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AI革命啟動 垂直應用將陸續上路
[作者 王明德]   2018年01月19日 星期五 瀏覽人次: [3939]

2016年底,Google旗下DeepMind的AlphaGo開始挑戰全球職業圍棋棋士,短短半年的時間,連敗全球頂尖高手,更在2017年5月擊敗排名第1的中國棋手柯潔,不久後NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳在台北舉辦的Computex 2017人工智慧論壇(AI Forum)上,一席演說更為這波AI浪潮揭開序幕,不過應該多數人都知道,這次的熱潮並非人類史上第一次,從1940年起,就已有學界開始研究。


1940年類神經網路成為當時的科技新焦點,部分學者開始研究並提出多篇論文,1951年有學者建造了全球第一台神經網絡機,不過囿於當時的技術並不成熟,這波浪潮並未持續,1980年AI浪潮再起,這次的演算法再加入多層次感知器與反向傳播演算法,相較於1940年,這次相對成熟,與現在的演算法相當接近,只是硬體運算能力不足,再加上資料難以取得,難以建立出具有意義的數據庫,因此這次的發展也未能商業化。


AI再次啟動 應用逐一落實

2016年開始啟動的AI熱潮,再次強化了1980年的演算法,同時在網路、運算單元等技術的成熟下,AI有了全新的局面,透過發展超過20年的網際網路,研發者蒐集資訊的能力大增,而效能強大的處理器,也足以負荷這些數據的運算,更重要的是近年來雲端運算與物聯網概念已逐漸成熟,讓AI的應用有了可借力之處,因此無論產、官、學、研都看好這次的AI啟動。


就目前來看,AI與物聯網將會是最佳組合,物聯網綿密的感測網路建置與通訊傳輸,將可讓有效取得大量數據,打造出具意義的資料庫,透過AI的演算後,再經由物聯網的應用層讓系統做出智慧反映,目前物聯網的發展重點為垂直市場應用,因此就近期發展來看,這波AI發展也會在非消費端先產生。


智慧交通

相對於其他產業,交通的智慧化應用一直走得較快,智慧交通包括汽車與基礎建設兩部分,在汽車方面,今年1月的CES展會中,整合AI的智慧車輛,例如Qualcomm以具備通訊聯網、演算優勢的驍龍晶片打造智慧車載平台,而透過電子儀表和數位面板輔助,車子會看或聽,在CES展上更演示兩地聯網控制的全自動駕駛模擬,NVIDIA則以超級電腦運算的優勢打造自動駕駛藍圖,繼與奧迪合作後,也宣布和福斯攜手把AI導入未來車款,主攻自動駕駛和車用輔助系統。



圖1 : NVIDIA以超級電腦運算的優勢打造自動駕駛藍圖,把AI導入未來車款,主攻自動駕駛和車用輔助系。(Source: motor1)
圖1 : NVIDIA以超級電腦運算的優勢打造自動駕駛藍圖,把AI導入未來車款,主攻自動駕駛和車用輔助系。(Source: motor1)

基礎建設也是透過物聯網為基礎,以AI處理底層感測網路所傳回的各類資訊,例如日本現在已開始嘗試將AI的深度學習模式導入交通系統,透過路上監視錄影機的影像訊號,推算出該路段未來1~2小時的車流量,再將交通訊息提供給駕駛,藉此舒緩交通狀況,在商用車的車隊管理部分,則是以行車電腦做成駕駛紀錄,由AI判斷司機的駕駛行為,確保行車安全。


智慧製造

自從德國在2012年提出工業4.0政策後,智慧化就席捲了全球製造業,智慧化必須根基於自動化,而自動化系統在製造領域根基已久,目前多數製造業者都已有一定的自動化基礎,也因此智慧化在製造業的啟動速度會快於其他產業。


製造業應用AI可分為前後兩端,前端指的是製造現場,後端則是雲端分析,這兩大部分透過通訊技術鏈接,形成工業物聯網架構,AI在製造現場前端主要是用於製程的即時反應與控制,由於製造系統的運作快速,所有的動作因應也必須跟上系統腳步,AI在這方面可透過過去龐大的數據紀錄,即時分析出製造狀況,以主動控制或被動提醒方式協助設備操作者處理相關事宜。


後台的雲端分析系統,則可以強大的AI運算能力分析前端設備傳回的資訊,再加上產業鏈中生態系統的資訊,制定出最佳生產策略,提供給決策者與管理者參考。


智慧醫療

智慧醫療近年來已多有案例,包括醫院本體與行動醫療、長照等,都有醫療機構建置相關系統,AI在醫療的應用主要分為診斷與照護兩部分,診斷方面是透過高速的運算單元,快速且精準的分析醫療資訊,提供醫師判斷病因,例如X光片、電腦斷層…等影像資料,一直以來都必須由專業醫師查看判斷,不過由於大型醫院每天的相關資料過於龐大,已造成醫師的沉重工作負擔,現在的深度學習的AI演算法,可以快速提升資料判讀的正確率,再將可能結果提供給醫師,由醫師做最後決定。



圖2 : 深度學習的AI演算法可以快速提升資料判讀的正確率,再將可能結果提供給醫師。(Source: wired)
圖2 : 深度學習的AI演算法可以快速提升資料判讀的正確率,再將可能結果提供給醫師。(Source: wired)

照護部分也是透過資料的感測、累積與判讀,讓照護動作更精確周全、護理人員的工作更有效率,例如AI可分析醫院安全監視系統畫面中病患的動作意義,例如在公共區域跌倒,AI既可即時分辨,並通知護理人員前往協助,長照方面,則可在長照機構或家中的設備中設置AI功能,綜合受照護者所有被監測的生理狀況,並將分析結果傳回醫療機構,降低護理人員的工作負擔。


智慧家庭

智慧家庭概念問世已超過10年之久,不過由於過去都是IT廠商主導,產業生態系中其它環節—如家電業者的意願不高,因此市場未有起色,不過自從Amazon開始強化該公司的語音聲控助理Alexa軟體平台後,智慧家庭的聲勢再起,Amazon去年推出的Echo Plus已有更強大的智慧型家電控制功能,可以自動搜索附近的智慧型家電進行控制,官方稱目前已經有100多個設備,支援通過 Echo Plus 進行控制,中間無需任何的媒介。


由於Alexa目前仍沒有中文版本,因次台灣建商所使用的智慧家庭AI語音聲控系統,均採用台商自行研發的產品,遠雄建設近期發表的二代智慧宅,就與中華電信合作,住戶在家中對電器的指令,會傳送到位於中華電信機房的雲端系統分析語音意義,再將結果傳送回家中系統,這些訊號來回看似迂迴,不過傳送的速度相當快,使用者並不需要等待,由於家庭應用注重隱私,因此目前AI在智慧家庭應用仍以語音識別的控制為主,其它應用必須等待語音控制技術成熟、市場飽和後才會浮現。


**刊頭圖:(Source: future of life)


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