Google:人工智能技术发展将扭转过往台湾偏重硬体成长现象

今年3月在台举办新闻实验室大型训练活动之后,台湾再次与科技部、资策会等单位合力推动人工智能创新中心专案计画,并且邀请美国、英国人工智能专家与台大、清大、交大、成大四所大专院校人工智能创新研究中心超过百名师生交流,并且藉由量身打造的培训内容推动台湾地区人工智能学术、人才及产学间知识交流。

由于人工智能将成为接下来的电脑运算趋势,同时人工智能技术发展也从过往藉由云端运算持续扩展至装置端的学习,使得人工智能技术应用儼然成为市场趋势,因此也让越来越多产业应用更加重视人工智能技术发展。

而从过往在硬体技术发展优势,Google台湾董事总经理简立峰表示,实际上台湾地区软体人才资源也相当丰富,对于现行人工智能技术除了藉由硬体效能提昇整体算力,更重要的是藉由软体算式框架推动深度学习成效,而台湾虽然过去确实在软硬体整合效益表现不高,但在近年持续着重软体应用发展趋势之下,对于未来推动人工智能技术发展将有相当大的助力。

以目前人工智能技术发展来看,将能应用在诸多领域,例如网路服务、物联网应用、深度学习等新兴发展机会,甚至结合云端至装置端的学习应用,其中又涵盖如何运用巨量数据等资源,因此吸引许多传产、新创,甚至国家等级发展资源投入人工智能技术发展。

相比以前着重硬体技术发展模式,Google认为未来在人工智能技术持续投入之下,将会进一步带动更多软硬体整合应用成长,其中更将推动软体技术、数据取用等资源成长,同时也将带动更多全新发展机会。

从Google人工智能首席科学家纪怀新藉由推荐系统 (recommendations system)如何以人工智能学习使用者喜好,藉此推荐更多合适内容的服务设计为例,其中便藉由软体算式、学习框架,搭配硬体运算效能、庞大资讯量与复杂使用情境差异,如此即可建构适合特定服务领域的内容推荐功能,例如阿里巴巴目前用于掏宝的推荐系统,或是Netflix藉由使用者持续观看推荐的影片内容,除了藉由软、硬体整合,人工智能技术发展更重要的部分还包含持续透过资料学习,并且由使用者持续操作,如此才能让人工智能技术表现更加精准。

不过,目前台湾地区目前在人工智能技术发展困境还包含可用数据取得不易,导致可作为深度学习的数据量不足,同时受到台湾市场过去偏重硬体发展,使得软体技术虽然持续受到重视,但整体在产业间的发展比重却始终偏低,使得许多技术人才可能因此走向海外发展,使得台湾地区人工智能技术发展多少受阻,甚至多半停留在理论推演,而未落实在产业应用。

过去之所以偏重硬体成长,有相当大因素与过往台湾以代工产业为主,到后来偏重硬体产品销售获取营收发展模式,因此反而让软体技术发展比重相对降低,但实际上硬体仍须软体驱动才能发挥最大整合效益,只是在软体技术投资往往遭人忽略,甚至认为仅只是硬体设计的附加产品。但在人工智能技术持续成长之下,开始有越来越多人重视软体技术发展,进而在硬体算力持续突破之餘,同时也让软体算式、学习框架持续成长,因此也将使台湾地区软体技术人才有更多发展机会。

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