發展人工智慧的四大挑戰

資策會，謝謝。

在經歷過幾波的高低起伏之後，人工智慧（AI）再度成為各界矚目的焦點。尤其是從去年底開始至今年初，Google的AlphaGo改良版連續扳倒60位頂尖圍棋高手，以及名叫DeepStack的人工智慧軟體底擊敗11名職業撲克好手，成為第一個靠「直覺」在「一對一無限注德州撲克」項目上擊敗人類的電腦軟體之後，再度引發各界對於人工智慧的高度期待。

基本上，透過擬人化的思考、預測、學習和解決問題的能力來加持消費者所使用的產品或服務，讓其更為個性化及貼心，進而提升生活的舒適與安全，一直是消費者長久以來的需求與夢想。而這幾年技術的迅猛發展，加上國際大廠和新創業者的投入，帶動了各行各業運用人工智慧進行業務的提升，讓這樣的夢想不再遙遠。

舉例來說，美國一家新創公司已運用AI發展一項可與專門除雜草的清潔機器人媲美的產品，可掛接在曳引機上，利用感測器檢測出害蟲和雜草，然後噴洒農藥；也可在開過一片田地時，以每分鐘5,000株速度對菜苗拍照，並透過演演算法及機器視覺判斷每株植物是生菜還是雜草，以執行不同的動作，大幅提升農耕效率。

又，Google研究人員利用AI，根據資料中心內不同操作場景與參數訓練神經網路系統，以更有效理解資料中心動態及最佳化運作框架，改善電力使用效益，經測試可以減少40%冷卻系統用電，而因節能所省下成本已超過10億美元；近日，該公司正與英國國家電網討論，利用AI來預測電力需求和供應的高峰，從而幫助國家電網公司最大限度地利用再生能源。

而在商業的應用上，不管是運用點餐及銷售聊天機器人刺激消費者購買慾，或者在醫療照護上使用陪伴及照護機器人，協助治療病人；甚至幫助醫生診斷病情，人工智慧都能提供相當程度的幫助。例如日本東京大學報導，IBM人工智慧電腦Watson在十分鐘內判斷出一名60歲女病人患上罕見的急性骨髓性白血病，同時還建議出最適合她的治療方案。

事實上，目前人工智慧的應用相當廣泛，數位廣告、農業、健康照護、家庭、銷售，甚至包括音樂、藝術、心理、寵物、服飾、婚禮及慈善等，都派的上用場，對於亟思轉型升級的台灣產業而言，AI的確提供了很好的機會。不過，觀察台灣發展環境，面臨了一些亟待政府與產業攜手共同克服的挑戰：首先是資料供應生態的不健全。由於資料面臨碎片、零散及隱私規定等問題，針對所要解決的人工智慧議題經常因資料不足而放棄。

其次是人才的巨大缺口：台灣擁有新AI技術的人才多在學研單位，故產業在進行研發時面臨極大人才缺口。

再者，運算資源不足也是挑戰：深度學習在實驗的過程中需要大量運算資源，而目前研發新演演算法及應用時常以時間換取效率，造成研發時程延宕。

最後是應用場域未能落實和擴散：雖然國際有許多人工智慧技術成果，但廠商在技術和應用場域的落實及效益評估，仍多以觀望的心態。

因此如何選擇特定的在地需求，台灣具有優勢，且有全球市場潛力的領域，如智能工廠、照顧服務、安全監控，智能能源系統等，進行場域及系統試煉，並儘速向外拓展，應該是現階段需要積極投入的方向。

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