2016年10月23日 星期日

科技創新(四十九):物聯網產業-人工智慧與機器人的必然發展

[當年去唸人工智慧 成了我現在在物聯網的重要基礎]
我研究所去美國南加大唸人工智慧,當年被眾人笑,因為當年人工智慧遇到了瓶頸,出來後會找不到工作,所以在確定拿不到獎學金唸博士班時,為了出來後的生存問題,我開始唸影像處理、資料庫、網路、還有VLSI設計,在確定我喜歡軟體多於硬體,我出來後就選擇了網路相關的工作。現在人工智慧當紅,有朋友說我當年有遠見,其實這跟遠見一點關係都沒有,我只是因為是機械系畢業和從小想做機器人的夢想,所以我修了人工智慧、機器人跟類神經網路的課程,而這些課程上的努力,卻也為我在物聯網時代的人工智慧與機器人方面的知識,打下很好的基礎。雖然人工智慧進展到機器學習是我研究所畢業以後的事,但是基礎課程卻是我當年上的這三門課。

圖:節錄自星際大戰
系列電影


[從AlphaGo看深度學習網路的能力]
AlphaGo打敗韓國圍棋世界冠軍,讓大家見識到人工智慧的力量,今年五月我就寫了一篇「從AlphaGo看人工智慧和機器學習在物聯網」的文章(http://rich4innovation.blogspot.tw/2016/05/alphago.html)。機器人需要有好的大腦,而人工智慧就是機器人的大腦組成,因為希望能夠像人一樣學習,當年以仿生學的角度以學習人類的神經開發,現在成了機器學習的深度學習的重要實作開發,像AlphaGo就用了兩套類神經網路系統(估值與下子策略)和電腦圍棋常用的蒙地卡羅樹,而下子策略的類神經網路就靠大量讀棋譜而找到模式(Pattern)而做到作為預測對手動作以因應的行為。這其實也說明了人工智慧已經可以靠讀入大量同類資料而做學習,找出對應模式的做法。
因為人工智慧的機器運算超快,對固定模式的工作又可以馬上學習而做的又快又好,自然對做這樣工作的人類的取代性高,馬上在人類界引起了不小震撼,但不能否認的,其實深度學習的人工智慧是類似人類的學習方式,有激勵、有資料輸入強化的神經會發達的更好,以我本人而言,國小時候原本繪畫還不錯,但是不懂佈局,國中時,畫的畫因為填滿畫面被國中美術老師評到不值一文,就決定放棄繪畫,到長大連把自己腦中想像的東西畫出來都不行,反倒是書法,因為父親的要求和國中時被老師肯定,反倒在大學時轉化成救國團服務時盛行的海報字體,到現在變成我不錯的技藝。這就是人類神經的神奇:被激勵強化的,反倒越來越強;而被弱化的,反而越來越糟。


[人工智慧和機器人技術成長的驅動力]
其實人工智慧和機器人的盛行,另外有一些很重要的驅動力:少子化造成缺工嚴重,所以工業機器人盛行,成為智慧工廠的要角,其實智慧工廠的本質就是要透過人工智慧達成隨需生產的目的。老年化造成老人需要人照顧,但少子化卻沒法滿足此需求,所以照顧型與服務型機器人也必然盛行。另外為了安全與便利考量的智慧車與無人車、在天空飛行需要自動飛行到目的地,避開障礙物的無人機,而有會跟人聊天,幫人理財的軟體機器人,現在更是已經很成熟了。
人工智慧的盛行其實也有令人擔心的部分:各個大國都在發展軍事機器人,而製造出的機器人像電影中天網一樣想殺盡人類更是人類的恐懼。其實大家可以看出來,這跟下令給機器人的命令有關,不過我認為未來最早下命令給機器人殺人的,會是野心家,而不是大家想像的機器人的覺醒而造成。
[人工智慧的人才急需養成 在物聯網時代才有足夠的能力]
人工智慧+機器人,是物聯網時代的要角,就連大數據也是人工智慧的一環,許毓仁立委要求國家全力培植人工智慧人才的想法我很贊同,因為這是未來國力的決勝點。現在對岸的中國,百度、騰訊、阿里巴巴都在這方面有不小的投入,台灣的投資其實已經晚了,但是只要開始,就來得及。

[結論]
1.人工智慧跟機器人在物聯網時代是很重要的應用。
2.透過大量學習與觀察的資料,人工智慧可以找出模式。

3.台灣要趕快投資人工智慧的人才。

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