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弱人工智慧 強勢發展
2016-11-19 記者彭書耘報導 人工智慧（A rtificial I ntelligence
，簡稱A I
）在科技領域早已不是新興科技，如手機的語音辨 識系統、掃地型機器人等等，皆是現代社會熟知的產物。其在各領域的發展亦不容小覷，2016年 三月圍棋人工智慧軟體Alphago
在與世界棋王的對弈中獲勝，引起極大關注及迴響，顯示其發展 的成績亮眼。然而，近年對於人工智慧的定義及研究走向，漸漸不同於以往，弱人工智慧 （W eak AI
）已然成為最新趨勢。人工智慧演進 時代的道路
人工智慧演進 時代的道路
「人工智慧」的概念最早可追溯至希臘神話，想像製作出的機械人偶能擁有像人類一般的思考能 力，直到中古世紀末期，科學家則將此基礎進一步發想，假設人類的思考過程可被機械化且能使 用方法計算，18
、19
世紀時更是在數理邏輯的演算上有巨大突破，但同時將機械自主思考的可能 性降低許多。20
世紀中期，「人工智慧」一詞被確立，越來越多領域的學者加入探討此學科的行 列，20
世紀末，以此作為題材的電影更如雨後春筍冒出，內容大多探討人工智慧成真後帶來的效 益與災難，掀起一陣對該科技的討論熱潮，AI
自此在社會中佔有一席之地。 圖為轟動一時的科幻電影「機械公敵」中的截圖，講述人工智慧有意識地反撲人類。 （圖片來源／隨意窩Xuite） 然而，人工智慧發展迄今，研究走向在不知不覺中換了跑道，不再是以往科幻電影中呈現的模 樣。其狹義定義如過往的想像，期待人工智慧能使機器如人類一樣有意識、感知能力，具備與人 類相同程度的智慧甚至超越人類，為強人工智慧（Strong A I
）；但現在的走向越來越偏向廣義 人工智慧，即弱人工智慧，跳脫以往思考的角度，不再以「人類的思考模式」為前提，讓機器使 用自己的語言和方式處理問題、產生智慧，走入AI
的新世代。處理問題 專於特定領域
處理問題 專於特定領域
「A I
可以想成我們想要達成的結果，而你看到的這些大數據（B ig
data
）、機器學習 （Machine L earning
）等等，都是現今常用來產生A I
的方法。」此為臺灣大學資訊工程學系研 究所教授林守德對AI
的說明。踏入弱人工智慧的領域後，不再要求其全知全能，目標轉向特定問 題的處理，許多輔助技術應運而生。 人工智慧的運作大多建立在機器學習，以此技術為基礎幫助其發展。機器學習為一概稱，實際上 的分類十分多元，如語音辨識（speech recognition
）、資料探勘（Data Mining
）、統計學 習（statistical
learning
）等等，讓電腦自行分析資料、吸收並成長，取代以往只能以人類智 慧解決的問題。另一方面，現今世代流行的大數據也是人工智慧成長的原因之一。大數據為大量 資料聚集的形式，特質為容量龐大、更新快速和種類多元，電腦可以從其中提煉所需的資訊，找 出關聯或規律，便是一種弱人工智慧。Tweet
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弱人工智慧的應用十分廣泛，其在不斷改良後，能有效地解決特定問題，如計算商品效益、預測 流行趨勢等等，而一般購物網站上的個性化推薦系統，則是人們最常接觸到的例子。藉由分析個 人的瀏覽紀錄、購物方式或消費習慣，系統能有效地在用戶下次造訪時提供相似商品資訊，提高 銷售的可能，而運算方式仍在不斷地改良，期望系統能愈來愈深入用戶需求，提供更精準的物品 推薦。 現今線上購物網常見的關聯性推薦，是弱人工智慧最廣為人知的應用。（圖片來源／Slide sha re）
世界趨勢 國內不落人後
世界趨勢 國內不落人後
近年，人工智慧成為炙手可熱的潛力產業，各大科技巨頭皆使盡全力，爭相成為該領域的領導品 牌。如2013
年收購深度神經網路公司DNNresearch
，蘋果（Apple
）於同年收購自動 語音辨識技術公司Novauris
，投入大量資金和心血開發，讓人工智慧進展更加快速。該技術的普 及使得各公司使用比率逐年上升，投資的研發類型也不再侷限於特定方向，未來發展不容小覷。 CB Insights統計顯示，投資人工智慧的公司數量逐年升高。（圖片來源／愛逛街） 台灣大學資工所中，擅長人工智慧研發的教授也不在少數，研究走向如影像辨識、機器學習工具 或機器發明等等，在各個應用層面皆受到國際注目。身為臺灣大學資訊工程學系特聘教授，林智 仁與其研究團隊研發的機器學習軟體（LIBSVM
），受到國際間廣泛的使用及肯定，林智仁因此 受邀至美國人工智慧協會A A A I
（T he N ational C onference on A rtificial I ntelligence
）擔任院士，同時也是台灣唯一的一位。另外，同為資工系教授的林守德，專業為機器發明，追求人 工智慧能自行發展出目前人類尚未開發的領域，例如發現新自然定理、配製新藥物等等，期許在 未來能幫助人類的研究發展。 在此潮流引領下，科技公司積極找學術界合作，宏達電（
HTC
）、微軟（Microsoft
）皆有與台 大資工系教授交流，九月底輝達（NVIDIA
）也宣布將與研究教授共創台灣首間人工智慧實驗 室，期待密切的產學合作能激盪出更多火花。突破現存問題 持續邁進
突破現存問題 持續邁進
「在人做起來困難的事情，對電腦來說很簡單；但對人來說容易的事情，電腦反而做不好。」林 守德說道，這是在人工智慧領域中有名的悖論。現今人工智慧在許多專業領域大放異彩，但對於 「常識」、「圖像辨識」性質的問題卻無法突破，例如放置一張兔子的照片予以辨識，準確辨識 後遮掉其中一隻耳朵和眼睛，則會使其陷入無法作答的混亂，在此類問題作答力甚至低於學齡前國立交通大學機構典藏系統版權所有
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