我們與AI的距離Part I:鑑往知來AI發展之旅



大家好我是研華科技何春盛歡迎各位再來到Inno-Talks今天非常高興能夠邀請到我個人的偶像台科大的盧教授談到盧教授我覺得他不僅是一個教授他也是一個作者 寫書他也是一個非常優秀的演講家他可以講是台灣第一個教AI這門課的教授我們今天想要圍繞在關於AI這個主題來跟盧教授做一些對話那談AI呢我想最近三年我們從物聯網開始一路到工業4.0現在的科技的風已經吹到了AI就是所謂的人工智能我們國家也成立了AI的學校每年號稱要培養3000位AI的人才所以連市井小民大到總統候選人都在談AI可見這個議題是受到大家的關注所以我想今天很高興請到盧教授他是AI方面的專家再請盧教授談之前我想幾個資料跟大家分享一下為什麼突然AI這麼盛行盧教授等一下會跟大家說明他看到了從30年到現在AI的發展幾個過程從舊AI到新AI從rule-based到deep learning為什麼AI最近突然風行我覺得有三個因素第一個由於Internet我們的Data我們收集到的Data呈指數型的成長大量的成長第二個就是我們的計算能力就是computing由於有了平行計算 有網格計算我們還有GPU的發明所以運算的速度一樣呈現指數型的成長第三個原因是由於有了software這個Algorithms這個open

source我認為這三個因素造成我們整個AI的風行我很快再跟大家分享一下這個AI 我們一般在談AIData是最關鍵的沒有Data就沒有AIData的來源大概有兩個第一個就是政府老百姓自己奉上的Data比方說你的醫院裏面的病歷經過ETC貢獻的Data這些都是Data另外一個Data就是你必須要精心設計所以Data並不是來得那麼容易有了Data以後 有了大的平台AI的計算力跟演算法才有辦法產生AI的應用我要再講一個就是AI由於有了大量的Data我們不斷地去對我們的Algorithm不斷地做refine不斷地有大量的Data去測試它所以為什麼我們看到AI都發明在大的國家大的公司這是我想再請盧教授來談舊AI 新AI還有最近演算法從rule-based到機器學習到深度學習之前我這樣鋪陳請盧老師來跟大家說明一下你所認知的AI謝謝春盛兄如果講AI我1992年從美國回到台灣科技大學教的第一門課就是人工智能我教了三年以後發現人工智能沒有希望了在產業的價值是0所以我在1995年開始教電子商務一直教到2016年了馬雲說電子商務沒有機會了那時候回來看人工智能的時候發現現在的人工智能跟當時1992年學的人工智能本質是不一樣的人工智能的發展我到1995開始不教人工智能的時候美國克林頓政府是宣稱1995年開始互聯網可以商業應用所以在這個過去了這麼多年裏頭在互聯網的事業上累積了非常多的數據而這一波所有的AI應該要從2006年有一個多倫多大學的教授叫Professor

Hinton他發表一篇學術論文叫做深度學習但是2006年那篇論文發表以後那篇論文幾乎沒有人看因為教授的論文嘛產業不太去看它的但是到2012年也就是Google的李飛飛他每年都會舉辦一個叫ImageNet圖形辨識的人工智能的比賽在2012年的時候所有國際大廠的辨識準確率只有7成多的時候Professor Hinton的團隊竟然到了8成多它就是不可能的事情因為多了10個百分點所以這個時候他們開始注意到Hinton的演算法深度學習因為Hinton的演算法用了非常多的矩陣運算所以那個時候CPU的速度不是很夠多倫多大學Hinton的學生當時是改變了GPU就是做電玩的GPU來執行它的演算法到2012年之後全世界突然發現有了一個新的演算法有了一個新的晶片甚至在整個圖片累積的數目很大的情況之下開始怎麼樣做了第二階段的人工智能的爆發所以現在有很多的人工智能的應用大概就是2012年到現在短短7年的時間你會發現這是相當可怕的一件事情Hinton的演算法或者是我們說這波的新AI有什麼特別的地方我們說在人工智能的發展中大概有兩個階段一個叫做特徵提取我們叫做降維第二個叫做演算法的數學的運算什麼叫做特徵提取通常我們說這個世界上非常的複雜所以過去程式設計師人類賦予的一個責任我們要訂出它重要的變數是什麼這個變數再交給電腦去運算舉個例子來講當我們要辨認人臉的時候我們必須要定義出人臉的變數是什麼眼睛的五官距離等等之類的交給電腦去運算當我們要知道股票市場是漲跟跌的時候投資專家會訂出重要的變數譬如基本面 技術面來去預測股票的漲跌我們說這個重要的變數是在AI中非常重要的一個東西叫做降維因為這個世界上的維度非常多我必須要去降維之後找電腦去運算但這一波的運算中告訴我們一件事情是什麼呢降維這件事情深度學習告訴我們人類你不需要去做降維了電腦自己來找特徵因為電腦找到的特徵比人類找到的特徵更好所以這一波一個很大的革命是電腦開始找特徵了舉個例子來講在臉書上所有的人臉辨識你並沒有正襟危坐的在電腦面前去讓它收集你的五官的距離因為它從你的無數中的照片裏已經找到了春盛兄的臉上的特徵也找到了我臉上的特徵所以它就能夠很容易地辨認這是你 這是我因為這個特徵表達的特徵提取的技術由電腦取代人了舉一個例子來講以前我們的語音辨識要有很傑出的工程師去分析你的聲紋中的ㄅㄆㄇㄈㄉㄊㄋㄌ所以在早期的語音辨識裏最好要跟電腦講1分鐘的話它在這1分鐘裏能夠提取你的ㄅㄆㄇㄈ跟我的ㄅㄆㄇㄈ是不一樣的因為它定義聲紋不一樣的時候才能夠辨識你的聲音跟我的聲音但那個年代語音輸入法的準確度大概只有7成但是有了深度學習2012年被發現以後它開始去定義我們聲紋特徵的工作已經不再是工程師在做了而是電腦自己找到所有人類的ㄅㄆㄇㄈ的聲紋特徵所以可以看到現在的輸入我們不需要有太多的練習你把電腦打開你即使是台灣國語我的國語它大概馬上就能夠辨識出來了這個辨識的準確度已經高達到95%舉個例子來講假設這是一個普通的電腦每個人都有譬如我唸一段英文「今天很高興來參加研華的活動」英文怎麼說I

am very happy to

participate in the activity

雲平台提供雲端服務公司,其高效及高可用性的雲端運算解決方案SmartCLOUD™ Compute。

of Advantech today.你有沒有發現研華跟Advantech竟然電腦會知道這個東西可能在字典上查不到應該這樣子講李開復在他的書上也提到他說早期我們做語音辨識的過程當中是有語言學家所主導的語言學家要去辨識你的文法訂出你的動詞跟名詞再從字典裏找到動詞的意思跟名詞的意思來構成一個翻譯翻譯的結果幾乎沒有辦法看李開復的書上談到有一天他們團隊就把所有語言學家都給裁撤掉了他們找到的叫做什麼叫做深度學習的統計學家跟AI學家這句話怎麼講因為我們過去人類喜歡訂規則譬如人類訂了一個規則叫做文法所以當你學會了英文文法的時候你英文不會講了譬如說我們像個孩子在學習台語文法你學到了台語文法你台語是不會講的你要如何講台灣話當你跟你的媽媽生活了一陣子你的談話就會很溜了怎麼講英文你交了一個外國男朋友你的英文就會很溜了我們通常學了20年的文法你不會講英文為什麼呢因為文法是人類定義出來的規則但是現在人工智能的學習因為在過去的20年裏Google上累積了很多中英對照的文字Google就從這個將近有9000億筆的中英對照的文字去歸納學習怎麼做翻譯因為曾經Google在中英翻譯的文句中找到了研華跟Advantech的對應所以沒有人

字典告訴他Advantech就是研華但它自己發現我的發音叫研華之後它可以找到Advantech的英文翻譯出來這些東西的轉變來自於在舊AI的時候人類干預太多舊AI的時候我們重視程式設計師所寫的演算法但是在新AI裏它是單一演算法 就叫做深度學習今天不同應用領域中的演算法是類似的但是之所以讓它不一樣的地方是它的數據就像剛剛春盛說的這一波的革命有一個非常重要的改變是2006年之後產生了一個新的演算法但這個新的演算法過去CPU算的速度太慢因為他們開發了GPU乃至於未來有很多的AI的晶片更重要的是在互聯網上累積了大量的中英對照的網頁累積了大量的圖片累積了大量的數據所以您剛談的這3點造就了今天的新AI是Ok所以各位可以看到我們今天請來的貴賓他簡直就是一個AI的活字典他不需要看稿可以侃侃而談盧老師跟我們提到一個特徵就是AI很重要的一個就特徵值那在過去這個特徵值是要由工程師來設定現在呢特徵是由深度學習用電腦的方式來自動幫你找特徵這是一個AI很大的突破剛剛盧老師的演示裏面我們看到大家都聽過雲 Cloud其實剛剛Google的翻譯裏面它是把剛剛的語音送到了雲去找到答案再傳回來顯現出來所以各位可以想像我們過去講電腦快得像鬼一樣還比較快的所以各位可以想像一下整個AI即將要改變我們人類的生活甚至改變了比方說亞馬遜的Alexa智慧音箱將來的人類躺在床上就可以開燈 可以開始煮咖啡可以點音樂所以即將是改變而且在企業的經營上面AI更要取代了很多的工作所以有人在講AI會不會取代我們的工作會不會取代老師會不會取代醫生有機會我們可以等一下的系列我們再來談今天就先這個段落先跟大家分享到這裏謝謝盧老師下一期將從AI的經濟學的角度來跟大家探討AI會怎麼影響我們的經濟到底AI的機會在哪裏台灣做一個資源人才資源豐富科技產業非常的進步我認為是一個台灣非常好的機會接下來我們要來探討台灣要怎麼抓住這一波AI的機會謝謝

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