記者 劉麗惠

AI是具有智慧的機器或電腦程式，能夠透過演算法學習，未來發展深受期待

繼Google AlphaGo於2017年5月擊敗世界圍棋冠軍柯潔，2018年5月Google I/O開發者大會上，一款儼如真人的語音助理Google Assistant（自然語言處理），再一次展現AI科技的往前推進；研發AI技術多年的交通大學資訊工程系教授吳毅成指出，1997年IBM超級電腦深藍（Deep Blue）擊敗西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫（Kasparov）時，一度引爆AI火花，不過之後技術發展受限一度沉寂，一直到AlphaGo在2016年戰勝南韓棋王李世乭， AI又再度掀起新一波大浪潮。

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「簡單來說，AI是具有智慧的機器或電腦程式，」談起AI，吳毅成首先引述人工智慧之父John McCarthy的話指出，繼John McCarthy之後，陸續有人對AI提出新的定義，包括AI具備人性化與理性化思維，以及擁有人性化與理性化行為；也有人定義AI是可感知視覺、語音、語言的科技，是可識別、推薦與預測的系統，更是具備學習、邏輯推論與回饋能力的智慧機器。

近年來AI的發展，最重要的一項因素是從規則式（Rule-based）的演算到學習式（Learning-based）的演算，吳毅成以IBM深藍及Google AlphaGo的差異為例指出，深藍採取的是規則式（Rule-based）的啟發（heuristics）演算法；AlphaGo採用的是深度學習（Deep Learning）的學習演算法。所謂規則式演算法是將人類的知識以啟發式規則給電腦，電腦再依照規則進行學習，例如要讓電腦下中國象棋，人類必須先給予車、馬、砲等棋子一個分數，作為該棋的價值，然後透過不同啟發方式，如各種棋勢規則等，建立電腦對於下棋的認知規則，如此電腦才能成為下棋高手。

但是人類生活所有事物不是全部都可以有規則可循，規則式AI並不足以應付所有事物判斷與分析；近年來另一個仿人類學習方式的機器學習（machine learning）技術逐漸興起，尤其是其中的深度學習（deep learning），再一次點燃AI火花，可能帶來另一波改變與應用。

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「所以這一波AI浪潮的掀起，與機器學習有很大的關係。」吳毅成強調，機器學習包含三大類型，包括「監督式學習」（Supervised learning）、「非監督式學習」（Unsupervised learning）與「增強式學習」（Reinforcement learning）。

吳毅成進一步說明，「監督式學習」演算法是所有用以學習的資料事先都有標準答案，人類為資料賦予標籤（標準答案）之後餵給機器，機器會依照標準答案反覆模擬不斷學習，例如餵給機器一千張橘子與蘋果的照片，機器可以藉此學習判斷橘子與蘋果，之後機器可判斷另外新餵進來的照片是「蘋果」或「橘子」；「非監督式學習」演算法則不需要人類事先標籤資料，只要給予原始資料，它就會以「集群（Clustering）演算法」找出潛在判斷規則，進而進行正確的分析與判斷。

「增強式學習」則透過與環境互動來進行學習，吳毅成舉例，羚羊剛出生並不會跳躍，但是透過跳躍學習，跌倒時大腦會給負分，跳好給正分，所以羚羊很快學會跳躍，增強式學習就是透過反覆實際操作、回饋學習，慢慢找出正確的方法與機制。

吳毅成強調，目前的AI技術大多採用類神經網路，讓機器擁有類似人類神經網絡的學習能力，因此學習能力大幅提升，系統在不需要太多領域知識（domain knowledge）的情況之下，就可以進行很好的學習。以下圍棋為例，AI系統可以不需要太多的圍棋知識，只要過去頂尖棋士的棋譜，再加上強大的運算能力，不斷修正，就可以很快成為高手；因此，Google AlphaGo在2016年可以以4:1打敗韓國棋王李世乭。後來技術更進一步突破，連頂尖棋士的棋譜也都不需要，只需要知道遊戲規則即可，從零知識開始訓練起，在2017年就完勝所有棋士，包括中國大陸棋王柯潔。

吳毅成另外指出，除了歸功於AI演算法的演進，這波AI浪潮的成形，也與GPU運算能力的提升有關，因為利用大量的影像、語音數據進行深度學習，需要使用強大的運算系統，而GPU運算能力的加強，是實現AI應用的基礎設施。

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隨著AI技術可以應用的領域愈來愈廣泛，AI可能為世界帶來的改變，令世人覺得期待。不過吳毅成認為，AI走出寒冬期掀起新一波熱潮雖然令人興奮，但是未來對人類帶來的改變有多大，仍有待時間證明。

「從過去各種科技的發展進程來看，短期而言，人們對科技的期待總是太高，但是長期又總是低估，AI亦然。」吳毅成認為，短期而言，人們對AI的期待可能過高，它不可能為人類解決所有過高期待的事情，但是拉長時間來看，AI可能創造無限可能。例如5~10年之內，AI不太可能取代家庭或醫院的照護人員，但20~30年之後是否會成真，是無法定論的。吳毅成建議台灣企業，面對AI帶來的挑戰，不需過度緊張，但須得謹慎以對。

回顧過去幾十年的科技發展史，幾乎每十年就會有一種破壞式創新科技的出現，曾經火熱一時的AI在走出冰凍期之後，被視為下一個翻轉世界的關鍵科技；台灣從政府、產業到人才，都不應該忽略這股大浪潮。吳毅成最後呼籲台灣各界，過去20年，台灣沒有利用到網際網路、行動雲端這兩波技術變革的浪潮來創造台灣新的競爭優勢，如今AI科技將是台灣一次重要的機會，台灣科技業應好好掌握此波大好契機。