老闆學校講座由台北市政府產發局主辦，泛科知識企劃執行

AI 已經是時下最流行、酷炫的科技詞，臉部辨識、語音辨識都少不了它。其實 AI 核心演算法「深度學習」(deep learning) 被提出也不過是 2012 年的事，科技一日千里讓我們難以想像，如今，AI 技術應用不再只是電機、資工領域的事了，其他產業也有進場的機會啦！

六月「老闆講座」邀請 Intel（英特爾）業務行銷事業群商用業務總監鄭智成分享 AI 的展望與各種應用場景，並介紹 Intel 如何透過 OpenVINO 工具包來帶領非資工領域的中小企業，使用預先訓諫的神經網路模型，進入看似難度很高的 AI 領域。

「深度學習」實現 AI 願景，擴大應用範圍

Artificial Intelligence (AI) 這個名詞在六十年前就由 John McCarthy 提出來，但因為硬體設備與演算法的侷限，一直到 GPU 與 CPU 就位、深度學習演算法推出、大數據建置齊備，AI 在 2010 年才真正崛起。

史丹佛大學建置了全世界最大的 ImageNet，在 2010 年開始辦理圖像辨識比賽，當時各參賽團隊正確率不到八成，2012 年多倫多大學 SuperVision 團隊提出深度學習神經網絡 (DCNN) AlexNet，以 16.42% 的錯誤率奪冠。2015 年冠軍 Microsoft 以 3.5% 的錯誤率，突破人類的極限，圖像辨識技術逐步純熟。

鄭智成表示，深度學習是人工智慧的一環，而深度學習法提出後，最大的改變在於：過往需要寫一堆程式才能判別一張圖像，現在人們只要運用海量數據「train（訓練）」機器，告訴它什麼是對的，接著當你餵新資料時，它就能按之前的訓練結果，「inference（推論）」適合的解答，因此現在寫程式並沒有那麼困難，硬體設備的要求也降低了。

他舉例，過往機場入出境的臉部辨識設備一台要價近百萬，現在用 PC 就可以寫出臉部辨識的演算法，且將 PC 晶片安裝在工業電腦上即可執行，成本差不多十萬而已，正確率還比先前的設備來得高。

在醫療產業上 AI 也有許多突破，如：以往需要醫生費時診斷的心臟疾病，現在可用機器協助判讀患者的心電圖，即時反應病患狀況，節省許多醫療設備與人事成本；過去眼球病變的辨識機器昂貴，需要大型的醫材公司才能開發，但鄭智成表示，現在小型公司花幾萬元就可以做了，更有公司以 2015 年於 ImageNet 奪冠的演算法，做出黃斑部病變的辨識系統，輔助醫生診斷，使得醫療器材變得很便宜。由此可知，AI 正逐步改變我們的生活及相關產業鏈。

免費 OpenVINO 工具包，開啟 AI 入門新契機

Intel 也在 2018 年推出免費、跨硬體 (CPU、 GPU、FPGA、ASIC) 的深度學習優化工具包 OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization Toolkit)，提供大家快速入門 AI 的機會。

鄭智成解釋，OpenVINO 已經預先訓練好一些常見的模組，也就是「inference」，大約有 20 種應用場景，包括：場地的動線安排、目標客群影像分析、車牌辨識等等，這讓非資工的外行人也不用倚賴 TensorFlow、Caffe 等機器學習的程式語言，僅需將訓練過的模組，套用至實際場景，並放在電腦上即可使用。

OpenVINO 也給予許多從事系統整合的供應商機會，如：大聯大，讓他們根據客戶所需的使用情境，提供相應的服務。

不過，鄭智成也坦言目前 AI 處在嬰兒期，主要應用集中在影像與聲音辨識、自然語言處理及自動控制，而且在影像與聲音辨識上未臻完美。以圖像辨識來說，AI 只會辨識經過訓練的特定圖樣，但無法掌握圖片脈絡，所以會發生將河裡的鮭魚認成鯊魚的窘境，他表示這都是未來機器學習需克服的問題。

Intel 目標：降低門檻、期望 PC 晶片就能執行

泛科知識的知識長鄭國威也參與了座談，他向鄭智成請教 Intel 在 AI 的佈局趨勢。「希望讓 AI 迅速在各產業普及，最好的方法就是讓所有訓練好的 Model，都能在 PC 晶片上執行」鄭智成表示，唯有如此，才能讓中小企業花十萬買工業電腦，就能享有 AI 帶來的效益，降低企業進入門檻。而台灣的工業電腦生產量又是世界第一，如果 AI 晶片能直接在 PC 執行，絕對有利台灣 IC 產業發展。

台灣在 AI 發展上還有許多額外的優勢，鄭智成認為，我們的零組件取得容易，具有基礎技術者就可以輕易開發小型機器人，解決許多問題。此外，台灣醫療數據完善也利於 AI 應用，他表示若能將健保資料，結合醫生診斷與醫療影像判別，將來會有無限的發展潛能。

最後，鄭國威問及 Intel 去年併購 Mobileye 的原因，鄭智成表示，Mobileye 的終極目標是用影像而不靠雷達來駕駛，且其辨識率在日本比賽中拿到冠軍，若能將 Mobileye 辨識技術結合 Intel 晶片的運算能力，便能讓 Intel 取得未來進入自駕車產業的門票。

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