观念平台-AI的未来?

2018-02-08 21:21 网络整理

2018年02月08日 04:10 工商时报

畲日新逢甲大学讲座教授兼跨领域设计学院院长

人工智慧之红,令人不明究理!若以Gartner Hype Cycle的线型来剖析AI,应该属于没有理性的过热(Peak of Inflated Expectation),多数人在人云亦云的名词解释与论述中迷失。这些年来,时髦的科技名词每每攻占媒体版面或封面,摇旗吶喊者眾、随之起舞者亦不在少数,但老神在在的厂商往往一笑置之,形成了科技热、產业冷的导入鸿沟,物联网、大数据、人工智慧等均属此列,唯有慎思明辨、冷静投资者才能成功地顺势而为,成为赢家。

近期接受中国国际电视台(CGTN)的直播採访中,过去一年接连唱旺AI的科技大腕李开復董事长出现髮夹弯的预测:「到了今年底,我觉得会有很多泡沫破掉。」时髦观点的生命周期之短可从另一个变动中得到印证,最近一则大陆微信遭到删除,原因是内容点评李克强推动「大眾创业、万眾创新」的结果,成了「大眾失业、万眾断薪」。这些趋势上的时尚泡沫不也是这些具前瞻观点的大腕所吹捧出来的吗?趋势专家的社会责任,似乎也在髮夹弯中令人迷惘!

正本清源看待这些趋势,不随着热潮的吹捧而丧失判断能力,才是正途。平心而论,前述的科技发展与应用趋势本身是中性的,创新与资本的有效结合一直都是產业的关键挑战,因此能顺利跨越「死亡之谷」的厂商才会是创新胜利组。尤其是互联网所连结起来的机与人,造成的马太效应使得產业竞争的激化,更是造成经营者深陷决策进退维谷的两难,有待对于趋势精准的理解与实践,才得化解。

还记得工业4.0吗?可能已经退流行的第四次工业革命,讲究的是线上与线下串接所拓展的新领域:Cyber Physical System是共通的语汇,应用亦不仅止于工厂自动化的原始概念;马云声称的新零售,不也是串接电商与实体通路的O2O模式?个人基于这些年学习智慧制造的心得,发展出一个D2D模式,花了这么多投资的目的,无非是引用数据做出更好的数据,產生对產业或社会更有效益的影响。挑战是,从数据(Data)到决策(Decision),要落实经营绩效却大费周章。

想像一个时钟,12点位置是Cyber、6点位置是Physical、9点位置是Data、3点位置是Decision。目前这些科技Buzzword的排列大致如下:6-9是物联网、9-12是大数据、日正当中的是AI、3点钟方位是经过AI后粹炼的智慧决策(在商业活动中统称为Business Intelligence),而关键是3-6点钟这个区段,这些决策品质在真实世界(Physical)是否能產生价值?零星地高唱这些Buzzword只会造成困扰,如何发展一个观照全貌的生态体系,并且打动老板们投资在这些关键技术上(而且是极昂贵的投资),还得多加把劲!

顺时针的发展会遇到极大的困难,由物联网的装设到大数据的累积,是目前多数台湾厂商在迈向工业4.0的努力,但遇到AI时就彷佛跨越不过去的大山,因为AI不只是技术问题,而是结合高速运算、统计模式与专业领域的三合一挑战。三者缺一不可造成了AI在各个领域中的巅峰型挑战,谁能首先攻顶就有望排除竞争者的缠斗,跨过了天险,支援各种应用领域的决策智慧,还得面临是否具有產业或社会效益的价值评估。完成了顺时针的一个循环,才算是发挥了人工智慧的效用,否则AI工具化的效益评估是说服不了投资者的,或许这是李先生预测的泡沫化的立论基础。

一个市场导向(第四次工业革命不是许我们一个以人为本的社会吗?)应该改採逆时针的发展策略,从价值、商业(或社会)智慧、人工智慧、大数据倒回来定义物联网,一环扣合一环地解答这些科技的手段究竟创造了什么价值、解决了什么问题。否则,感测器装了、资料搜集了,目的说不清楚,整个顺时针的努力还得要修修补补,增加更多建置成本才能发挥系统整合的效益。越过巅峰的努力有很多已非技术所能回答的命题与问题,因此,跨领域在当代一时之间亦成显学,不过,说得容易,胜利组仍属于那些能实践的厂商。

个人对智慧社会的许诺并不悲观,但对于一窝蜂的凑热闹感到不耐!常识、知识、见识与胆识在这一波数位转型的浪潮中缺一不可,勿将方法与目的错置才不会泡沫化!厘清定义、价值与终极关怀的效用,是所有產业与经济活动中不能规避的课题。对于AI的未来,并不悲观!

收藏 举报

延伸 · 阅读