近年來AI喊得震天價響,每個人似乎都知道人工智慧,但對一般人來說,AI離我們的生活距離尚遠,是屬於未來的、想像的,停留在實驗室裡的計畫。民眾所接觸到的食衣住行育樂醫療等應用屬於AI發展的後端,幕前可見的多元應用雖令人期待,在此之前與幕後,需要的是更多的研發、計算處理與布建過程,政府的國家級AI戰略則扮演重要推手角色,我們依序從官、學、產面向,一探台灣AI的發展戰略及其世界競爭力。

台灣AI掌舵人──科技部長陳良基

國家科技部門的掌舵人──科技部長陳良基開頭就給了一劑強心針:「在AI領域,台灣當前是貢獻國,也是領先國」。在前一波網際網路時代,台灣因製造能力太強,軟體投入與發展不足,顯出落後步伐的台灣,究竟何來底氣談領先呢?

硬體的強項 AI的奠基

人工智慧應用的範疇,從資料的蒐集,到大量的資料運算,都必須用一些元件來處理,軟硬體的結合是必要的,這便連結到台灣的強項──將硬體做到品質的極致並且大量生產。「可以說,沒有硬體就沒有人工智慧」,AI軟硬體結合的需求極強,必須仰賴硬體即時蒐集的能力,例如做影像處理,需攝影機將資料蒐集進來,這關乎攝影機本身資料擷取的能力及邊緣端的處理,大量的資料送到雲端與裝置端之間的Edge端,邊緣運算被視為實現AI關鍵技術的重要催化劑,而這項催化劑的關鍵落在IC晶片上,對於具備超級電腦的強大演算能力、同時功率損耗小的晶片需求大增,這也是三奈米廠如此重要的原因,舉目全球,只有台灣台積電具備此能耐。

人工「智慧」的源頭,來自認知環境的變動,要能提供應用,必須做到3步驟:
1. 持續的資料蒐集
2. 資料的分析整理
3. 提供應用

智慧科技的核心能力,需要的不只大數據,在人機協作、共生的時代,與厚數據的關聯性勝過大數據。

從AI元年到推進協作年

陳良基許多年前便前瞻未來將是人工智慧的時代,並預見2022年三奈米廠開始投入量產,將使AI的應用成本大幅降低,各行產業想在第4波新科技浪潮不落人後,需及早布局,因此於2017年甫上任即定下AI發展的戰略及5年計畫,並將當年設為「AI元年」,著手布建生醫技術醫療和AI的核心技術、智慧製造、智慧服務、生技醫療等4大AI創新研究中心,以及資料庫的整理、主機的建置、對未來性產品如人工智慧機器人等的掌握……。

具體的作為,包括半導體的強化,為AI應用大爆發關鍵年2022年所需的未來晶片做準備;其次是AI的應用,透過各AI創新研究中心培育各領域應用人才;其次將運算主機的資料庫準備好,待日後各行各業可降低門檻、迅速上手使用,目前已有30多個新創點子正在使用這台國家級的超級主機,預計今年8月將正式對業界開放。槓桿政府與民間能量布建關鍵人才人才向來是科技發展的關鍵,科技部拉進業界,槓桿政府與民間的能量在人才的布建上。對於現有人力的更新,將相關領域的人才能力升級,非此領域的人力則輔助引導應用。

科技部與經濟部、勞動部皆分別有相關人才培育的計畫及職訓課程。其中,跨部會合作推出的「AI 101計畫」,將培訓的AI人才、學界AI相關研發成果導入產業界,同時鼓勵廠商提出實際遭遇且可由 AI 解決的問題,媒合尋求具體解決方案,藉此達到人才培育和增進就業的目標,對於欲導入AI,卻面臨相關人才、資源不足的中小企業,幫助最大。對於未來人才的培養,則另有與教育部合作的計畫。


技術+平台+厚數據 迎向人機協作時代

「AI的核心能力在計算」,因此,陳良基以5年為期,一方面深耕臺灣AI的基礎技術,積極創造出可供產業使用的AI工具;一方面建置適用在不同產業的AI雲端平台,因此攜手國內指標性企業廣達、華碩、台灣大哥大等共組國家隊,合作建置「AI雲端平台」,為台灣發展人工智慧打下重要基礎,可提供快速運算能力、大量儲存空間與安全的網路,讓產學研界享有更即時、便利的運算服務,為未來AI時代導入各行各業做好準備。

在大家聚焦於大數據之際,陳良基提出「厚數據」的重要性,牽動人類渴望的核心本質,「分析100萬人得出的數據,未必適合這『1』個人;有時針對這1個人深入去探討分析後,擬定的服務也許更適合這個人,以服務為導向的思惟,個人的獨特性正是台灣未來服務業導入AI的新機會」。

在AI核心能力部分,資料科學上的突破,還有些技術可使力、克服之處,因此由科技部主導,成立4大創新研究中心,交由學校來進行。

AI發展藍圖 指向未來應用

台灣在AI的應用,是許多行產業迫切想知道的進展,在陳良基擘劃的發展藍圖分為以下幾個面向。首先是智慧製造,台灣的優勢利基在硬體製造,過去能夠大量生產,卻只能抽驗,未來無人工廠式的製造將能大量生產並大量檢驗,去年已於科學園區大廠整廠導入,許多機台需進行修改,如製造機台加入感測器等。

其挑戰在於,同樣是製造,但不同的行產業有其各自專業的know how,老經驗與新科技的結合有待碰撞磨合,甚至每個廠的條件不同,就需不同的建置,不過這也恰恰是台灣中小企業的強項。其次是智慧交通,包括近年很夯的自駕車,可連結到智慧城市。再其次是智慧醫療,因人體堪稱小宇宙,其牽一髮動全身之複雜增加了發展的挑戰,將從醫療影像開始著手,一照數百張的醫療照片未來將由AI協助診斷,減少圖資研讀時間及誤診率,更有利於醫生投注在後續治療方案的擬定與執行。這些皆扣合到智慧學習,也將為教育方式帶來重大的改變。

邁向2022的AI關鍵年

2022年,是AI滲入一般民眾生活的關鍵年。AI的智慧化,可提供更到位的服務,也可預見更多創新創意的產品出現,陳良基鼓勵企業主可多聘用人文科系的人才,在產品或服務的設計思維能更貼近人的需求,落實以人為本,可望更加提升價值。他也帶頭與文化部合作,推出「文化科技綱領」,並在空總創新基地規劃人文科技的實驗場域。

由陳良基帶領科技部擘劃的AI藍圖,並據此布設的基礎環境建置,結合國內既有的強項,將可望為台灣推進下一波的發展,引動未來數十年的優勢與榮景。產業要轉型發展,必須有相應的人才,然而人工智慧這個新的領域,有足夠的人力資源嗎?這得看我們的教育人才培育計畫。

 

圖、文/智媒科技

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