孫正義打造未來30年新世界(2017-08-21 17:00:36 先探投資週刊│鄭志全)

過去一段時間,人工智慧(AI)再度成為各大演講會場與科技展覽的最大亮點,也是投資圈熱烈討論的當紅話題。人工智慧的浪潮來襲,其實原本只被看做一種流行趨勢,就像去年十分紅火的VR(虛擬實境)一樣,都被視為科技業下一世代的新技術。但今年以來AI的呼聲明顯蓋過VR,領軍企業Nvidia、軟銀都形容它是未來三○年的成長機會,市場上針對人工智慧的探討,也從棋王對弈,變成一個比較具體的新興應用概念。

AI如何形成

要探討人工智慧的未來,首先得了解它的過去,尤其是去年那場震驚世界的圍棋人機大戰,Google人工智慧系統AlphaGo擊敗了代表人類出賽的世界冠軍李世,在那場比賽之後,大家開始相信,機器可以比人類聰明。直到最近AlphaGo對戰世界第一的中國棋手柯潔,賽前各界普遍不看好柯潔,而結果也不出人意料,和AlphaGo不斷對弈之後,人類幾乎已無勝算。

比起圍棋人機大戰的結局,大家更關注的還是AlphaGo技術如何形成,以及如何延伸出其他應用。關於AlphaGo的技術原理,目前比較權威的說法是去年初DeepMind公司在國際期刊《Nature》發表的論文,裡面詳細探討了AlphaGo的深度學習技術。

在架構上,AlphaGo是兩套可以深度學習的子系統,或者說它擁有兩個大腦。第一個大腦是「策略網路」(Policy Network),用來判斷對手可能的落子位置;第二個大腦是「評價網路」(Value Network),用來縱覽全局,評估落子位置的勝率。這兩套能夠深度學習的系統,都是透過電腦與電腦自己下棋,經由反覆訓練提升落子的勝率。

現在看來,一年多前AlphaGo出乎意料地戰勝世界棋王,其意義可能是劃時代的。得出的結論往往是機器可以勝過人類,人類除了下棋輸給電腦,未來還會失去很多工作機會。但另一方面,產業界更在意的是,一旦證明機器可以比人類聰明,就能用來幫助人類解決問題。

車用AI不斷精進

在漸漸了解AlphaGo的主要機制後,市場焦點已逐漸轉向應用層面,以及AI在各領域中所扮演的角色。有了機器學習系統和AI演算法,網路大廠不斷將它應用在搜索、語音識別、圖形識別、人機介面等多種領域,藉以改善自家網路服務,而許多AI應用都是在雲端上進行運算處理。

硬體方面,除了Google以TPU晶片打造的AlphaGo獲得巨大成功,全球GPU市占率達七成的Nvidia,則被喻為AI產業硬體龍頭。Nvidia在車用AI布局完整,車載平台名為Drive PX,合作對象遍及各大車廠、零組件廠、半導體廠、地圖製造公司。

Drive PX像是一台車的大腦,透過車載系統與高精密地圖比對,精準掌握車輛位置,再藉由車體上的感測器進行周遭環境的識別,以達到智慧駕駛的目的。而AI在駕駛功能的應用,就包括感知和推理,對駕駛人的行為以及周遭環境進行預判。

按照Nvidia的車用發展藍圖,AI在智慧駕駛的應用,就像是一位副駕駛員,隨時做到觀察和提醒,這距離無人駕駛或自動駕駛的終極目標,顯然還有不小差距。然而,改變也並非一步到位,而是循序漸進的,目前Nvidia已經和許多車廠展開合作,以開放式人工智慧車用平台Drive PX來打造未來的自駕車,隨著機器學習系統不斷精進,距離自駕車的目標才會越來越近。(全文未完)

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