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經濟/迎向人工智慧無所不在的新世界
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2017-01-27 00:55經濟日報 經濟日報社論
這幾年台灣在積極於產業轉型升級的同時,人工智慧已經漸漸成為各國產業必爭的領域,歲末年終,檢討台灣在人工智慧方面的發展,顯然並不突出,策勵未來,我們應急起直追。
2016年3月擊敗南韓棋王李世乭引起震驚的人工智慧系統AlphaGo,今年初再度以Master之名橫掃圍棋圈,從去年底開始至今年初,AlphaGo改良測試版連續扳倒60位頂尖圍棋高手,再度引發各界對於人工智慧的關注。
剛結束的美國消費性電子展CES 2017,人工智慧也是最主要的熱點,幾乎主宰了整個展場。不論廠商展示的是智慧型手機、自駕車、智能機器人、家電、數位助理,或者是智慧家庭裡的燈光自動調節、監控攝影機、門鈴,甚至冷暖氣,無處沒有人工智慧的基礎與存在。
基本上,透過擬人化的思考、預測、學習和解決問題的能力來加持消費者所使用的產品或服務,讓其更為個性化及貼心,進而提升生活的舒適與安全,一直是消費者長久以來的需求與夢想。而這幾年技術的迅猛發展,加上國際大廠和新創業者的投入,帶動了各行各業運用人工智慧進行業務的提升,讓這樣的夢想不再遙遠。
舉例來說,美國匹茲堡曾經做過實驗,將交通號誌由人工智慧即時調控,結果顯示交通等待時間和汽車廢氣排放改善了21%~42%;相機、無人機、人臉辨識軟體及相關犯罪模式的分析,透過人工智慧的應用,可降低人類判斷的主觀偏見,提高破案率。
又如大規模網路攻擊造成的影響愈來愈嚴重,如去年10月美國發生大規模分散式阻斷服務攻擊,導致Netflix、Twitter、Airbnb等網站無法作用,波及主要城市。為因應日漸增加的網路攻擊事件,執法部門可透過機器學習,進行大量安全情資分析,即時辨別潛在威脅的徵兆或是異常現象。這樣的智慧識別系統未來更可用於保護容易遭受攻擊的重要基礎設施,如機場、電廠等。
在商業應用上,根據AngelList募資平台的公司清單,這幾年投入人工智慧公司達1,000家以上,所涉獵的領域涵蓋數位廣告、農業、健康照護、家庭、銷售,甚至包括音樂、藝術、心理、寵物、服飾、婚禮及慈善等,可謂百花齊放,各方都期待可以在這剛崛起的市場搶占先機。
對於亟思轉型升級的台灣產業而言,人工智慧的確提供了一個很好的機會,例如透過人工智慧技術加值產品,使其更具人性與質感;或者讓供應鏈的運作更為彈性及差異化;甚至促成整個生態系統的完整建立,如Amazon Echo目前正積極建構其銷售及服務網一般。但觀察台灣整個發展環境,面臨了一些亟待政府與產業攜手共同克服的挑戰。
其一是資料量的缺乏。台灣於商業應用與網路服務方面少有規模廠商,在缺乏足以支持的資料量下,不易有效形成正向資料回饋,造成人工智慧模型養成不易。
其二是企業應用的匱乏。具有足夠資料量的業者諸如電信、金融業者,對於人工智慧技術的導入,少見積極態度;於人工智慧技術應用建置,亦欠缺關鍵的橋接能力。
其三為產學明顯的落差。於核心技術演算法、統計與數學模型,其能量多存於學研單位,國內軟體產業多以系統整合為主,難以有效承接與釋放相關能量;而應用專利布局落後也是危機。衡諸美國人工智慧技術應用專利布局,領先者皆為美日廠商,隨著人工智慧產業蓬勃發展,專利戰火遲早蔓延至國內業者。
基於上述,我們建議政府應速思考選擇特定在地需求領域進行場域及系統的試煉。除了兼顧本土市場需要,未來亦可伺機拓展全球,如智慧工廠、照顧服務、安全監控、智慧能源系統等;也可考慮台灣產業優勢的領域,結合人工智慧技術,發展特定領域應用之產品服務、關鍵應用元件或完整解決方案,諸如生物辨識、安控偵防、機器人感知、行車輔助或是工業設施自動化等產品及服務,以迎接人工智慧無所不在的時代到來。
人工智慧﹒網路攻擊﹒機器人
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2017-01-27 00:55經濟日報 經濟日報社論
這幾年台灣在積極於產業轉型升級的同時,人工智慧已經漸漸成為各國產業必爭的領域,歲末年終,檢討台灣在人工智慧方面的發展,顯然並不突出,策勵未來,我們應急起直追。
2016年3月擊敗南韓棋王李世乭引起震驚的人工智慧系統AlphaGo,今年初再度以Master之名橫掃圍棋圈,從去年底開始至今年初,AlphaGo改良測試版連續扳倒60位頂尖圍棋高手,再度引發各界對於人工智慧的關注。
剛結束的美國消費性電子展CES 2017,人工智慧也是最主要的熱點,幾乎主宰了整個展場。不論廠商展示的是智慧型手機、自駕車、智能機器人、家電、數位助理,或者是智慧家庭裡的燈光自動調節、監控攝影機、門鈴,甚至冷暖氣,無處沒有人工智慧的基礎與存在。
基本上,透過擬人化的思考、預測、學習和解決問題的能力來加持消費者所使用的產品或服務,讓其更為個性化及貼心,進而提升生活的舒適與安全,一直是消費者長久以來的需求與夢想。而這幾年技術的迅猛發展,加上國際大廠和新創業者的投入,帶動了各行各業運用人工智慧進行業務的提升,讓這樣的夢想不再遙遠。
舉例來說,美國匹茲堡曾經做過實驗,將交通號誌由人工智慧即時調控,結果顯示交通等待時間和汽車廢氣排放改善了21%~42%;相機、無人機、人臉辨識軟體及相關犯罪模式的分析,透過人工智慧的應用,可降低人類判斷的主觀偏見,提高破案率。
又如大規模網路攻擊造成的影響愈來愈嚴重,如去年10月美國發生大規模分散式阻斷服務攻擊,導致Netflix、Twitter、Airbnb等網站無法作用,波及主要城市。為因應日漸增加的網路攻擊事件,執法部門可透過機器學習,進行大量安全情資分析,即時辨別潛在威脅的徵兆或是異常現象。這樣的智慧識別系統未來更可用於保護容易遭受攻擊的重要基礎設施,如機場、電廠等。
在商業應用上,根據AngelList募資平台的公司清單,這幾年投入人工智慧公司達1,000家以上,所涉獵的領域涵蓋數位廣告、農業、健康照護、家庭、銷售,甚至包括音樂、藝術、心理、寵物、服飾、婚禮及慈善等,可謂百花齊放,各方都期待可以在這剛崛起的市場搶占先機。
對於亟思轉型升級的台灣產業而言,人工智慧的確提供了一個很好的機會,例如透過人工智慧技術加值產品,使其更具人性與質感;或者讓供應鏈的運作更為彈性及差異化;甚至促成整個生態系統的完整建立,如Amazon Echo目前正積極建構其銷售及服務網一般。但觀察台灣整個發展環境,面臨了一些亟待政府與產業攜手共同克服的挑戰。
其一是資料量的缺乏。台灣於商業應用與網路服務方面少有規模廠商,在缺乏足以支持的資料量下,不易有效形成正向資料回饋,造成人工智慧模型養成不易。
其二是企業應用的匱乏。具有足夠資料量的業者諸如電信、金融業者,對於人工智慧技術的導入,少見積極態度;於人工智慧技術應用建置,亦欠缺關鍵的橋接能力。
其三為產學明顯的落差。於核心技術演算法、統計與數學模型,其能量多存於學研單位,國內軟體產業多以系統整合為主,難以有效承接與釋放相關能量;而應用專利布局落後也是危機。衡諸美國人工智慧技術應用專利布局,領先者皆為美日廠商,隨著人工智慧產業蓬勃發展,專利戰火遲早蔓延至國內業者。
基於上述,我們建議政府應速思考選擇特定在地需求領域進行場域及系統的試煉。除了兼顧本土市場需要,未來亦可伺機拓展全球,如智慧工廠、照顧服務、安全監控、智慧能源系統等;也可考慮台灣產業優勢的領域,結合人工智慧技術,發展特定領域應用之產品服務、關鍵應用元件或完整解決方案,諸如生物辨識、安控偵防、機器人感知、行車輔助或是工業設施自動化等產品及服務,以迎接人工智慧無所不在的時代到來。
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