玉山科技講座:AI應用 將是更大型產業革命
世界日報
2021年8月15日 週日 下午2:00·
南加玉山科技協會13日舉辦講座「從信息時代到智能AI時代」,邀請台灣前科技部政務次長許有進分享人工智能和未來大數據將應用到各行各業的新趨勢。
許有進表示,他從2017年起在科技部主導AI和人工智能半導體設計方面的計畫。他預計人工智能和未來大數據將應用到各行各業。大家最初在2016年,開始注意到AI是引領下一個產業革命的重要技術。人工智慧的規模會比工業革命大N倍,硬體足夠做運算,人工智慧的突破特別是深度學習方面等,都為AI應用走出實驗室創造條件。
他說,AI需要有很多人才,所以台灣2017年成立四個台灣創新中心,80多個團隊有4000多個研究人員參與AI計畫。半導體「射月計畫」有20多個團隊為AI提供硬體支援。在台北小巨蛋還成立TTA新創基地。太空科技在台灣也在快速發展,3D腦神經機構和基因與細胞治療也是重點發展方向。2021年會看到深度學習、虛擬世界、電子錢包、太空方向技術、基因相關等領域在AI蓬勃發展下,愈來愈成熟。這些行業也會衍生更多的分支,比如無人駕駛等。
在Machine Learning機器學習中,從2016年,AI最初只是圖像分析,如今擴展到語言部分,比如語音電視等部分。AI需要更多的計算,因此需要硬體加速,半導體硬體的資源會越來越多。
數據轉型是下一個很重要的領域,2017年開始推出AI時,台灣AI缺少數據,後來隨著半導體應用,台灣在各個領域的數據方面已可達到平均水平。2018年全世界有20ZB Data(皆位元組,Zettabyte,縮寫為ZB ),到2025年會有175ZB Data ,其中30%是Live Data(一種可觀察的數據存儲器類)。企業內部存在數據存在資產不清、數據質量不高、數據與支持未關聯,資料再運用性低等問題,因此數據轉型必須有一個數據中台來整合數據。
講座由南加玉山科技協會理事長俞寧寧主持,駐洛杉磯台北經文處科技組協辦。許有進曾在美國矽谷就業及成功創業,在次長任內推動法規鬆綁、除了促成「台灣科技新創基地(TTA)」成立,還透過建構AI主機、設立AI創新研究中心、打造智慧機器人、半導體射月計畫與科技大擂台等五大策略,促成台灣產業智慧轉型AI化。
資料來源:https://tw.news.yahoo.com/%E7%8E%89%E5%B1%B1%E7%A7%91%E6%8A%80%E8%AC%9B%E5%BA%A7-ai%E6%87%89%E7%94%A8-%E5%B0%87%E6%98%AF%E6%9B%B4%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E7%94%A2%E6%A5%AD%E9%9D%A9%E5%91%BD-060029539.html?guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q&guccounter=2
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【智富雜誌】明日世界近在咫尺 大數據為成功必然養分
要真正打造「明日世界」,人工智能(Artificial Intelligence )、物聯網(Internet of Things)、智慧城市(Smart City)等一連串科技技術,最需要的元素是數據,大數據是各項技術的「養分」,亦是成功的契機。人類每一舉手一投足都可衍生大數據,透過大數據分析也幫助各行各業都走在時代的前端。
人人都談大數據,可是大數據是以甚麼形式存在,又如何影響大眾生活?
收集數據的傳統形式是使用問卷及電話訪問,但現時一部手機每日已產生大量數據,市場研究機構IDC預計,至2025年,每人每日接觸互聯網而產生數據的次數可高達4,909次,平均每18秒一次。
當數據規模大至某種程度,或是過於複雜,便無法以傳統技術在合理時間及成本下處理,這便稱為「大數據」(Big Data)。文本、圖像、音頻、視頻及數字等多種形式,都算得上是數據。數據如此多,又如何定義為有用的數據?當中可從五個方面來定義︰數據流量(Volume)、多樣性(Variety)、真實性(Veracity)、價值性(Vaule)及數據產生的頻率(Velocity) 。
大數據前途無可限量
哈佛大學教授Gary King認為,數據本身沒有甚麼意義,但若是通過數據分析(Data Analysis)判斷及預測,幫助各行各業,數據真正價值才能發揮。
未來數據規模只會愈來愈大及複雜,根據IDC預測,到2025年,全球數據量將擴展至163ZB(Zettabyte,即是163萬億GB),相當於2016年的十倍。163ZB是甚麼概念呢?即是相等於一個人觀看魔戒三部曲49萬億次。
IDC最新報告稱,今年全球大數據與商業分析市場規模預計可達1,891億美元,預計到2022年,這一數字將升至2,740億美元,增長近45%。事實上,單是美國的市場規模今年就達到1,000億美元,佔全球市場逾半,因此美國一眾科技公司,如IBM、Oracle、微軟、亞馬遜、Google等都群起爭逐這個市場。Google Cloud 6月就斥資26億美元,收購了數據分析初創企業Looker。
如此增長規模下,傳統的數據中心儲存空間有限、且愈來愈難以管理,因此大數據的未來出路亦會向雲端發展。據IDC報告,未來5年內,通過公有雲(Public Cloud)執行的大數據分析量,將以32%的年複合增長。
對於企業來說,從數據中能夠擷取諸多資訊和分析,有助預測未來業務及加強企業管理。而對於整個社會而言,大數據應用在各行各業,不論是零售、金融、醫療等行業的大數據都逐漸應運而生,加上人工智能的配合,顛覆了其發展。
金融屆結合AI及大數據
以金融業為例,據估計,到2025年,全球將有三分之二的金融公司,都將運用到A.I技術與大數據分析,促進金融行業的創新及提升產品質量、風險管控等等。2017年,美國初創企業EquBot夥同ETF Managers Group推出首隻人工智能智能選股ETF「AI Powered Equity ETF」(AIEQ)上市,首三個交易日就輕鬆跑贏大市,一度令基金經理感到恐慌,擔心終有一日會被A.I取代。
這隻基金利用人工智能和機器學習(Machine Learning ),對全美6,000多家上市公司的數據進行分析,又讀取大量的新聞和社交網站貼文,以分析經濟形勢及未來趨勢,從而挑選出70隻股票的投資組合,日以繼夜的數據收集及分析,機械人基金經理的確可以全年無休。
ETF大多數時間都跑贏大市,但基金創立至今仍跑輸大市。在投資世界,除了既定的規則外,還有投資者情緒、市場政策這些不確定性因素,人工智能還需更多數據與時間去學習。
若要機器真正做到像人類一樣思考,首先要從大量資料與數據中學習,因此大數據是人工智能的「養分」。隨著科技不斷發展,未來不止是人,智能家居,機械人或是機器也將產生大量數據,為科技不斷提供更多「養分」。屆時不只是自動駕駛、人面辨別、無人超市等難以想像的,皆可變成現實,人類距離「明日世界」亦愈來愈近。
數據標註員冒起
近年人工智能蓬勃發展,衍生了一個新職業︰「數據標註員」。
若要實現人工智能,機械人要不斷在大量資料與數據中學習,事實上並非所有數據都可以直接使用,圖片、語音、視頻等數據都是原始的材料,需要加工之後,再給機器學習。而數據標記員就是將數據作初步的處理,譬如標記一張照片內,誰是行人、那是車輛及道路等,再給予電腦分析。
數據標註員現時集中在印度、非洲等地區,為亞馬遜、Google、微軟等公司工作。根據分析公司Cognilytica年初報告,數據標註的市場規模在去年達1.5億美元,到2023年將倍增至逾10億美元。
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