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醫療、自動駕駛 AI發展潛力大

簡立峰表示,AI產業在智慧醫療跟自動駕駛會有很好發展,但是目前在法律責任歸屬下還有努力空間。(Photo by 呂翔禾/台灣醒報)
簡立峰表示,AI產業在智慧醫療跟自動駕駛會有很好發展,但是目前在法律責任歸屬下還有努力空間。(Photo by 呂翔禾/台灣醒報)

AI是結合跨領域最好的工具!25日的「AI語音數據發表會」中,台大資工系教授林軒田表示,其實AI的概念很早就有,但如果有更多大數據,便可加速AI發展。谷歌台灣總經理簡立峰則提到,在軟、硬體與5G網路逐漸到位下,AI會讓智慧醫療、自動駕駛都會有很好發展。

蒐集夠多data

林軒田說,AI的概念其實很早就有,而且很簡單,只要能夠蒐集越多data,就可加強AI辨識能力。他以衛星導航系統舉例,從以前看紙本地圖,到後來可以用簡單的定位算出最短路徑,到現在可以結合路況、公車路線、車流量等資訊算出最佳化路徑,就是透過不斷蒐集data而成。

他提到,AI不只可以用在谷歌地圖,連颱風強度都可以判斷。他說,許多資深氣象預報員拿到颱風衛星雲圖,用看的就知道颱風的強度。因此他們以此為發想,將大量的颱風衛星雲圖丟到演算法中,用神經網絡的運算模式跑模擬,目前實驗還在進行中,效果還不錯。

演算法不同應用

簡立峰說,微軟創辦人比爾蓋茲20年前預測現在會有哪些科技會蓬勃發展,幾乎全部命中,所以媒體又請他再預測一次20年後什麼樣的科技會發展,10項裡有關AI的項目就佔超過一半,如微型機器人、藥丸醫療、醫療級穿戴心電圖等,因此AI無可避免是未來的發展趨勢,而且任何領域都用得到。

「如果要更快速發展跟應用AI,需要許多前人種樹。」他提到,其實許多不同領域利用的神經網絡運算模式其實都是同一套演算法,只是他們將它採用後再針對不同產業進行修改。因此,公開且可修改的演算法技術(Open Source)是非常重要的,有了Open Source,會讓企業應用AI的成本大幅降低。

軟、硬體同步發展

另外他也提到,如果要加速大數據的處理速度,除了軟體以外,硬體也會逐步升級,其中晶片是很關鍵的元件,台灣在這方面就很有優勢。另外,以往大數據都是以雲端處理,但已經有人開始研發手機(雲端應用方/終端區)處理大數據,配合日後5G網路的普及,讓機器的反應逐漸加快。

他特別提到,尤其在低延遲性要求高的自動駕駛、同步翻譯、智慧醫療與聲音管家等應用,在軟硬體逐步升級下,應用會更加廣泛。他舉例,以前谷歌同步翻譯還需要用9個程式翻議不同種語言,可是現在他們已經在試驗,只利用一個系統就可以翻譯所有語言,講話如果中、英文夾雜都沒關係。

法律歸屬+使用者經驗

不過他特別提醒,未來在大數據應用下,資安與法律是人類需要面對的問題。它以無人車舉例,如果發生車禍,責任要歸屬在車商、還是寫程式的工程師?另外,無人車的設計是以「極度安全」為標準,因此系統偵測到黃燈就會煞車,可是人類卻可能闖黃燈。

因此他預估,整個AI系統的設置與人類使用者經驗的配合,加上日後法律責任的歸屬,都會是AI科技發展下需要面對的問題。

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大數據 演算法 颱風

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