在 2016 年,AlphaGo 擊敗世界頂尖職業圍棋棋士李世乭之前,AI(人工智慧)對一般民眾來說,還是科幻般的存在。也從那一刻開始,AI 開始了爆發性成長,至今不過 5 年的時間,已是有些行業中的基礎。
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從硬體面來說,晶片一直是台灣半導體的強項,就算各國有先進的AI演算法或技術,仍需要回歸到晶片上,讓台灣在 AI 時代扮演了舉足輕重的角色。值得注意的是,這與上個世代單純代工的模式並不相同,在 AI 時代,台灣在軟體面也有相當大的進展。
舉例來說,現代社會因 COVID-19 讓人人口不離罩,清華大學研發出「未來口罩」,透過 AI 智慧表情技術,能夠辨識口罩下被遮蔽的口鼻表情,並展示在口罩外部,在防疫的同時仍兼顧人情味。由此可見,當 AI 從單純的「名詞」,變成各行各業的基礎,且要立即展開行動的「動詞」,台灣在 AI 產業鏈中的重要性就被凸顯出來。
從台灣另外一個世界級的產業—醫療來看,AI 早已經是不可分割的助手。病理科醫師從一張又一張的病理切片中,找出微小的生病細胞,就像要在一座城市中找出一個陌生人的蹤跡。病理切片的影像往往有幾十億畫素,比手機拍的照片大 400 倍,台灣新創雲象科技所打造的數位病理影像平台,讓 AI 以數百倍的速度協助醫師找出有疾病風險的細胞,省下數千小時的時間。
世大智科瞄準的,是全球都面臨的高齡照護問題,以物聯網藍牙接收器為核心,打造出智慧照護臥室環境,如利用機器學習自動判讀長者目前是躺床、坐床還是離床,以及整合睡眠資訊,讓照護者全方位掌握長者的即時狀態。
在交通方面,台灣 AI 新創也沒有缺席。全球交通載具走向自動駕駛已是趨勢,但道路駕駛畢竟攸關人命,所有相關企業都必須小心、小心再小心地進行試驗。在相對安全的「自動停車」領域,來自台灣的歐特明將 AI 感知與辨識系統應用於其中,並融合影像深度學習技術,在各種天候情境下,都能辨識出車格線與障礙物。目前,歐特明的解決方案已經應用於不同品牌的車輛中。
另外,所有 3C 迷期待的「螢幕下指紋辨識技術」雖然還沒普及,台灣已有多年專注於指紋辨識技術的神盾,客戶有至三星等國際手機大廠等,已成長為全年營收超過新台幣 60 億元的知名企業。現在神盾更看好萬物聯網的未來,像是將感測器連接在智慧冰箱、智慧音箱中,讓智慧家居的想像往前跨一大步。
上述從醫療、交通、家居的案例中,如果不特別明講,民眾幾乎不會察覺到 AI 的存在,這也代表 AI 真正邁向產業化,並成為百業的核心,讓產業走向 AI 化。
而前面提到的台灣之光們,還有一個共通點,就是有「台灣 AI 行動計畫」在背後的支持。政府宣示 2017 年為「台灣 AI 元年」後,就在同年推出 AI 科研戰略,並投入資源推動 4 年期的「台灣 AI 行動計畫」。
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計畫以台灣既有的優勢,特別強調「軟硬整合」來激發「強強結合」的潛力,重要的是,計畫橫向結盟產官學等領域;垂直則從教育到企業一條龍提供 AI 人才發展空間。
像是台大、成大、清大、陽明交大都成立了「AI 創新研究中心」來培育萬名 AI 應用實務人才。國際企業也看好台灣人才的潛力,如微軟在台成立了「AI 研發中心」建立百人研發團隊,並啟動「微軟新創加速器」;Google 則把台灣打造成在亞洲最大的研發基地,並持續擴大規模中。
在硬體方面,行政院科技會報辦公室與經濟部攜手產學研,成立了跨部會的「台灣人工智慧晶片聯盟(AI on Chip Taiwan Alliance, AITA)」,找來聯發科、鈺創、清大等 IC 設計、半導體廠商與學研單位參與,強調在半導體的領先優勢下,持續往前發展。政府也建立起「產業出題 x 人才解題」的機制,讓產業與新創能攜手合作,邀請醫療生技、資訊服務、電商廣告、人力資源、監控安全、物聯網等重點產業,提出 AI 轉型需求,並媒合團隊解題。企業或團隊都能在 AI GO、AI Hub 找到相關的資訊。
不論是人才、政策或產業化,都是政府強化國家未來競爭力的方向,行政院科技會報辦公室副執行秘書李育杰說:「對 AI 的了解與掌握,影響到個人的競爭力,那同樣的,一個國家 AI 的發展程度,也影響了國家的競爭力。」
而當台灣在 AI 硬體、軟體面,都擁有國際水準的同時,認識 AI 就是人人必備的技能。並不是每一個人都一定要學習程式、了解演算法,但要了解與 AI 協作的方式,包含嫻熟地使用各種數位工具,善用 AI 成為助力,才是個人與台灣在 AI 時代發光發熱的關鍵。