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人工智慧的崛起與衝擊

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王宇豪、趨勢研析與前瞻規劃團隊 發表於 2017年12月27日
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圖、人工智慧的崛起與衝擊
 
為何AI就像在一夕之間突然從電影螢幕走入我們的真實生活? 人工智慧的生成是由很多不同領域的科學與技術所集成,單一技術的挺進而沒有相關進階軟硬體之輔助,是很難將AI提升至新的境界;近期在巨人的肩膀上就同時匯聚了一群可催化AI的新興技術,這包括了神經網路等深度學習演算法的突破、大數據與雲端運算的加速結合運用、莫爾定律下運算效率的持續演化、各類物聯感知系統的興起,在萬物「可連」與「速連」的平台下,一起點燃了蟄伏已久的AI加速器。讓AI以更新的思維(演算架構),輔以內部更高速運算的大腦組織(雲端硬體)與更海量的資料(大數據),在探知外部的各種訊息後(IoT感測器),透過自我學習與思考(深度學習)來展現仿人的智慧。AI以人類所認為的思考方式,藉由機器正一步步地走進我們的真實生活。
 
    那麼人工智慧會如何影響我們呢?目前的「弱人工智慧」諸如語音助理、圖像辨識、 智能翻譯與掃地機器人等,都確實地幫助人類解決許多問題也讓生活更加便利有效率,這些數位力量就如同人類分身般,幫助我們一同分擔日常所需的腦力與勞力;而「力道」更強的AI如自駕車、工業機器人、智慧理財顧問、甚或是人工智慧醫師或律師,所分擔的程度與能解決問題的能力就更為廣大:像自駕車的普遍可讓車禍事故率降低、工業用機器人可讓生產效率提高、AI理財顧問可提供更理性且獲利機率較高的建議、智慧醫療可提升醫護資源與品質等,讓人類可以真正的享受美好的生活。尤其針對穩定、容易預測且複製的工作,AI甚至可以做得比人類更快且更好,這意味著,無論人類的工作有否被搶走,未來在各種AI普及的情況下,我們的工作型態一定會有所改變,這改變不只限於單一領域或產業,而是具典範轉移般涵蓋各類專業的巨變。透過學習,AI正悄悄地推動著新一代的工業革命。
 
    在前幾次的工業革命中,機器或許只單純地複製人類的腦力或勞力,但現在的它(機器或程式)已開始學會複製人類的「專業」。例如金融業以往利用機器來幫助專員做分析建議給客戶,機器本身只具儲存、運算、蒐集資料與驗證等輔助功能,但未來金融業可利用已具學習專業能力的智慧機器,直接地做分析決策給客戶,未來像這樣「複製專業」的概念對機器(人工智慧)而言或許就如配置機器模組般自然簡單;可能有人會說那是對簡單的專業而言,但人工智慧的特性就是可以不斷學習成長,現在所謂簡單的專業對以前而言不也是極其困難的事。在相關技術陸續到位後,相信針對各類「專業」的複製化會是人工智慧接下來的發展趨勢,而其影響層面不單單只改變我們的工作型態,從而衍生出來的還包括教育型態、社會型態、犯罪型態、甚或是法律型態的改變,AI的無限潛力固然讓人類更有效率地追求慾望,但相對改變所產生的成本與風險真是我們所能承受的嗎?
 
    無論我們對AI的看法是希望憧憬或末日悲觀,轉動的科技巨輪從不因人類的遲豫而停止,電子通訊不會再回到飛鴿傳書,電汽火車也不會再返回躍馬揚鞭,保握僅有時間來思考應對這即將來臨的智慧風暴應該更為實際。若人腦與電腦之間真如霍金所說,並沒有本質差別,那麼人類最該擔心的風險或許不是機器可以如何快速的學會人類的一切;而是如庫克所提,人類愈來愈像電腦一般思考,漸漸地充滿那不具價值、同理心與不計後果的想法,如同機器式的思考,被數位給漸漸同化。


(作者是國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心研究員)
本文刊登於經濟日報2017/12/27)
 

 
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