[AI洞見]人工智慧、潛水艇與魔術
[AI洞見]人工智慧、潛水艇與魔術

我一直不認為我是人工智慧的專家,但是前陣子跟一些台大資訊工程系的教授們聊天,有位很資深教授突然說,「談到人工智慧,林宜敬是這方面的專家,哪天應該請他來我們系上給個Talk。」

我受寵若驚,一時會不過意來。稍微想了想,才明白過來,原來我們公司的語言學習產品是基於數位語音分析技術的軟體,而數位語音技術一直被許多人認為是人工智慧的重要組成元素。

但我自己不會覺得我們的軟體是個人工智慧產品,因為我對這個產品背後的技術太熟悉了,我知道它能做什麼?不能做什麼?我知道它有什麼缺陷?有什麼潛力?

對於一個我了若指掌的程式,我只覺得它是一個程式,不覺得它有任何的「智慧」。但對不清楚程式運作原理的使用者來說,說不定還真能感受到這程式的「智慧」也說不定!

人工智慧與潛水艇

拜AlphaGo以及AlphaGo Zero 等圍棋軟體之賜,人工智慧議題真是熱門極了,不但有許多年輕軟體工程師投入,也有許多非軟體專業的思想家們開始討論人工智慧對世界的影響(我甚至還看過一篇精神科醫師寫的,介紹AlphaGo演算法的文章。)

早在三十多年前,我在台大資訊工程系讀書的時候,人工智慧就紅過一陣子了。

那時候,社會學家在討論人工智慧對未來社會的衝擊,經濟學家在討論人工智慧會不會造成大量的失業,哲學家在討論人工智慧的道德問題,也有人在討論人工智慧算不算真正的智慧,電腦究竟會不會思考?

最後電腦軟體界的前輩戴克斯特拉(Edsger W. Dijkstra)教授看不下去,出來說話了,他說,「關於電腦會不會思考的這個問題,差不多就跟潛水艇會不會游泳的問題一樣重要。」(The question of whether Machines Can Think is about as relevant as the question of whether Submarines Can Swim.)
此話一出,讓我們這些電腦科學界的人樂壞了。

因為自古以來就是這樣,真正懂的人默默做研究,忙著在尋找科技上的突破;而一些一知半解又愛出風頭的人,總是會搶到話語權,提出一些虛無飄渺,又似是而非的議題迷惑大眾。

那些愛故弄玄虛的人提出一些很哲學性的假議題討論,於是Dijkstra就用很哲學性的話回應。

剛好最近台灣要自己造潛水艇了,不知道半瓶子水的智者們會不會出來討論「台製潛水艇究竟會不會游泳?」

人工智慧與關聯式資料庫

那這一波的人工智慧變革來勢洶洶,就只是一個幻象嗎?

當然不是,這一波人工智慧浪潮的最大意義,是機器學習(Machine Learning)技術的普及化,讓昔日遙不可及又高不可攀的技術,變得人人可上手。

現在的年輕工程師很難想像,在四十年前,關聯式資料庫(Relational Database)也曾是一個充滿想像,但遙不可及的技術。

早在1970年代,IBM的Codd就已經發展出關聯式資料庫所需要的完整數學理論,大家都覺得那個理論很好,但當時的電腦太慢了,任何執行關聯式資料庫的電腦都會慢到像當機。所以那個年代,沒有人把關聯式資料庫應用在商業程式上。

但後來電腦硬體越變越快,到了1990年代,即使個人電腦也能執行關聯式資料庫程式,而SQL語言又讓使用關聯式資料庫的程式變得非常簡單,人人可以上手。

到了今天,使用關聯式資料庫已經變成工程師的基本技能,不是什麼特異功能。

同樣的,在十年前,機器學習也是一個遙不可及的技術。任何機器學習的模型訓練工作都會讓電腦慢到像當機,而撰寫機器學習相關的程式更複雜,除了人工智慧領域裡的高手與高高手之外,一般人無法理解,也無法撰寫。

但是現在GPU被廣泛的使用在機器學習的訓練階段。GPU處理機器學習的速度,是CPU的十倍、百倍甚至千倍,因此在個人電腦上開發機器學習程式已不是問題。

而TensorFlow及Keras等系統,又讓機器學習程式的撰寫變得非常容易。

依照我自己的經驗,安裝並學會Keras跟TensorFlow,然後開始寫一些簡單的影像辨識程式,大概只花了我一至兩個禮拜的時間。而且還是在我一邊上班、一邊找時間學習的狀況下。

要製造一部汽車很難,但是要學會開車不難;要寫一個關聯式資料庫系統或是Keras機器學習平台很難,但是寫SQL資料庫程式或是Keras機器學習程式一點都不難。

所以機器學習技術的普及化,是這一波人工智慧革命的真正意義。說不定十年後,軟體工程師懂機器學習技術,就跟懂關聯式資料庫一樣稀鬆平常,只是基本技能的一種。

人工智慧與變魔術

魔術不是真的魔術,只是變魔術的人讓觀眾產生錯覺,覺得他有魔法、不可思議的事情發生了;人工智慧不是智慧,至少在現在這個階段還是如此,只是開發人工智慧程式的人讓使用者產生錯覺,覺得程式有智慧、不可思議的事情發生了。

以iPhone的Siri做例子吧!幾年前Siri剛發表時,許多人覺得Siri有智慧,因為你問她幾歲?結婚了沒有?願不願意當你的女朋友?Siri都能對答如流,使用Siri的宅男們就覺得Siri是有智慧的。

我不是Siri的開發者,但是我猜,Siri的開發者就是預期會有一些宅男問這樣的蠢問題,所以就開發過程中特意的訓練Siri,讓Siri可以應付宅男們特別愛問的那幾個蠢問題,然後錯覺就產生了,大家就覺得Siri是有智慧的。

但是跟Siri混熟之後,我想很少人還會覺得Siri真正有智慧的。Siri可以幫我們打電話,Siri可以告訴我們問天氣預報,Siri可以幫我們訂Pizza,但是超出一個範圍之外,Siri就只會上Google,找一個網路連結給我們。

為了推廣產品、為了做宣傳,人工智慧的軟體必須做的很炫,然後像是變魔術一樣,讓我們覺得它是有智慧的。

但隨著人工智慧技術的普及,當我們對這些程式越來越熟悉,也許我們就不再覺得人工智慧程式那麼神奇,那麼有智慧了。

也就是說,當我們不再覺得人工智慧程式有智慧的時候,也就是人工智慧真正改變這個世界的時候。

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關鍵字: #Siri #機器學習
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全球 80% 獨角獸都在用!AWS 為 AI 新創打造最強後盾
全球 80% 獨角獸都在用!AWS 為 AI 新創打造最強後盾
2025.11.14 |

生成式AI正掀起一波全球創新浪潮,新創企業正以驚人速度重塑產業生態。AWS與《數位時代》聯手製作的節目《科技潮什麼》,回顧了AWS日前舉辦的「AWS 台灣雲端高峰會 - AI 創新賦能日」論壇,帶聽眾掌握AI獨角獸與台灣新創的第一線觀察。

這場AWS舉辦的盛會,集結了全球專家對新金融、新經濟型態的全方位觀察。節目整理了論壇中提到的案例,從數據巨頭Palantir,到一年內達成獨角獸估值的日本Sakana AI,再到台灣的犀牛盾與完美移動,串起一場精彩的AI創業實戰課。

Palantir資深顧問Shawn Manasco 分享了自家「神秘數據公司」的成長故事。他提及:「過往美國軍隊很大,常常問一個問題,要等2-3周才有答覆,而且回答還是錯的。」Palantir在短短12天內,協助美國陸軍整合上百個資料庫,讓美軍即時掌握戰略資源。Palantir不僅展現AI與資料整合的威力,也揭示新創要成功必須解決真實痛點,而非「創造需求」,並能將技術轉化為實際商業價值。

Palantir 資深顧問 Shawn Manasco
Palantir 資深顧問 Shawn Manasco
圖/ AWS

日本的新創Sakana AI則在1年內就躍升為AI獨角獸。Sakana AI專注於用AI解決日本勞動力短缺與產業永續問題,在強調「速度」與「專注」的同時,也堅守安全規範,並在深耕技術的過程中,找到能真正影響社會的應用場景。Sakana AI提及:「這一切也要感謝AWS的協助,因為AWS提供很強大的資源。」

回到台灣,也有兩個亮眼的新創案例。首先是犀牛盾,面對全球市場中13,000張圖款與上百位創作者的內容管理挑戰,他們導入多模態模型CLIP,讓AI自動理解圖片與文字關聯,大幅提升策展效率;第二是完美移動,他們在開發技術時,找到了B2C轉型為B2B、API的商業模式,將原本針對消費者的AI虛擬試妝技術,轉化為API服務,成功打造可規模化的SaaS商業模式。兩家企業的共同點在於,不是一味追求最炫的技術,而是用AI解決實際問題。

要打造出好的AI服務,就必須有穩定、安全又可擴展的基礎架構。AWS正是許多新創背後的關鍵力量,全世界有80%的獨角獸企業都是AWS的客戶,而在專注於人工智慧與機器學習的獨角獸中,比例更高達96%。AWS不僅提供雲端運算資源,更是協助企業從概念驗證、技術開發到全球營運的堅實後盾,讓創新能夠真正落地。

AI時代的浪潮不斷向前,AWS也將持續推動產業創新,並於11月18日高雄舉辦「2025亞馬遜港都創新日」,邀請政府領袖、產業代表與國際專家齊聚,分享前瞻觀點與實戰經驗,打造百工百業共創的科技展區,呈現更多雲端應用的真實場景。同時若想了解更多AI創新趨勢與台灣新創的成長故事,立即收聽本集《AWS科技潮什麼》,掌握這波AI轉型的關鍵契機。

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