2018一定要戰勝AI,就不能錯過最全方位的》AI趨勢搶先報

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【文/吳俊毅、林國方 圖片提供/達志影像、東方IC】

  人工智慧(AI)迅速崛起,已有許多企業積極投資這項不斷進化的技術。根據顧能(Gartner)研究調查公司所研究「2018年10大策略科技趨勢」,可以分為智慧(Intelligence)、數位(Digital)與網狀網路(Mesh)等3大類:

智慧篇

1.AI商機

  目前各界對於AI能做人類會做的事,是不切實際的期待,企業應該專注的領域為狹義人工智慧(Narrow AI),或稱之為「弱AI」。狹義AI是由專注解決特定任務的機器學習解決方案所構成,再搭配最佳化完成任務而選出來的演算法。

2.智慧應用程式(APP)與分析

  未來所有APP與服務都將納入AI,智慧APP可望以企業與客戶助理的角色,轉變工作本質與職場架構。增強分析(Augmented Analytics)是日益重要的應用領域,包括用機器學習準備自動化數據、發現洞見或與廣大企業用戶分享洞見等。

3.智慧物件(Intelligent Things)

  智慧物件用物聯網(Internet of Things, IoT)與機器學習技術,以更智慧的方式與人們和周遭互動,能在完全沒人監督的環境下,半自動或全自動地在特定時間內完成特定任務。例如:自動農耕機。目前仍在單一裝置運作的智慧物件,預料將演變為協同工作式的智慧物件。

數位篇

4.數位分身(Digital Twins)

  在物聯網環境中,數位分身連結真實世界的物體,提供相對應物品的資訊狀態,供改善營運及加值。隨著聯網感應器與端點裝置日漸普及,數位分身將越來越多,短期有助評估管理,長期可望根據資訊掌握改進做法,提高營運效率。

5.從雲端到邊緣

  邊緣運算(Edge Computing)是指讓資料處理、內容蒐集與傳送作業,接近資訊來源(網路的邊緣,例如:用戶與物件)的一種運算擴散。結合雲端運算後,雲端運算能創造服務導向的模式,邊緣運算則能提供另一種傳遞模式,在雲端服務斷線時繼續執行作業。

6.對話平台

  能把翻譯功能轉移到電腦上,現在對話平台系統已能回答簡單的問題或進行更複雜的互動,但未來將進化到更複雜的行動,例如:蒐集目擊者的口述證詞,並根據證詞畫出嫌犯的臉。

7.沉浸式體驗

  擴增實境(Augmented Reality, AR)、虛擬實境(Virtual Reality, VR)及混合實境(Mixed Reality, MR)若結合對話平台,用戶體驗將轉移成為無形且無所不在的體驗,未來5年的重點將是MR,而2018年以智慧手機為基礎的AR與MR軟體大戰將升溫。

網狀網路篇

8.區塊鏈(Blockchain)

  區塊鏈雖具備改變產業運作的潛力,但實際用途仍取決於企業能否實際了解事業機會、區塊鏈的能力與極限、信任架構(Trust Architecture)及必要的實行技能。在推行分類帳的計畫前,要確保團隊是否了解什麼能做到、什麼不可能辦到的虛擬貨幣技能,也要找出與現存基礎設施的整合點,持續監控平台的演進與成熟。

9.事件驅動(Event-Driven)

  結合AI、物聯網等科技後,能更快偵測企業事件與更細節分析,企業應把擁抱「事件思維」納入數位世界策略的一環。

10.能與時俱進的適應性資安架構

  數位事業創造出複雜且不斷演變的資安環境,唯有持續適應風險與評估信任(Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment, CARTA),才能以風險及信任為基礎,即時相應回應,傳統以所有權與掌控為基礎、而非信任的資安科技,在傳統世界將沒有作用,須接受以人為主的資安政策,讓開發者獲得所有資安措施的權責。

迎向真正「AI元年」

  綜觀Gartner顧能列出的10大趨勢,幾乎或多或少與AI脫離不了關係,尤其是醫療產業。談到AI在醫療產業的運用,就不得不提到IBM的超級電腦「華生」(Watson),透過專業的癌症醫學特訓,先以逾1,500萬頁的教科書、研究作為基礎,每年更是「閱讀」5萬篇的新癌症研究,幫助醫生更快找出治療的選擇方式,並且可以依照存活率、效用等作排序,方便醫生做抉擇,可以說是無愧於「華生」之名。

  其實,Google和印度Aravind眼科醫院合作,利用圖像識別演算法檢測糖尿病患者的視網膜,在準確率上也優於人類診斷。假如你喜好觀看運動,尤其是美式足球等激烈碰撞的愛好者,一定於對於「腦震盪」這項疾病不陌生,但其實不論是發生當下或事後,總是容易因為輕忽不去醫院檢查而發生憾事,所以,華盛頓大學開發出APP「PupilScreen」,透過智慧手機的閃光燈刺激患者的眼睛,接著用手機錄製3秒鐘的短片,再讓深度學習演算法處理短片、找出與瞳孔相關的影像,從影像中測量瞳孔尺寸變化,進而判斷是否為腦震盪的潛在族群,透過現在幾乎人手一台的儀器-智慧手機,來作為是否需要送醫院的判斷。

  不只如此,多明尼加的電腦工程師與馬來西亞的醫學博士,開發出流行病學的AI系統監控登革熱的疫情,而且並非是事後的分析,而是可以提前預測疫情是否即將爆發,讓公衛人員採取先行噴藥來防止疫情發生,對台灣這樣亞熱帶地區的效益是十分巨大的。

  當然,除了醫療產業之外,在新零售領域也是競爭激烈,各家企業都找AI來當作強力助手,讓企業更加了解消費者需求,加入搶錢一族。除了,已經上線許久的聊天機器人之外,亞馬遜、阿里巴巴等電商巨擘不約而同找AI當顧客的時尚顧問,而且穿著的評價經過真人設計師認可,可以說是出門前必備的好夥伴。

  綜觀上面所述的趨勢,無怪乎台灣把2018年列為「AI元年」,並且規劃5年160億元投入人工智慧領域,那麼台灣未來的機會在哪呢?或許透過上面的案例可以獲得一些方向,綜觀這些國外的案例,它們所聚焦的幾乎都是比較呈現方式,也就是台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾所說的「靈魂」部分,而台灣在硬體部分的強項可以當作軟體後盾,軟硬並重,如何強化專屬優勢,力拚晉升「AI之島」,就看本期《能力雜誌》的深入報導。

【完整內容請見《能力雜誌》2018年1月號,非經同意不得轉載、刊登】

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