Current Position: Home > IP News> 台灣的 AI 生路在哪?簡立峰:「立基點在 IC 設計整合人工智慧服務」
 

Google 在 2016 年 9 月把深度學習技術放進 Google 翻譯裡面,這個舉動讓 Google 翻譯整個翻了一個層級,因為它從過去的「翻譯單詞」,變成「翻譯整個句子」,完全是質的提升。藉由具備多層「神經元 (neurons)」的「深度神經網絡 (deep neural network)」,讓系統學習識別句子中的模式和結構, 最後翻譯出語法更趨近日常談話、更順暢且易於閱讀的結果。

十年前 Google 推出翻譯服務,當時的運作核心是以「片語翻譯為主」,也就是它是透過片段翻譯,組成語句的。且過去他們為了在幾種不同的語言之間交互翻譯,他們必須不斷地搭建不同的平台,例如「中-英」、「日-英」等等,這都造成了 Google 翻譯的不精準、資料量不足,最終讓這個產品的品質不如預期。

而這幾年,你會發現 Google 翻譯真的進步很多(如果你還記得他幾年前有多爛的話),Google 台灣董事總經理簡立峰表示:「那時候我也有參與第一代 Google 翻譯的設計,我不得不說,那實在是有點爛。我們那時候是遮著臉不敢讓人家發現,硬把它上架的。」但隨後他就說:「但現在的 Google 翻譯,真的是很有水準的。」

Google 下一步:「把人工智慧用進每個服務」

Google 翻譯引進人工智慧,運用機器學習讓翻譯越來越精準,越多人用就進步越快,這樣的轉變是從 Google 的核心方向轉變開始的。Google 的重點,悄悄的從「Mobile First」變成了「AI First」。Google AI 打響名號的第一戰,就是從 AlphaGo 擊敗南韓棋王開始,並逐漸變成 Google 的營運重心,套用至各種服務。

目前,Google 已經把他們的 AI 運用到多項公司產品:Gmail、圖像辨識、智慧車等等。

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大人工智慧時代,台灣跟得上嗎?

在 Google 擁抱人工智慧的這個環境下,我們該回來看看台灣的產業環境。過去政府不斷強調亞洲.矽谷,台灣必須要跟上物聯網、AI 的趨勢,協助產業轉型。政府的解方是:「對接矽谷,在矽谷公司新技術出現的早期就實施對接」。而 Google 台灣董事總經理簡立峰認為:「台灣的 IC 通路、生產製造是可以快速結合所有手機平台的 。」台灣的指紋辨識晶片在過去幾年賣得非常好,雖然我們依然不是這個業界最強的,但是卻有一定的優勢。

「我知道先進的半導體製程很貴,革新很難。但是無論如何,這個台灣來做都是全世界最好、成本最低的。這有兩個原因:1. 台灣的供應鍊非常完整,2. 台灣硬體這塊的校園人才創新能量夠,也完全銜接的上最新技術。所以我說,做人工智慧的 IC 化,是台灣未來的重要走向 。」

台灣做人工智慧未必不好,但要挑對領域

過去的科技巨頭諸如 Google、Facebook,他們在過去的幾年,透過極高市佔率的服務,收集到了非常大量的數據,讓他們可以提供水準極高的 AI 服務,相較於台灣的新開發者是更有優勢的。政府說:「要加強軟體能力」,而簡立峰剛剛不斷強調的是「軟硬整合」。這中間的差異在哪裡?

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簡立峰認為:「台灣有些能做,有些不能做。像指紋辨識可能不是最好的選項,因為台灣收集不到足夠的資料。但是例如圖像辨識、地形地貌辨識,這些網路上都有很多公開資料,所以台灣某些層面並不缺資料, 台灣缺的是消費者端的資料,其他台灣做起來都不會比較差 。」

除此之外,簡立峰還為台灣挑了一個非常好的合作夥伴:「如果你去查專利,你會發現所有的專利都在以色列手上。台灣根本跟他們就是絕配!因為以色列有專利,可是沒有通路跟生產線,而這些東西台灣很強, 所以未來台灣跟以色列合作,會是很好的選擇 。」

日期:3/12/2018
來源: TechOrange