[東京直擊]Google 下一個發展重心:機器學習
[東京直擊]Google 下一個發展重心:機器學習
2015.11.11 | Google

11月10日在日本東京舉辦的Google亞太活動Alphabet集團執行董事長施密特(Eric Schmidt)視訊出席活動時,表示Google 的下個發展重心 - 將是機器學習。

Google 機器學習已經從實驗室裡的技術發展成有數十億使用者的科技,現在看機器學習的應用面就像在 2010 年時看行動應用,機器學習已經從理論進化成實際應用。Google 搜尋、YouTube、Google 翻譯、Google Play 都已經運用機器學習技術。

Google不斷強調機器學習不是單單一種模式,而是一種工具,能夠廣泛應用在生活各種領域的重要革命性工具。「機器學習」思考,讓員工不在做機器可以執行的工作,把大腦從日常Routine中解放出來,執行更具創造力,想像力的工作。這不僅是Google產品端的革命,也是內部公司文化的革命。

施密特大膽地說,「如果你希望你的數據安全,那就存到Google來。」數據搜集是機器學習的關鍵,Google非常注重數據管理,隱私保護一直是Google很在乎的議題,有強大加密技術保護數據。

但從 2014 年起歐洲地區吹起一股「反美科技」浪潮。以 Google 等科技巨擘為首,等美國科技公司侵犯隱私,蒐集他們的線上搜尋資料,用來宣傳廣告。而當Google轉向機器學習時代,需要大量多元的資料訓練機器,數據是外界對Google機器學習領域的最大質疑,尤以歐洲為甚。雖然Google再三強調不會將使用者的數據商業應用,但這也許是「搜集」與「使用」上的定義不同,這也是Google在歐洲面臨的最大挑戰。以下是施密特演說重點整理:

圖說明

(圖說:Alphabet 集團與董事會執行董事長施密特。圖片來源:Google)

1.我不認為要讓電腦模仿人腦

我不認為要讓電腦模仿人腦,大腦神經元太多,模仿大腦做人工智慧太複雜。但我們可學習大腦如何記憶,利用在機器學習上。機器學習對我而言,重點在讓人類不用再做機械性事物,如製造業產線工人或打字員等。

因為電腦有大量運算能力,運算的效果如果比人更好,像開車這件事,那就教給機器開就好了。或是讓機器來做醫生,是不是比人更好?提供更準確的診斷? 因為機器不會疲勞但是人會。

機器學習需要投入大量技術與資源,要把問題轉換成機器學習能解決的題目並不容易,然而一但轉換成功,將會顯著成長,多餘的工作將會消失。

2.邪惡機器人總出現在電影中

外界總認為當機器人越來越像人,機器人可能對地球造成危害,就像電影《關鍵報告》一樣。但我認為只有電影才把機器人描述地這麼邪惡。在實際應用中,人類可以透過演算法控制機器人執行正常任務。

人類創造的機器人應該都是好的機器人,可以幫忙打掃,澆花、做家事,這種機器人是大家最想要的。

3.下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力

工程師不再需要自己Coding,而讓電腦去寫,這是下一代的程式設計人員的挑戰。下一代的程式設計人才必須具備有很好的數學能力,因此注重數學教育的亞洲人才比歐美人才更具競爭力。

我最近去了一趟韓國與中國。韓國經濟在放緩,因此強調創業精神振興經濟,推行機器學習創業。在中國我花很多時間拜訪政府部門,雖然很多人說中國經濟增長減緩,但中國的經濟潛能還是非常之大的。

機器學習最大的挑戰就是全球上網的人還不夠多,要有更多網路覆蓋,讓貧窮的亞非國家與弱勢群體能上網, 網路是一種巨大的現代化力量。

4.電腦視覺(Computer Vision)的診斷辨識即將超越人類視覺

去年九月,Google 研究團隊「GoogLeNet」發表了一篇關於神經網路(neural network)的論文,名為「全面啟動」(Inception),因為這個神經網路的運作原理就類似電影「全面啟動」中夢境的分層概念。系統可以透過 22 層的電腦視覺運算,找出最相關的圖像,捨棄不重要的部分,進而分析出不同的物件。

舉例來說,當 Google 相簿辨識一隻貓的照片時,首先會辨識出這是一隻「貓」的線條與顏色,接著發現眼睛與耳朵,經過這樣一層層複雜的偵測,最後完成辨識。

機器學習也將比人類更能預測使用者喜好。例如,雖然我的朋友們可以透過音樂類的 App 推薦我最新的當紅歌曲,但是人會跟不上流行,而機器卻永遠能提供時下最熱門的音樂。

跨領域的機器學習將有更顯著的效果:機器學習將能有效改善其他技術現有的問題,或是加快解決問題的速度。

延伸閱讀:
1.Alphabet集團執行董事施密特:無人車和機器人都不算什麼,機器學習才是我們在做的事。
2.施密特:機器學習五年後將應用到所有產業

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思科:打造智慧轉型韌性基礎的關鍵 人才培育與科技
思科:打造智慧轉型韌性基礎的關鍵 人才培育與科技

人工智慧(AI)正以前所未有的姿態重塑全球政府與企業的數位轉型藍圖,帶來一場深刻的變革。這股浪潮不僅預示著效率與生產力的巨大躍升,同時也為組織帶來嚴峻挑戰。如何駕馭 AI、確保資訊安全、並同時兼顧永續發展,成為當今各國政府與企業亟需面對的核心課題。在這樣一個充滿挑戰與無限機會的時代,全球網路與資安科技大廠思科(Cisco),憑藉其完整的產業生態系和豐富的跨國合作經驗,正積極扮演關鍵的賦能者角色,所推動的台灣數位加速計畫(Taiwan Digital Acceleration, TDA)也已邁入3.0階段。思科認為,值此時刻組織需要為數位轉型建立具韌性的基礎,而關鍵不只是科技,更重要的是人才培育。

AI雖解決人力短缺問題 但人員更需學習駕馭AI

負責思科國家數位加速計畫(CDA),與多國政府密切合作的思科全球資深副總裁暨全球創新長Guy Diedrich,談到當今各國政府與企業正在面臨融合著AI、資安與永續發展的數位轉型趨勢,而在此過程中關鍵的是,組織必須透過科技與培育人才來為此波轉型打造具韌性的基礎。

思科
思科全球資深副總裁暨全球創新長Guy Diedrich
圖/ 思科

Diedrich進一步表示,未來的職位已不再是用職務說明書來衡量,而是以工作流程為核心,人力會在不同階段介接不同科技,可能是AI、機器人、人形機器人甚至量子電腦,因此人力與科技的整合也特別重要。思科台灣總經理林岳田也舉例,過去在地端、雲端網路設備有各自的管理平台,未來除了將化繁為簡整合為單一平台外,許多資料搜集比對的例行工作由AI取代,但關鍵的決策判斷仍會交由人力負責,因此培育員工學習AI也更加不可或缺。

過去從TDA 1.0計畫推動至今,透過思科網路學院(Cisco Networking Academy),思科與合作夥伴已經在台灣培育超過17萬名技術人才。提供從網路工程師認證(CCNA)、網路高級工程師(CCNP)到網路專家(CCIE)等,針對不同職務與層級完整的專業培訓,而去年剛推出針對AI架構的網路設計專家(CCDE-AI Infrastructure)認證,在市場上更是炙手可熱。Diedrich強調,未來學習將成為工作中的一部份,持續在職訓練才能確保人員跟上技術的快速發展。

林岳田也指出,思科致力於人才培育不遺餘力,並從多方面投注資源。包括目前已在台灣的北、南、東部區域成立思科網路學院教師培訓中心,作為推動各區域人才培訓的種子基地。同時,思科與合作夥伴晉泰科技在2025年於高雄成立「亞灣AIOT生態系發展基地暨研發中心」,目標是培育5,000名AIOT人才並協助 1,500 人取得國際認證,以解決目前產業智慧轉型卻求才若渴的窘境。而在政府公部門方面,思科近期與國家資通安全研究院 (簡稱「資安院」) 合作「NPO資安共學計畫」,由思科網路學院 (Cisco Networking Academy) 提供課程與平台資源,資安院負責在地招募與社群經營,共同構築永續的公益資安生態系。

思科
思科台灣總經理林岳田
圖/ 思科

完整生態系整合多元科技 一同推動AI創新

數位轉型另一項重要關鍵就是科技,尤其當今企業都在思考如何利用AI推動創新。思科與18家合作夥伴,從TDA 1.0到3.0計畫,共同實踐30個創新專案。其中TDA 1.0著重智慧城市、企業 5G專網、資訊安全和數位醫療照護等核心領域,奠定數位轉型基礎;TDA 2.0計畫除了延續並深化前述智慧城市與智慧交通,也因應新冠疫情下的醫療照護需求,為長者提供遠距學習、遠距醫療等樂齡生活應用,同時拓展金融韌性等創新場景。而在離岸風電計畫中,更利用5G結合VR眼鏡解決方案,協助當時因為疫情封控而無法來台支援的國外風機維護工程師,進行遠距教育訓練。

而TDA 3.0計畫中聚焦永續發展、資安韌性和AI驅動的智慧轉型,其中指標性專案之一,便是以高雄港為場域的智慧港口解決方案。提供從貨輪進港到貨櫃卸貨、起重機遠端操作監控等全自動化營運,可提升人員工作效率並確保安全。同時此方案中也兼顧永續發展需求,透過感測器可將各種機具設備的碳排資料回傳,完整監控能源使用情形。

人員短缺不只是運輸業也是許多產業共同面臨的難題,思科與合作夥伴針對醫院推出行動醫療推車,就是利用AIOT、無線/有線網路整合結合Webex視訊系統等,能協助遠端醫師迅速掌握病情,在第一時間提供專業判斷,或協助護理師迅速正確完成數據輸入工作。思科全球副總裁黃志明也強調,科技的運用更重要的是化繁為簡,透過整合算力、網路、資安與儲存功能的AI PODs一體機伺服器,讓許多TDA 3.0專案能專注於應用開發,加速落地部署。

黃志明進一步表示,思科能協助企業導入部署各項AI創新方案,得力於生態系中有擅長應用開發、技術架構、顧問諮詢等不同領域的合作夥伴,彼此在開放、包容的平台上運作,因此能協助企業加速智慧轉型並提升企業價值。

思科
思科全球副總裁黃志明
圖/ 思科

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