2017 年稍早,中國(guó)阿里巴巴跟螞蟻金服的創(chuàng)辦人馬云才對(duì)世界宣告,接下來(lái)是「互聯(lián)網(wǎng) +」進(jìn)入「AI +」的時(shí)代,各種相關(guān)人工智慧新聞在這幾年與日俱增,也早已標(biāo)志著人工智慧的未來(lái)已勢(shì)不可擋。近期最受人矚目的消息,當(dāng)屬 Google 子公司 DeepMind 推出 AlphaGo,在 2016 年的圍棋對(duì)弈中以四比一擊敗南韓棋王李世乭;到了 2017 年初,更以 Master 之名在網(wǎng)路圍棋上橫掃各國(guó)高手。過(guò)去人們認(rèn)為機(jī)器不可能趕上人類(lèi)的領(lǐng)域,竟然被 AlphaGo 稱(chēng)霸,讓人們不得不正視人工智慧的重要性及隨之而來(lái)的影響。
其實(shí),人工智慧發(fā)展到今日并非一蹴可及。早在上個(gè)世紀(jì) 1950 年,著名的英國(guó)密碼學(xué)家圖靈(Alan Turing)就提出了「圖靈測(cè)試」:看機(jī)器能不能讓人無(wú)法辨別隔壁房間裡回答問(wèn)題的是人類(lèi)還是電腦。而西元 1956 年,人工智慧之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)也提出人工智慧三大概念「感測(cè)、認(rèn)知、移動(dòng)」,開(kāi)啟了人工智慧研究的第一階段。但由于研究方法及應(yīng)用領(lǐng)域的諸多侷限,人工智慧的整體進(jìn)展十分緩慢,直到 1997 年 IBM 深藍(lán)電腦用西洋棋戰(zhàn)勝人類(lèi)棋王,再度吸引世人的注意力。
進(jìn)入 21 世紀(jì),人工智慧的研發(fā)力道才又持續(xù)增長(zhǎng)。2004 年美國(guó)國(guó)防高等研究計(jì)劃署(DARPA)在內(nèi)華達(dá)州沙漠開(kāi)始舉辦自駕車(chē)競(jìng)賽,促使 Google 從 2009 年啟動(dòng)自駕車(chē)專(zhuān)案計(jì)畫(huà)。Google 與史丹佛教授吳恩達(dá)(Andrew Ng)合作的 Google 大腦計(jì)畫(huà),于 2012 年成功從大量 Youtube 影片中識(shí)別出一千多萬(wàn)張有貓的數(shù)位影像。
同一年間,IBM Watson 超級(jí)電腦在美國(guó)的問(wèn)答節(jié)目競(jìng)賽「危險(xiǎn)邊緣」(Jeopardy!)打敗了兩大人類(lèi)常勝冠軍。此外,2012 年蘋(píng)果公司開(kāi)始在 iPhone 等裝置上推出云端人工智慧 Siri,Google 也在2012 年中于 Android OS 上推出 Google Now,人工智慧更深入日常生活應(yīng)用中。
至于令人驚豔的 AlphaGo,它的成功是靠著從 2006 年開(kāi)始發(fā)展的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)路(深度學(xué)習(xí)是執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù),而機(jī)器學(xué)習(xí)又是達(dá)到人工智慧的方法之一)。利用類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路的原理,透過(guò)大量資料訓(xùn)練學(xué)習(xí),可以建立出最適合收集數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)與觀察異常的人工智慧模式。當(dāng)然,這也有賴(lài)電腦的絕佳運(yùn)算能力,以及多臺(tái)彼此合作的強(qiáng)大系統(tǒng),讓利用大量運(yùn)算而找出模式不再困難。
目前物聯(lián)網(wǎng)各個(gè)類(lèi)別,往往被稱(chēng)為「智慧 XX」(如智慧家庭、智慧城市等)。按照物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的基本的「感測(cè)層」、「網(wǎng)路層」、「應(yīng)用層」三層架構(gòu),所謂「智慧」的成分,主要存在于網(wǎng)路層傳輸后儲(chǔ)存資料的云端伺服器:透過(guò)運(yùn)用人工智慧的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)提供服務(wù),讓消費(fèi)者擁有良好體驗(yàn)。
近期人工智慧在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用,已有許多驚艷成果。2014 年,全世界第一個(gè)懂得識(shí)別人類(lèi)情緒的超萌機(jī)器人 Pepper 登場(chǎng),可以跟人類(lèi)聊天。2015 年,Google 展示首次由盲人完成在公共道路上駕駛的自駕車(chē),震驚各大車(chē)廠,紛紛跟進(jìn)宣布自駕車(chē)計(jì)畫(huà)。同年,中國(guó)大疆無(wú)人機(jī)在農(nóng)田裡協(xié)助噴灑農(nóng)藥;而電商巨擘亞馬遜也展示自家的送貨無(wú)人機(jī)原型,并于 2016 年在英國(guó)展開(kāi)無(wú)人機(jī)送貨服務(wù)。另外,亞馬遜在 2015 年開(kāi)始販賣(mài)的 Echo 喇叭,內(nèi)建直覺(jué)好用的人工智慧 Alexa,讓 Echo 到 2017 年初已賣(mài)出超過(guò)五百萬(wàn)臺(tái),很多大廠亦搶著跟亞馬遜合作。亞馬遜也因此領(lǐng)先 Google、蘋(píng)果公司,成為智慧家庭的現(xiàn)任霸主。
從上述世界級(jí)企業(yè)的大動(dòng)作,再再都說(shuō)明人工智慧將主導(dǎo)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的服務(wù)??上У氖牵芏嗯_(tái)灣製造業(yè)公司的老板仍舊只有硬體思維,希望可以賣(mài)大量生產(chǎn)的物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)品出去。然而物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)系統(tǒng),人工智慧與大數(shù)據(jù),讓提供客戶(hù)個(gè)性化需求的服務(wù)變得容易,少量多樣的客製化是必然趨勢(shì)。也就是說(shuō),在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,要考量自家產(chǎn)品在整個(gè)價(jià)值鏈與生態(tài)系扮演的角色, 結(jié)合其他伙伴(尤其是人工智慧),才有成功機(jī)會(huì)。只想以一家公司提供的產(chǎn)品做好物聯(lián)網(wǎng)的垂直整合,又受消費(fèi)者歡迎,是非常不容易的事。從全球人工智慧領(lǐng)域的前幾名大廠 IBM、Google、微軟、騰訊、阿里巴巴、百度、Facebook 跟亞馬遜等,在硬體方面都不會(huì)插手太多,而是以買(mǎi)公司或找伙伴合作可知一二。
臺(tái)廠過(guò)去習(xí)慣用大量生產(chǎn)、微薄利潤(rùn)來(lái)賺錢(qián), 但紅色供應(yīng)鏈掘起,早已大為侵蝕臺(tái)廠版圖,代工與純硬體思維的商業(yè)模式到了物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代也不再適用,必須改變才能存活。而因?yàn)檫x擇變多, 必須提供更好的使用體驗(yàn),客戶(hù)才愿意掏錢(qián),這在 B2C 面對(duì)一般消費(fèi)者的時(shí)候特別明顯,連帶對(duì) B2B2C 的影響也越來(lái)越大,一旦忽略,公司就可能會(huì)因訂單大減而覆亡。
也就是說(shuō),在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,有價(jià)值的產(chǎn)品+ 服務(wù)的商業(yè)模式,必然得在價(jià)值鏈+生態(tài)系中占有一席之地,當(dāng)中人工智慧更是決定服務(wù)優(yōu)劣的核心?,F(xiàn)在臺(tái)灣學(xué)界在人工智慧研究的能量有一定水準(zhǔn),政府也打算朝這方面強(qiáng)化,雖然臺(tái)灣產(chǎn)業(yè)界在人工智慧上的能力比起中美相對(duì)弱勢(shì)許多, 但若找到學(xué)界或大廠一起合作發(fā)展,就能在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代共創(chuàng)美好未來(lái)。