發展AI人工智慧 首要正確認知 深度學習「三思後行」

訪問來賓：清華大學工業工程與工程管理系 特聘教授 桑慧敏

人工智慧（Artificial Intelligence）簡稱AI，近年來成為非常熱門的話題，事實上在1997年，IBM的超級電腦「深藍」(Deep Blue)，就曾經打敗當時的世界西洋棋王 卡斯巴羅夫， 使得人們對於人工智慧的發展與應用，開始有了各種想像。世界各先進國家都在發展人工智慧，台灣官方也把發展人工智慧AI納入「數位國家、智慧島嶼」的國家發展戰略中，希望能夠推動產業創新、經濟結構轉型。
長期研究數據分析與人工智慧的 清華大學工業工程學系特聘教授桑慧敏認為，一般民眾對於人工智慧的 認知並不正確，台灣要推動AI人工智慧，首要重視的應該是關於AI的基礎教育，或是科學普及教育。

桑慧敏表示，很多人以為人工智慧，是機器自己有了智慧，但事實上恰好相反，全部都是人類希望機器做什麼，它就按部就班的按照人類設定的方法與步驟，一步步往人類設定的目標向前推動，而機器可以一直做重複的動作而且比人類還要快，從不懈怠，因此人工智慧最需要的是人類的邏輯與思考，結合數據的分析與撰寫程式，教會電腦或機器人，去執行人類想做到的工作。

對於AI的應用，桑慧敏也表示，AI人工智慧已經可以應用在許多生產、製造，甚至設計上的難題，但使用AI技術必須清楚邏輯的推演，首要就是定義正確的目標。就以台灣的強項電子代工業、要把生產效率 最佳化，就可以運用AI，但如果人類定錯了方向，AI人工智慧再怎麼強大，也找不到「最佳解」。

桑慧敏表示，AI人工智慧的系統，是極度目標功能導向的，並且完全依靠邏輯來進行運作。對比真人與AI，真實的人類面對未知，會自己臨機應變，但AI人工智慧的系統不是。
AI依靠的是人類設計者先設定正確目標後，設想推演各種可能的情況，把接下來每一個步驟，清清楚楚的設定好精確的動作與應對方案，如果有疏漏，人工智慧的系統將無所適從、馬上停擺。這就是人工智慧與真實人類最大的不同，因此，AI設計者必須要有更強的發想創意。

「深度學習」這名詞，是近年來提到AI時最常被提及的，桑慧敏強調，人工智慧的機器或系統在進行「深度學習」時，事實上跟人類的學習方式完全不同。例如，人類教導孩子騎自行車，一開始摔倒，父母親只需要用概略的說法提示之後，孩子就能自我學習調整，
但是 AI人工智慧的機器 進行「深度學習」時，非常依賴人類一步步精確設定、調整權重，還有邏輯設計，並導引到正確目標。桑慧敏強調，中國古人所說的「三思而後行」，就可以套用在人工智慧的深度學習上，這裡的三 是指多的意思，也就是人工智慧是用多層次的不斷運算、根據前面的誤差，調整權重，依靠高速電腦 短時間內進行數百萬次的
邏輯判斷與修正演算，找到正確的解決方案。

行政院早在 2017 年 10 月就核定「數位國家‧創新經濟發展方案」，認為AI 技術發展將帶動數位經濟新商機，AI也是我國未來發展動能之一，政府也已經規劃建置 國家級 AI 研發 以及 雲端服務基礎建設，還要發展AI 應用的軟硬體技術 與服務等項目，政府並且在「研發先進數位科技行動計畫」 推動策略當中，將人工智慧 列為我國科技政策的重點項目。
日後的節目中，我們也會持續探討人工智慧發展的相關話題。