運用機器學習竟發現新行星,Google簡立峰:開源不再是電腦領域的事
運用機器學習竟發現新行星,Google簡立峰:開源不再是電腦領域的事
2018.02.06 | Google

Google今(6)日召開記者會,展現Google在科學領域結合人工智慧,推進科學進展,其中Google利用機器學習發現新行星。

主導專案的Google Brain 研究團隊資深軟體工程師夏爾(Chris Shallue)利用1萬5千個被標示的克卜勒訊號,訓練機器學習模組去辨認行星訊號,並利用這個模組,從670顆恆星的數據中發現新的行星,且成功發現了兩個先前被忽略的行星。這個新發現的行星比地球大了30%,擁有大約華氏800度(攝氏426度)的地表溫度。

Google這個成功專案,帶給台灣什麼啟示?

一、跨領域人才合作

Google董事總經理簡立峰指出,「從這個成功的專案可以看出跨領域人才合作的重要性。」

夏爾專長在機器學習,並非天文學家,他在Google參與圖像字幕生成、自然語言模型建立以及機器學習理論等研究。先前在Google多媒體廣告團隊負責Gmail和Google地圖的廣告篩選及個人化。在加入Google前則專職在數學領域的研究與教學。

這個專案是他的個人興趣,是他善用「20%計畫」(在Google可以利用20%的時間來做員工喜歡或感興趣的事情)的成果。夏爾找上美國德州大學奧斯汀分校的天文學家Andrew,共同執行這個專案,將機器學習技術應用在宇宙探索,並教導機器學習系統如何識別遙遠恆星周圍的行星。

而人工智慧本身僅是一種技術,當然技術本身突破很重要,但落地解決產業問題更能彰顯其價值,而產業應用性需跨領域的人才合作。

台灣人工智慧人才缺乏,科技部砸錢投資外,除了Google、微軟與IBM等外商也提供許多資源培育機器學習等相關人才,台廠鴻海集團也宣示對相關人才的重視。

但這還不夠,除了電腦科學或電機等領域,其他物理、數學、醫學與生技甚至藝術設計等領域人才,都在人工智慧產業應用層面扮演重要角色,政府應該用心引導這些人才重視人工智慧的發展,提供誘因讓他們「跨領域」合作。

況且,跨領域這三個字說起來簡單,做起來難度不小,合作雙方需要不少時間磨合試錯,培養默契,才能找到最佳模式。

二、科學界也該擁抱開源精神

另一個重要啟示則是「開放資料」與「開放源碼」重要性。

簡立峰指出,「開源」的精神應該要開拓到資工以外的領域,「開源精神不僅是從事電腦資工領域的人的事,科學界也該擁抱這樣的精神,如把相關數據開放出來。」

甫上任的玉山金控科技長同時也是台灣人工智慧學校執行長、台灣資料科學協會理事長陳昇瑋觀察,台灣人工智慧人才利用開源工具後的創新力很強,平均表現不輸美國與中國,但應該更勇於擁抱開源源碼精神,「我們從全球開源社群拿了很多,也要給予回饋。」

矽谷Acorn Pacific Ventures創投基金共同創辦人鄭志凱,也在文章「與其追趕人工智慧,不如擁抱開源軟件。」中指出,在開源軟件圈裡,無論機器人、機器學習、語音或圖像辨識、神經網路,各種人工智慧中的關鍵技術都有開源軟件社群不斷深耕。鄭志凱說,「台灣既然不能單挑大象,一決勝負,是否應該儘早加入開源軟件螞蟻雄兵的陣容? 」

關鍵字: #機器學習 #開源

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