「超人型」人工智慧預計2030年上市

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科技產業資訊室 (iKnow) - Hana 發表於 2016年8月22日

圖一、網路數據的現況與展望
資料來源：Hankyoreh

日本經濟新聞最新一期的「Electronics」提及目前的人工智慧就像人類幼兒一樣。的確，現階段的人工智慧就像幼兒一般仍處於學習臉部辨識、情感辨識與基本邏輯層級，但藉由機器學習技術，往後就能訓練出能夠判讀MRI的影像人工智慧；也可以藉由人工智慧分析、判斷電腦與手機甚至是資料庫是否有出現被駭客入侵或植入木馬程式等異常之處。預計在2030年時，這類需要極度專注力並花費時間的工作，將由跨領域「超人型」人工智慧進入人類的生活之中。

隨著人們的生活與網絡日漸密切，所有的一舉一動都被數據化，每個人所下載、上傳的數據量以驚人的幅度快速成長中（如圖一），進而促成大數據技術的出現，卻也讓資訊安全成為棘手的問題。雖然目前已有許多資訊安全的防護系統可以在監測出潛在的威脅並發出警示提醒使用者，但要想更進一步去確認是否真的存在威脅、以及存在何種威脅卻相當困難。即便是對於擁有專業的IT部門的大型企業而言，也是極度耗費人力與時間的事情。然而對於擁有超級電腦運算能力的人工智慧而言，顯得輕而易舉。專家表示，人工智慧的演算法在特定領域確實比人類能力更好，資訊安全就是其中之一。

人工智慧應用於醫療領域，將儀器、檢驗結果與醫師診斷結果等數據建立成資料庫後，再讓人工智慧去學習，日後人工智慧就能充當醫生的助理，協助醫生判讀檢驗影像的結果。人工智慧可降低誤診，更重要的是可以跨科別學習，在判斷病情時也不會侷限於單一科別。舉例來說，當三叉神經痛的病患因牙痛去看牙科時，藉由人工智慧判讀與分析，就可以在第一時間由人工智慧診斷出正確病因，直接轉診至神經外科接受正確治療。

然而，人工智慧並非能完全取代醫生或者是資訊安全維護工程師的角色，人工智慧只能提供分析的結果與建議，最後的病症確診或是資訊安全的問題還是要由專業的醫師以及資訊工程師去判斷。畢竟知識日新月異，能夠觸類旁通的人類才有可能在發生新案例的時候嘗試找出可能的原因。人工智慧只能在既有的龐大資料海中找出相符的可能因素，卻不具有發現、創造的能力。不過日前Sony卻對外宣稱要在2050年以前開發出能夠獲得諾貝爾科學獎的人工智慧技術，代表人工智慧將可能也具有發現新事物的能力。

日本擲 30 億台幣策略採"漸進式"開發不需大量數據的基本 AI 技術
美國政府在未來 5 年，計劃支出 2 億美元進行AI相關研究。而日本因國內相關AI人才研究短缺是嚴重問題，需要走出不一樣的路，許多日本企業把 AI 研究基地設在美國。同時，日本政府決定擲 30 億台幣開發 AI 技術，對維繫日本生產力而言是迫在眉睫的任務，因此目標是開發出不需大量數據的基本 AI 技術，能夠在人類因資料不足而無法察覺問題的情況下找出最優化的解決方案。例如：豐田與 NEC 與理研合作，專注在製造業與基礎建設管理的 AI 系統，可以藉由感測器數據，偵測連有經驗的工人都可能忽略的機械故障訊號，解決生產線上的低效率問題，系統會分析每個病患的數位醫療紀錄，提供大部分醫生都想不到的治療方案，還可降低不必要的醫療支出。日本政府將 AI 技術當作經濟成長策略的支柱，解決人口下滑與工程師等其他技術勞工短缺問題。(720字；圖1)

參考資料：

"2030년 '초인' AI 등장"… AI 연구 광속진행 <일 전문지>. 聯合新聞, 2016/06/28. at http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2016/06/28/0200000000AKR20160628125700009.HTML?input=1195m
인공지능이 MRI영상을 ‘머신러닝’ 한다면?. Hankyoreh, 2016/07/18. at http://www.hani.co.kr/arti/economy/it/752752.html
AI는 사이버 보안을 승리로 이끌 것인가. ZD Net Korea, 2016/07/18. at http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20160718145352&type=det&re

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