27日一早，集思台大會議中心的會議室裡就擠得水泄不通，放眼望去座無虛席的聽眾，全都是為了他而來：吳恩達（Andrew Ng）。
吳恩達是誰？他是Google深度學習研究團隊聯合創始人、百度首席科學家，有「AI大神」、「Google Brain之父」美名，是機器學習全球領導人物。吳恩達27日應科技部邀請，在集思台大會議中心暢談人工智慧（AI）未來的發展與走向，這也是他首度在台公開演講。
一上台，吳恩達就分享近年來AI的幾個重要數據。2016年對AI而言是個顯著的轉捩點，包括各種領域人才的需求增長、更大量的期刊論文發表數；大公司CEO們在提及公司獲利上，甚至宣稱AI是獲利的重要動能來源。
到了 2030年，人工智慧在各領域將創下13兆美元產值的驚人數字 ，當中包括農業、高科技等產業， 其中又以零售業（Retail）表現最亮眼、將達8,000億美元 。
餅這麼大，產業界要如何邁向這條開莊大道？吳恩達提出了5個步驟提供給產業界轉型AI思考。
- 第一步：執行前導計畫，為導入AI找到動能
企業需要先建立幾個成功的AI計畫，這個步驟可以讓正要轉型的企業去熟悉AI的導入，也能在這個階段說服長官未來做更多AI的投資。至於怎麼選？吳恩達說，除了從AI可以著手的點切入外，也可以從與企業獲利相關、具有重疊領域的部分下手。
- 第二步：建構公司內部AI團隊
建構公司內部的AI團隊現階段是相當重要的，除了可以保留AI專案外，也能增加企業的競爭優勢，在專案執行上也會因為有內部團隊較有效率。他也建議AI團隊可以直屬在技術長CTO（Chief Technology Officer）、數據長CDO（Chief Data Officer）底下，或是有一些新的職稱叫做CAIO（Chief AI Officer）底下也行。
- 第三步：提供公司內部AI訓練
提供適當的AI訓練給公司內部不同層級的員工。對老闆，可以教育如何使用AI的策略、AI可以協助企業那些面向；對中階幹部，可以訓練他們設定每個AI專案的方向，或業務、技術的方向等。這些目的都是為了培訓屬於自己公司內部的AI人才。
- 第四步：制定公司內部AI策略
當部分AI專案成功以後，企業也會需要制定屬於自己的策略，因此需要針對所處的產業類別發展企業需求的內容，並形成數據循環的AI策略。可以從良好的產品開發開始做起，獲得更多的顧客，接著擁有更多的資料數據，並將數據資料用以改善產品，形成正向的循環生態。
- 第五步：發展公司內外的溝通管道
企業最終也需要跟包括與政府、投資人、消費者等不同的對象進行良好的溝通、並維持溝通管道的暢通性。
上述的步驟對於以中小型企業為主的台灣來說，真的適合嗎？吳恩達表示，企業需要自己思考終極目標究竟是什麼，人工智慧策略的溝通在所難免，也不一定要有大數據、龐大的資料庫才能進行。
他用自己在Google、百度等大企業工作的經驗跟大家分享，AI專案可以從很小的地方做起。過去他在Google想要發展深度學習的時候，就是從語音辨識開始，等到有一定的成效之後，才轉而推動地圖的影像辨識，最終則是拓展到廣告部門的深度學習。
對於AI時代的來臨，是人才的需求荒還是失業潮的到來？吳恩達強調，AI要做的事情就是把重複性高、繁瑣的事情透過機器來執行，讓人力有不同情境的利用，人類不會因此失業，人工智慧更不會取代人類的價值。正因為AI時代來臨，人才、創意跟工具是成就AI發展缺一不可的因素。
他也一直強調人才的重要性，根據AI現況大數據的資料指出，相關領域的人才需求只會更多，目前又以機器學習領域最為缺乏，2017年達到逾1萬5000個職缺。
擁有肥沃土壤，台灣有機會成為下個人工智慧實驗室
至於台灣在這波浪潮上可以有什麼發展？吳恩達表示，目前除了矽谷、北京之外，還需要更多的人工智慧實驗室（AI Hub）來加速AI發展，而放眼亞洲，「台灣有實力成為下一個人工智慧實驗室。」
吳恩達解釋，台灣擁有半導體、製造業等產業作為堅強的後盾，加上政府的協助以及頂尖大學與其培育出的人才等種種因素，讓台灣挾著天然的優勢，在這波浪潮中扮演著舉足輕重的角色。他也期待，能在不久的將來透過政府執行國家級的計畫與各界的協助，促成這樣的願景成真。
此次演講，科技部次長許有進、台大副校長陳銘憲以及台杉董事長吳榮義等人都出席並上台發言。許有進表示，人工智慧這幾年有顯著的突破，受惠於大數據、感知運算等技術的幫助，讓人工智慧從實驗室裡走到產業界；而作為業界的代表，吳榮義仍感覺到人工智慧應用到產業界還有很長的路要走，要如何真正落實為產業帶來升級，將是產業界要思考的課題。
責任編輯：林美欣
