴結內的乳腺癌
轉移情況,或是篩選判斷糖尿病視網膜病變,同時也進一步將人工智慧系統與各類醫療輔助設備結合,藉此實現各類疾病早期預防效果,甚至未來可進一步協助判斷病患是否需住院觀察,以及判斷未來病症影響身體健康情況,同時也能藉由病例資料深入了解病患可能需求。

目前 Google 已經與加州大學舊金山分校醫學院、史丹佛大學醫學院、芝加哥大學醫學院等醫療研究人員合作,構思如何結合機器學習技術及臨床診斷專業知識,藉此改善醫療成效、降低不必要的額外醫療花費與醫療疏失情況,同時協助臨床醫師運用更準確的分析判斷做出更好的診斷結果。甚至針對醫療人力資源較為短缺的偏遠地區或發展中國家,結合雲端分析運算資源也能協助醫師做出更正確的醫療診斷。

但在推行此項發展之前,Google 也面臨不同醫療機構採用數據記錄格式差異所形成資料取用的困難,因此目前將藉由醫療開放數據標準
FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) 讓病例等記錄資料格式統一,如此才能讓人工智慧系統取用,並且用於深度學習分析,但對於現有醫療數據資料仍須花費大量人力與時間統合。

而其他的挑戰則包含如何推廣至臨床,並且建立醫師及病患對於分析數據結果的信賴,另外也包含如何將人工智慧系統分析應用落實在醫療工作流程。

 


以前瞻眼光展開電動化車款轉型,Lexus HEV 油電複合車獨步全球

早從2005年便投入電動化轉型研發的Lexus, 在15年前就推出全球首款豪華油電複合車(HEV, Hybrid Electric Vehicle),透過兼顧油耗環保與優異性能等多重優勢,成為消費者踏入電動化領域最佳首選。
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Photo Credit:Lexus
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時間回到 2005 年,Lexus 獨步全球豪華車廠,率先推出首款 HEV 油電複合車 RX 400h,不僅成為電動化豪華先驅,經過多年的發展,更奠定在此領域不可撼動的領導地位。在純電車款尚未普及前,Lexus 便已佈局油電複合動力產品線,提供消費者務實且環保的豐富選擇。從這一點就能看出 Lexus 的精準眼光,而在油電複合動力領域耕耘多年的 Lexus,至 2020 年為止已累計減少全球約 1900 萬噸的二氧化碳,成為其他品牌的比較標竿。

以深厚技術為基礎 破除 HEV 為轉性過渡產品迷思

10 幾年下來,Lexus 在油電複合動力領域累積深厚實力,並不斷突破,陸續推出首款後驅油電複合車(HEV, Hybrid Electric Vehicle)-GS450h、首款 V8 引擎 HEV-LS 600h ,現在更打造出業界最為先進的第 4 代 Hybrid 系統。Lexus 針對不同的動力及操駕需求,推出多元的電動化車款。證明了油電複合車 HEV 並非純油轉純電的過渡性產品,而是能夠滿足消費者需求的務實之選。

其關鍵就在於「均衡性」,油電複合動力系統除了可以寧靜行駛,動力輸出同樣飽滿卻較為平穩順暢,因此駕駛無須重新適應過去多年來習慣的動力特性,無痛轉換加上養護方便,又兼顧高油耗經濟性的優勢,Lexus 旗下 HEV 油電複合車款可說是面面俱到。

而目前最先進第 4 代油電技術,最具代表性的產品就屬 LS 與 LC 車系的 500h 車型,採用 3.5 升 V6 引擎為基礎,並首度換上鋰電池,因此綜效馬力輸出比過去更好,且作動效率更佳。另外最關鍵為具備 Multi Stage Hybrid 科技,除了原本 ECVT 變速系統之外,後軸再增加一具 4 速變速箱,提供更強勁的加速感受,並能在高檔位駕駛時有效降低引擎轉速,進一步達到節能目的。

全球屢創佳績 深受台灣市場肯定

Lexus HEV 油電複合車自從推出以來,就一直受到消費者高度支持,不僅在全球市場交出好成績,在台灣同樣也引領著豪華油電市場發展。Lexus 品牌於全球約 90 個國家銷售,截至 2021 年 4 月底為止,電動化車款累積超過 200 萬輛販賣,占比品牌整體銷售量高達 33%,累計減少二氧化碳排放超過 1,900 萬噸,換算約等同 30 萬輛新車的碳排量,可說成果卓著!

而台灣市場方面,1999 年 Lexus 引進 RX 車系,一上市旋即獲得消費者熱愛,打下在豪華 SUV 市場的重要地位,並創下驚人的銷售記錄,2006 年導入油電複合動力車款- RX 400h 以來,便以獨跑之姿持續領導豪華油電市場走向,目前 Lexus 在台灣市場已經達成全車系都有油電複合動力 HEV 動力選擇,遙遙領先其他對手。

堅強產品陣容佈局 顛覆傳統豪華定義

作為第一款在台灣推出油電複合動力車型的產品,RX 的油電複合動力車型受到許多關注,小改款時,除了調整車款外觀特色帶來更為精緻與豪華的風範,內裝配備亦有所提升,觸控式中控螢幕和搭配 remote touch 操作介面,操作體驗直覺便利。另外還新增 6 人座設定,第二排座椅採用 Premium Captain Seat,乘客可在 2、3 排座椅間穿梭,同時大幅提升車室使用便利性。

RX 450h 全面創新 豪華新視野。/Photo Credit:Lexus

RX 450h 亦在先進安全科技上搭載豐富配備,全車系標配全速域 DRCC 雷達感應式車距維持定速系統,支援跟車到停與重新起步,加上 LTA 車道循跡輔助系統、ICS 智慧停車輔助系統,以及 RCTB 後方車流煞車輔助系統等駕駛輔助功能,確保減少長途行車疲勞,並降低因疏忽而產生的事故意外。搭配增加焊點與膠合部位,提升車身剛性,讓駕駛同時擁有安全性和駕馭樂趣。

另外同樣也屬於 Lexus 核心 SUV 產品的 UX,乃是品牌最年輕的成員,採用 GA-C 平台打造,擁有高剛性、低重心、充滿駕馭樂趣的特性。其中 UX 250h 搭載最新第 4 代 Hybrid 系統,擁用更佳的作動效率,以及高達 41% 的熱效率,使得 UX 250h 得以兼顧優異動力輸出、絕佳油耗表現。

UX 250h 油電複合動力車型搭載最新第 4 代 Hybrid 系統,非常吸引年輕人的目光。/Photo Credit:Lexus

Lexus 持續進化的腳步絕不停歇,即便在 HEV 領域獲得了卓著成就,但仍不斷探索各種未來可能與更多元的電動動力組合,Lexus 將持續部署 Lexus Electrified,像是電動車(BEV, Battery Electric Vehicle) UX 300e 不久的將來將於台灣上市,敬請期待。

想要瞭解更多關於 Lexus Electrified 的詳細消息?您可至 Lexus 官方網站獲得詳細資訊。更不能錯過後續即將推出 Lexus Electrifired 概念的動畫報導文章,所有想知道的大小事情,通通一次滿足!