圖／中研院院士暨台灣人工智慧學校校長孔祥重
人工智慧正為社會各層面帶來深遠影響
現在關於人工智慧（AI）的話題十分火熱，孔祥重首先指出，很多人談論AI時，其實是在討論「深度學習」（deep learning），而深度學習是「機器學習」（machine learning）的一部分，後者又是AI的一部分。
早在1980年代，孔祥重便曾從事與AI相關的研究，當時嘗試做平行計算，但錯誤率非常龐大而無法降低，因此暫別該領域二十多年。到了2013年，他發現新研究中的錯誤率大幅下降，顯示許多問題已得到解決，進展快速的程度是人生中難得一遇，也因此讓孔祥重回到台灣後積極投入AI研究。
深度學習的應用範圍非常廣泛，幾乎涵蓋社會中所有層面。例如語音的辨識與輸入、健康照護上的疾病診斷、金融上可做借貸風險評估、行銷的運用等。這個情形類似於1995年左右網際網路對社會的影響， 但AI的影響可能還更為根本而深遠。對於產業的評估，觀察資金投入是一種方式。而現在投入AI新創公司的資金以百億美元計算，新創公司也有數萬家，足見此一領域的熱門程度。
AI晶片進展帶來工作量的突破
評估AI背後有多少動能的方法之一，是檢驗AI晶片（chip）的發展。孔祥重指出，在今年8月以美國矽谷為核心的重要年會Hot Chips就以高效能晶片（High- Performance Chips）為主題，其中有三件晶片的最新發展值得關注。
其一是新創公司Cerebras具有1.2兆電晶體之晶片（Wafer-Scale AI chip），在一個晶片裡放入非常大量的電晶體，專為深度學習而設計，大小比常見的平板電腦略大。類似的概念在十多年前曾發展過但沒有成功，如今因技術的進步，終於有新的突破。
華為的達芬奇架構（Da Vinci Architecture）則是多用途的AI晶片，運算能力達512 TOPS，可服務數據中心。這個架構的價格非常昂貴，但深具重要性；其中一個有趣的運用是三維積體電路（3D IC）。
NVIDIA則是把36個「推論晶片」（inference chip） 放在一個多晶片模組（multi-chip module）上，運算能力達128 TOPS。這種模組的好處之一，是上面的晶片可以替換。
孔祥重進一步解釋，現在主要的改變在於深度學習工作量（workload）的突破，或可說是過去50年來最重要的進展；這種突破有兩個重要特質：一是可使運算高度平行化，所以效率會非常高；其次由於工作量非常高，所以用途很廣，可以想像為人腦，雖然基本結構相同，但可以執行各式各樣的任務。
值得注意的是，目前對AI晶片的投資程度是前所未有的，主要正是因為大家看到深度學習的重要，這種趨勢在過去兩三年更加明顯，可以期待有許多新的AI晶片誕生。
圖／徐有庠基金會董事長徐旭東（中）與第17屆「有庠科技講座」得主郭光宇教授（左一）、劉如熹教授（左二）、林智仁教授（右一） 及林恭如教授（右二）合影。
人工智慧的工具與運用方式皆值得投入
我們也可觀察到，許多領域正由於深度學習而復甦——包括醫學、製造、行銷、探測、金融等，過去無法突破的瓶頸，現在終於有法可解了。這有兩個主要理由，也就是深度學習帶來的兩項新武器：資料驅動（data driven）和系統協同設計（system co-design）。
資料驅動是指一個系統可以透過資料而自動學習， 資料夠多、夠好，便可以進行預測；這種方式又可以和傳統的分析方法互補。而系統協同設計則突破過去計算上不能改變初始模型的限制，現在模型（model）和實施（implementation）之間可以互相最佳化，在作法上更符合直覺，這是20年前無法想像的。
在結語中，孔祥重將深度學習比喻為現代的掏金熱，目前的商機最可能會落在工具提供者，也就是晶片和演算法的生產者身上。另一方面，思索如何發展運用人工智慧也是很重要的，每個領域都在復甦，還有許多工作要做，如效能、安全性、隱私問題等。雖然不是每個參與者都會是贏家，但成功的人將會定義下個世代以深度學習為基礎的商業模式。
徐旭東期許台灣科技新方向
今年有庠科技獎從195件申請案件中，經過審慎評選選拔出21位得獎人，皆為該科技領域之佼佼者。徐有庠基金會董事長徐旭東在頒獎致詞中指出，台灣的科技還需要更多人的努力與投入，以提升國際競爭優勢。除了原本的獎項之外，他也期許「有庠科技獎」未來能發揮更大的作用，例如在AI、big data、IoT、block chain， AR、VR等更廣的科技範圍中設置獎項。
而今年適逢遠東集團創立滿70週年，以「Together for a Promising Future」為核心理念，整合集團資源進行各項公益活動；除了回顧過去遠東集團在社會公益方面的成果外，徐旭東更勉勵要以此展望未來，思考遠東集團下一個70年該怎麼走，如何在公益上更加發展，與社會大眾攜手同行，共創更美好的未來。
有鑑於此，徐有庠基金會持續挹注資源以鼓勵科研創新，今年底舉辦的「第18屆有庠科技獎甄選」，獎勵領域除了既有的「奈米科技」、「資通訊科技」、「光電科技」、「生技醫藥」與「綠色科技」外，更新增了「人工智慧」領域，希望激發台灣科技多元的創新動能，支持更多的科研人才發光發熱。
【甄選資訊】
第18屆有庠科技獎自2019年11月20日至2020年1月3日開放甄選，邀請奈米科技╱資通訊科技╱光電科技╱生技醫藥╱綠色科技╱人工智慧六大領域的傑出人才踴躍報名！更多訊息與線上申請，請見http://www.feg.com.tw/yzhsu/
