20年一遇的新機會與新挑戰 十一月二十八日，美國西岸時間早上七點，賭城拉斯維加斯。

亞馬遜網路服務（AWS）開發者大會第一個主題演講正要開始。多數與會人士仍睡眼惺忪，「全世界大概只有亞馬遜會排這種時間，」一旁的台灣媒體嘀咕著。

但當應邀出席的著名兒童援救機構棘刺（Thorn）執行長柯度娃（Julie Cordua）開始演講，她丟擲過來的冷硬事實，讓所有人瞬間清醒。

「在這個國家，每個小時都有數百個小孩，被迫在網路上性交易。」

她在螢幕上秀出一張剪報。「這是一個十五歲女孩，離家去見一個自稱十七歲的網友。此人真實身分卻是個三十六歲、剛出獄的逼良為娼前科犯。四十八小時之內，她被迫上網刊登援交廣告，自稱十八歲。」

然後悲劇戛然而止。「棘刺及時通知當地警察，四十八小時之內，女孩被救出。」

棘刺與亞馬遜合作開發的AI系統，能從網路上的數千則色情廣告中，篩出有「被逼迫、未成年」氣息的幾則。因此，在過去兩年半時間，讓六千個未成年受害者逃出虎口。柯度娃一說完，滿堂觀眾頓時大力鼓掌。

十一月初，英特爾執行長科再奇在里斯本Web Summit的主題演講，也介紹英特爾與美國聯邦政府合作的拯救失蹤兒童計劃（Intel Inside, Safer Children Outside）。他說，這是「用人工智慧行善」（AI for Good）的首例，同樣贏得滿堂彩。

中國微軟則與吉林省的民間尋人組織「寶貝回家」合作，比對失蹤兒童與全中國各地收容所的一萬三千張兒童照片，順利找到一個失蹤四年的廣州唐氏症男孩，並在二○一六年登上一個尋人電視節目。

爸爸抱著已經十七歲的兒子，在全中國千萬觀眾面前痛哭失聲。

這些科技企業樂意暢談他們如何用最先進的AI技術協尋失蹤兒童，理由容易理解。第一，感人。第二，不會有人因為工作被取代而憤怒。

最重要的是，效果實在好到令人難以置信。與棘刺合作的部份警政單位，破案效率大幅提升六五％。

與英特爾合作的半官方機構——美國國家失蹤與受虐兒童援助中心（NCMEC），找到失蹤小孩的平均時間，從三十三天大幅縮短到驚人的一天。 ▲北京微軟總部的270度環景螢幕，顯示微軟如何用科技協助打造智慧城市。微軟人員指出，未來用機器學習來分析，甚至可以進一步預測、預防塞車、車禍甚至犯罪事件。

圖像辨識
揪出人眼看不到的小細節

這些小孩與他們的家人，堪稱這一波「深度學習」革命，最早也最特別的一批受惠者。

AlphaGo轟轟烈烈的兩場棋王大戰，讓全世界都記住「深度學習」，也知道它是這一波AI革命的核心技術。

但其實，在圍棋之外的若干專業領域，深度學習激起的變革，甚至更早、衝擊更大。例如，電腦視覺領域的AlphaGo時刻，便出現在二○一二年。

該年，史丹佛大學AI實驗室主辦的ImageNet圖像辨識比賽，出現驚人大突破，多倫多大學深度學習大師辛頓（Geoffrey Hinton）麾下兩位博士生所組團隊，辨識成功率竟一舉達到第二名的接近兩倍。

該團隊首度採取的深度學習方法，快速被Google、臉書等全世界最傑出的研究團隊跟進，整個領域進步神速。到了一五年，位在北京的微軟亞洲研究院團隊發表論文，首度讓電腦視覺達到超越人眼辨識的水準。在ImageNet的五萬張測試圖片，辨識錯誤率降低到四．九四％，超越人類的五．一％。

微軟將這個位居全球最頂尖之林的演算法，用在人臉辨識，可以分析二十七個不同臉部特徵，從不同角度、光線、表情的照片，識別出同一人；甚至連長大幾歲、容貌已改變不少的失蹤兒童，都可以認出。

經過海量訓練數據，「我們的系統自動學習到，哪些人臉區域和相貌特徵不會隨著年齡改變，」負責人臉識別核心算法的微軟亞洲研究院資深研究員陳博表示。

英特爾大變身：進軍電影、汽車，還會救小孩

英特爾的拯救失蹤兒童計劃成員、資料中心事業群首席資料科學家羅傑斯（Bob Rogers）讓《天下》記者嘗試從一張失蹤男孩（真實案例，已找到）的大頭照，去人工比對資料庫隨機挑出的幾十張和他一樣是褐髮、黑眼特徵小男孩的照片。

「裡頭有一張是他被找到時的模樣，」羅傑斯說。

哪一張？記者花了大半天挑了幾張，都被打槍。實在太難了，髮型、攝影角度、體型，有太多變數干擾。

羅傑斯接著執行英特爾的辨識程式，不到一秒時間，馬上找出正確答案。

這個程式，現在忙著處理臉書等網站業者每天主動傳送給NCMEC、平均兩萬多筆的可疑線報。

這些線報裡頭，相當大部份是網站刊登的色情與援交廣告或訊息。英特爾的深度學習軟體，會將裡頭的圖片臉孔，與NCMEC資料庫裡頭數十萬筆失蹤小孩的照片比對。

如此複雜的工作，過去光靠該組織二十五個分析師整天靠肉眼比對，根本無法負荷。

金髮、高大的英特爾資料中心事業部副總裁兼IT變革事業部總經理戴維斯（Lisa M. Davis）親自負責這個專案。她曾在美國聯邦法警局擔任資訊長，兩年前，她的前上司、前聯邦法警局局長克拉克（John F.Clark），轉到NCMEC擔任總裁，問她：「英特爾可以幫忙嗎？」

這個詢問來得正是時候。英特爾為了迎接AI時代，整個營運方式開始轉型，開始走出去，為客戶提供諮詢服務，如同微軟、IBM二十年前在網路時代降臨時做的轉型。

老字號的英特爾開發者大會（IDF）今年甚至停辦。取而代之的，是分散世界各地的中型研討會，例如《天下》參加十一月在紐約召開的首屆Shift大會，到場的是數百個金融業、媒體與醫療業的客戶，個個西裝楚楚，與過去多是穿著牛仔褲的工程師大不相同。

「英特爾過去說的常是：CPU要多快？」羅傑斯說，「現在則是：幫助顧客搞清楚，這東西對我的意義是什麼？我的角色是什麼？把顧客的需求連結到我的產品線。」

「我們現在也是一家解決方案公司（Solution Company），」戴維斯對《天下》記者說。

例如，英特爾用來尋找失蹤兒童的人臉辨識技術，也可用來幫老電影公司活化舊資產。華納兄弟便使用這個技術，去辨識該公司瀚海般的老電影庫存，讓電腦精確找出每個演員的所有演出片段，方便剪出各式各樣的懷舊電影片段集錦。

英特爾近年來致力跟上AI浪潮。一連串併購，包括高價收購自駕車晶片先驅Mobileye，以及低功耗晶片公司Movidius，都是電腦視覺相關公司，只是分別專注在自駕車、無人機與VR裝置等不同的應用場景。

這家矽谷元老的諸多轉型努力，華爾街看在眼裡。十一月開始，接連發布的外資報告力挺英特爾。大和證券認為英特爾在AI領域的能力「被市場低估」。

《霸榮週刊》在十一月初，喊出英特爾股價未來一年可漲二五％。

英特爾的市值在七月到十一月這一波足足漲了四五％，又重新超過台積電，奪回全球半導體市值龍頭的寶座。

電腦視覺感知 掀起新風暴

小辭典
人工智慧（AI）

任何一種可以讓電腦模仿人類智能的技術。

機器學習

人工智慧的一支，用統計技術讓電腦可藉由累積經驗改善能力。

深度學習加持下的電腦視覺，因為應用廣泛，已在醫療（見一○二頁）、安控（見一○六頁）、無人機以及工業應用等領域，掀起變革波瀾。 ▲輝達在開發者大會介紹用在城市的臉部辨識功能。傳統的安控加上用AI強化的臉部辨識，將讓罪犯無所遁形，但也引發侵犯隱私的爭議。（GettyImages提供）

斯迪富融資公司分析師卡西迪（Kevin Cassidy）認為，整個電腦視覺晶片市場，包括用在無人機、安控攝影機、機器人、汽車市場，會在二○二一年達到三十億美元規模，年均複合成長率超過三○％。

更關鍵的一點，被看好將在幾年後大爆發的無人車浪潮，最核心的技術之一，也是電腦視覺。二○一八年將在世界各地上市的大改款奧迪旗艦車A8，便採用英特爾旗下Mobileye 視覺技術。

好像回到一九九五：這次，衝擊將大過網路

這是世界第一款擁有歐規第三級自駕能力的量產汽車。遇到塞車、停停走走時，駕駛可以將雙手放開方向盤，看手機或報紙，電腦會自動剎車、加速，甚至急轉變換車道。

美國科技六強的AI佈局

《天下》採訪團隊於三個月期間，走訪紐約、西雅圖、北京、拉斯維加斯，直擊亞馬遜、微軟、英特爾三大科技巨頭，最新的AI佈局。

在這些現場，許多人臉上帶著情不自禁的喜悅，辦公室的空氣都洋溢著興奮的氣息，這個氣氛很眼熟，不少資深業界人士都回想到，網路科技剛出現的時期。

「很像一九九五年的時候，」曾任微軟人工智慧部門亞太研發總監、回台灣創立AI實驗室的杜奕瑾說。

為何是一九九五年？原來該年史上第一個純網路股網景上市，一天之內大漲二○八％，引爆之後浩浩蕩蕩的「.com」熱潮。

杜奕瑾是台灣網路先驅，學生時代架設著名的批踢踢實業坊（PTT），更參與創立當時台灣最大的蕃薯藤網站。

日後到美國，又因緣際會投入AI，屬於微軟語音助理Cortana研發團隊的核心成員。

他說，AI的應用層面極廣，「我看到的是一片藍海無限可能，看到所有產業，包括醫療、金融都可以做，那不就跟當年的.com一樣？」

另一個也在最近離開大企業創業的AI重量級人物、前百度首席科學家吳恩達，在《時代雜誌》採訪時說，他認為深度學習的衝擊，甚至將大過網際網路，「就像一百年前，電力改變了每一個產業，AI也會一樣。」

深度學習加持 繞過「波蘭尼悖論」

因為，深度學習解決了AI領域的一個百年難題。

人類有很多複雜的能力，都是「憑感覺」執行，自己無法清楚描述、歸納，因此也無法寫成程式，用電腦複製這個能力。

麻省理工史隆管理學院主任研究科學家麥卡菲（Andrew McAfee）與該校管理學教授合作的新書《機械、平台、群眾》解釋了這一點：

「人類的許多能力中存在這樣的不自知，從在車流中駕駛汽車，到辨識一張面孔。對於這一個特別現象，匈牙利出生的哲學家、科學家波蘭尼（Michael Polanyi）有精彩的概括，他說，『我們知道的，比我們講得出來的還多。』這種現象後來就被稱為『波蘭尼悖論』（Polanyi’s Paradox）。」

深度學習另闢蹊徑，繞過這個理論限制。只要灌入海量的註記過資料，電腦就可從這些資料當中，自行找出這些細微的模式，「學會」人類最精巧的技藝。

這麼厲害的科技，為什麼直到最近，才開始為世人所用呢？ ▲即將上市的大改款奧迪旗艦車A8，全車裝滿感測器、光學雷達，這是世界第一款擁有歐規第三級自駕能力的量產汽車。遇到塞車、停停走走的時候，該款車的駕駛可以切換到「塞車導航」模式，將駕駛權交給電腦。（達志影像／路透社提供）

「大家都說，是因為網路累積的大數據，」前Google北京研究院副院長、宏達電資深副總張智威，在台灣人工智慧年會演講時自問，「但是大數據已經講了十年了，為什麼到最近兩、三年，深度運算才受到矚目？」

原因是，學界後來發現，原來「量變會帶來質變」。當輸入電腦模型的資料集從原先的數十萬份，增加到百萬甚至於千萬份時，電腦模型預測的精確度，會跳躍性地提高一○％、二○％，大幅增加預測的可信度。

「產業發現AI再也不是可有可無，而成為企業生死存亡的關鍵時，」張智威說，「整個產業就井噴了。」

各大科技企業紛紛擁抱AI。Google執行長皮蔡在一年前宣示，企業目標從「行動優先」，轉向「人工智慧優先」（AI First）。

納德拉（Satya Nadella）三年前接任微軟執行長以來，多次提及公司目標是「行動與雲端優先」。但最近出爐的二○一七年微軟年報，AI也取代行動業務，成為優先之一，且年報中六度提到AI，反觀去年則隻字未提。

連過去力挺物聯網的台積電董事長張忠謀，都在最近改口：「台積電在未來十年，會大力投入AI。」

自然語音 引爆電腦介面革命

一六年，微軟語音辨識團隊，首度達到與人一樣水平的辨識精度。

於是，繼電腦視覺之後，自然語音成為第二個百家爭鳴的新商機。

「語音，將是機械學習造就的下一個顛覆！」

洪厚聲音傳自美國拉斯維加斯最大的室內場地，美高梅大花園體育館擠滿將近兩萬名來自世界各地的工程師、記者，專注聆聽亞馬遜技術長威格爾（Werner Vogels）一年一度的主題演講。這是AWS開發者大會的重頭戲。

高壯、理著大光頭、穿著西雅圖著名搖滾樂團「幽浮一族」黑色T恤上台的威格爾，繼續他的下一個預言:「自然語音，將是二十一世紀新一代電腦系統的主要介面。」

亞馬遜夠資格這樣說。因為靠著大熱賣的智慧喇叭Echo，全美已經有超過一千萬家庭，回家後可以邊解開領帶邊說，「Alexa！播放五月天的最新專輯。」便能即時享受音樂舒壓。甚至可以靠語音開燈、開冷氣，因為開利的空調、飛利浦的智慧燈具，也都內建語音助理Alexa。

亞馬遜已在短短兩年內，打造出全球最大的語音生態系，成功攻佔美國家庭的客廳。逼得蘋果、Google甚至微軟，也都跟著推自己的智慧喇叭。

亞馬遜的下一步是什麼？當然是攻佔辦公室了。

威格爾隨即發表「Alexa企業版」，只要放一台Echo喇叭在會議室中間，就能輕鬆命令電腦「關燈、播放投影片」，發現會議室被佔了，也可直接問Alexa，「哪裡還有空的會議室？」

他一再強調，語音是溝通最自然的方式。

事實上，美國已經有不少金融機構與亞馬遜合作，推出語音銀行的服務。例如，前身是通用汽車金融部門的純網路銀行Ally Bank。（見一一○頁）在電腦視覺、語音介面之外，深度學習將更進一步走入每個企業內部，改善營運流程。例如，最近微軟亞洲研究院與香港一家大型航運集團戰略合作，用AI改善物流效率。結果才進行一個多月，一年已經可省下接近一千萬美元。

「他們很驚訝，結果跟我們買了更多雲端服務，」亞洲研究院副院長劉鐵岩說。

另一個合作，則是與北京一個國際級的大型私募基金，做AI操盤的模擬研究。（中國並未開放純人工智慧的基金進入金融市場）

擔憂１：AI造成新貧富差距？

劉鐵岩導入最新的「符號學習」技術，結果效果好到他想回頭去檢查，算式是不是出問題，「太可怕了，真的有這樣的secret formula（獨門祕方），收益就太高了。」

這些，引發一個全新的擔憂。由於機器學習人才已成為稀有財，許多人擔心，如果這些人都被大科技企業席捲一空，改善效果又如此顯著，企業間的貧富差距，豈不一夕間被放得更大？

美國《連線》雜誌訪問的一家AI新創公司執行長就抱怨，Google、臉書、亞馬遜、微軟加上英特爾，「五家雇走所有的PhD，也擁有所有PhD科技。」

令人意外的是，奉行儉樸哲學，常被Google、微軟人笑「小氣」、「像軍校」的亞馬遜，竟砸最多錢挖人。根據薪資研究機構Paysa今年四月的調查，亞馬遜一年投資二．二八億美元來做AI人才招聘，比第二名Google、第三名微軟的總和還多。

花這麼多錢儲備人才，為什麼在各式各樣的AI學術競賽，例如ImageNet等，都看不到亞馬遜研究員的名字？AWS人工智慧總經理伍德（Matt Wood）笑了出來，他說，「我們的哲學跟其他公司有點不大一樣。」

他強調，亞馬遜一切以顧客的需求為出發點，雖然有上千個AI科學家，但都跟工程師與產品團隊緊密合作，解決顧客的實際問題。「我們是故意這樣做的，我們不會打造巨大象牙塔，上千個人在那裡空想，我們的人會出去真正幫助顧客，這是很大的不同。」

亞馬遜的務實哲學，體現在十一月發表的一系列AI輔助開發工具。例如大幅簡化機器學習訓練流程的SageMaker，甚至還有一台具備深度學習功能的無線攝影機「DeepLens」，供開發者實際操練深淺不一的電腦視覺模型。

亞馬遜的目標是「讓人工智慧權力下放」（Democratizing AI），讓更多新創或是技術水平不高的公司，也能開發自己的AI技術。

「我們希望讓一般開發者可以具備資料科學家一樣的能力，」AWS全球行銷副總凱爾曼（Ariel Kelman）強調。

擔憂２：這次會不會又是泡沫？

然而，看到這麼多大小企業都高喊投入AI，見識過二○○○年網路泡沫的資深軟體人，都不免有點擔心。

「我覺得現在有點過熱了，」專長是電腦視覺、與輝達產學合作的台大資工教授徐宏民說。

尤其是，網路泡沫時期常見的「過度承諾」不幸事件，也在AI領域發生。而且，還是這個領域元老中的元老——IBM寄予厚望的「華生」系統。

今年二月，IBM華生與鼎鼎大名的休士頓安德森癌症中心宣布拆夥。原來，雖已合作研究長達五年，雙方卻沒有開發出一個可以用在病人身上的工具。安德森癌症中心主任因此去職。

七月，一位《Forbes》專欄作家甚至寫著，「華生是否是個笑話？」 外界普偏批評，之前IBM對華生的效果宣傳太過頭。早在一三年，就宣稱「電腦運算的新時代已經出現了」，還在該年的《Forbes》報導中過度樂觀地說華生「現在可以進行臨床實驗」、「幾個月內就能被用在病人身上」。

影響所致，在全球科技高歌凱進之過去一年，IBM這個「AI老字號」卻始終股價低迷，本益比更一路下探十三倍，與Google、微軟的三、四十倍完全不成比例。顯示投資人對其前景毫無信心。

不少資深科技人提到IBM，都直接說：「它沒跟上這一波。」

傑富瑞投資銀行分析師基斯納（James Kisner）指出，最嚴重的結構問題，在於IBM在最熱門的深度學習、大數據領域的人才投資，根本就不足。例如，亞馬遜公布的AI相關領域招聘職位，便高達IBM的十倍。

在全新AI科技掀起的典範轉移，稍一不留神，即便是本來的領先者，都可能被後浪擠走。

IBM是一例，台灣科技業也不能不慎…閱讀完整內容