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量子電腦助攻,AI「運算力」扶搖直上

本文作者:任苙萍 2018-06-15 14:58
导语:
為何「量子電腦」(Quantum Computer) 會緊跟在人工智慧 (AI) 之後活躍於人們的視線?作為先驅,「2018 IBM 科技論壇」給了清晰的脈絡。受邀與會座談的科技部長陳良基表示,AI 至少經過兩波以上的震盪,這回捲土重來的最大不同之處在於:大數據 (Big Data)、物聯網 (IoT)、運算力 (Computing Power) 等基本條件的到位,終於讓許多過去無法實現的精妙演算法得以付諸行動,為深度學習 (Deep Learning) 提供良好基礎。他強調,「明天不會用 AI,將面臨跟今天不會用網路一樣的困境;推估四年後,許多元件都必須具備 AI 能力」。
 
陳良基分析,台灣可望在硬體加值與裝配工程展現優勢。著眼於此一願景,科技部去年擬訂「智慧終端半導體製程與晶片系統研發專案計畫」(半導體射月計畫),期許在 2020 年前,讓台灣躋身全球關鍵元件的重要供應商;另為充實人才,於今年在台大、清大、交大、成大等四校啟動「AI 創新研究中心」,投入醫療、智慧製造和智慧服務等應用。「AI 與傳統互聯網的最大不同在於:市場不會由一、兩家全拿,不同應用領域會有不同的贏家;從核心向外展延,台灣在許多細分市場都有很好的機會,語音就是其中一項,而資料是 AI 的基礎」,陳良基說。
 

 
照片人物:科技部長陳良基
 
語音,潛力無窮的人機介面
有鑑於語音在人機介面應用漸廣,且台灣擁有豐富的語系資源,但由廠商自行建置資料庫會有一定難度,科技部特意展開策略佈局:與電台合作,協助廠商建置多達 2,000 小時、不同應用情境的語音資料庫 (目標是 5, 000 小時)。陳良基回顧今年四月的美國 IBM 實驗室參訪之旅,有兩樣東西特別令人印象深刻:一是 Watson (華生) AI 系統,另一個就是擅長解決「非線性」邏輯的量子電腦——預計五年後將出現實質應用、大量應用可能在十年後。他指出,受限於產業規模和博奕能量,台商雖不易投入大量資源、在技術前沿取得先勝,但仍可以小搏大。
 
陳良基認為,「這是一場長跑競賽,站在 IBM 這些領先巨擘的肩膀上,也是養成未來競爭力的方式」。IBM 已承諾將在 5 Qbit 和 16 Qbit 平台與台灣合作,供開發更多演算法以解決複雜問題。全球有高達 75% 的半導體是由台灣所生產、製造,科技部的藍圖是佈建兩個團隊、雙管齊下:一是扶植學術團隊專攻量子應用,二是與產業共同開發「常溫」裝置。他表示,雖然 IBM 目前所展示的 50 Qbit 運算能力須在「絕對零度」(0度K) 環境中才能順利運行,但日後若要大量應用,勢必還是要走入常溫的半導體製程。
 
台灣 IBM 總經理高璐華則從「科技賦能」的角度來看 AI:旨在運用科技提升組織的競爭力和生產力。例如,玉山、星展銀行開始採用聊天機器人 (Chatbot) 加入客服行列;Watson 技術幫醫師消化成千上萬的醫療文獻、尋求更好的診斷和用藥;淡江大學發展 AI 機器人以開拓更多應用……,皆與 IBM 力倡的「有『智』者,事竟成」(Putting Smart to Work) 不謀而合。IBM 對於開發創新技術不遺餘力,過去 25 年在美國專利數皆名列第一,去年單是與 AI 相關的專題就超過 1,400 項,包括:CPU / GPU 加速、圖形解析、語音解讀、資料加密等。
 

照片人物:台灣 IBM 總經理高璐華
 
「數位轉型」,是危機或轉機?
高璐華指出,一般在談到 AI 時,首先會想到的是軟體和數據,但其實硬體與架構影響甚鉅,故 IBM 拍板四大營運方針:安全、開放、多雲和 AI 軟體。據她觀察,台灣有幾個產業對於「數位轉型」尤顯需求孔急:1.金融業——法規漸有鬆綁之勢,可藉以開發新產品/服務;2.製造業——利用大數據和 AI 提升產線良率;3.醫療——決策支援,讓醫師有更多時間專注於診斷;4.零售——提升使用者體驗、更了解消費者偏好。過程中,資料科學家 (Data Scientist) 等 AI 專才的培育工作亦刻不容緩。
 
為此,IBM 透過捐贈軟、硬體設備給「台灣人工智慧學校」等培訓機構、舉辦實作競賽,並與教育部啟動 P-TECH (前期科技學院高中學校教育路徑) 五年教育,冀讓畢業後的人才可立即為企業所用。常年偏向保守的金融業,也發生質變。新光金控資訊長章光祖不諱言,O2O 等 FinTech 對金融業所帶來的衝擊,甚至大於十年前的金融海嘯。過去,金融機構與消費者總存在那麼一絲隔閡與不對等;如今,是使用者介面 (UI) 與體驗至上的時代。與此同時,金融業長期從核心向外擴充的思維,也面臨區塊鏈 (Blockchain) 等去中心化的浪潮強襲。
 
以往的運作模式,常造成開發速度的緩慢,迫使金融業不得不仿效「資訊模組化」、轉向「小核心、大週邊」策略,期在穩定、安全之外,再添創新活水。為跟上時代脈動,企業轉型須從「組織變革」根本著手、由高層帶領跨部門協作。章光祖點出,AI 有個很要務是:從結構化資料找出價值,而金融、保險業基於安全考量,傾向將 AI 系統和資料庫建置在內部;此時,友善的操作介面可協助使用者儘速上手,不需花太多心力鑽研架構技術、更能專注於營運本身,他大方分享:「這也是我們選擇 IBM 的理由」。
 

照片人物:新光金控資訊長章光祖