「超人型」人工智慧 預計2030年上市 - 工程師

「超人型」人工智慧 預計2030年上市
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日本經濟新聞最新一期的「Electronics」提及目前的人工智慧就像人類幼兒一樣。
的確，現階段的人工智慧就像幼兒一般仍處於學習臉部辨識、情感辨識與基本邏輯層級，
但藉由機器學習技術，往後就能訓練出能夠判讀MRI的影像人工智慧；
也可以藉由人工智慧分析、判斷電腦與手機甚至是資料庫是否有出現被駭客入侵或
植入木馬程式等異常之處。預計在2030年時，這類需要極度專注力並花費時間的工作，
將由跨領域「超人型」人工智慧進入人類的生活之中。

隨著人們的生活與網絡日漸密切，所有的一舉一動都被數據化，每個人所下載、上傳的
數據量以驚人的幅度快速成長中（如圖一），進而促成大數據技術的出現，
卻也讓資訊安全成為棘手的問題。雖然目前已有許多資訊安全的防護系統可以在監測出
潛在的威脅並發出警示提醒使用者，但要想更進一步去確認是否真的存在威脅、
以及存在何種威脅卻相當困難。即便是對於擁有專業的IT部門的大型企業而言，
也是極度耗費人力與時間的事情。然而對於擁有超級電腦運算能力的人工智慧而言，
顯得輕而易舉。專家表示，人工智慧的演算法在特定領域確實比人類能力更好，
資訊安全就是其中之一。

人工智慧應用於醫療領域，將儀器、檢驗結果與醫師診斷結果等數據建立成資料庫後，
再讓人工智慧去學習，日後人工智慧就能充當醫生的助理，協助醫生判讀檢驗影像的結果
。人工智慧可降低誤診，更重要的是可以跨科別學習，在判斷病情時也不會侷限於單一
科別。舉例來說，當三叉神經痛的病患因牙痛去看牙科時，藉由人工智慧判讀與分析，
就可以在第一時間由人工智慧診斷出正確病因，直接轉診至神經外科接受正確治療。

然而，人工智慧並非能完全取代醫生或者是資訊安全維護工程師的角色，人工智慧只能
提供分析的結果與建議，最後的病症確診或是資訊安全的問題還是要由專業的醫師以及
資訊工程師去判斷。畢竟知識日新月異，能夠觸類旁通的人類才有可能在發生新案例的
時候嘗試找出可能的原因。人工智慧只能在既有的龐大資料海中找出相符的可能因素，
卻不具有發現、創造的能力。

不過日前Sony卻對外宣稱要在2050年以前開發出能夠獲得諾貝爾科學獎的人工智慧技術，
代表人工智慧將可能也具有發現新事物的能力。

日本擲 30 億台幣策略採"漸進式"開發 不需大量數據的基本 AI 技術
美國政府在未來 5 年，計劃支出 2 億美元進行相關研究，許多日本企業把 AI 研究基地
設在美國，日本國內相關人才研究短缺是嚴重問題，需要走出不一樣的路。
日本政府決定擲 30 億台幣開發 AI 技術，對維繫日本生產力而言是迫在眉睫的任務，
因此目標是開發出不需大量數據的基本 AI 技術，能夠在人類因資料不足而無法察覺問題
的情況下找出最優化的解決方案。例如：豐田與 NEC 與理研合作，專注在製造業與基礎
建設管理的 AI系統，可以藉由感測器數據，偵測連有經驗的工人都可能忽略的機械故障
訊號，解決生產線上的低效率問題，系統會分析每個病患的數位醫療紀錄，提供大部分
醫生都想不到的治療方案，還可降低不必要的醫療支出。
日本政府將 AI 技術當作經濟成長策略的支柱，解決人口下滑與工程師等其他技術勞工
短缺問題。(720字；圖1)

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