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人工智慧不是夢!Intel 談中小企業 AI 應用|老闆學校講座

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。

鄭智成總監分享 AI 回顧與展望。拍攝/簡鈺璇

「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。

有許多中小企業主聆聽「老闆講座」,並和大家交流創業經驗。拍攝/簡鈺璇

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。

泛科知識長鄭國威和 Intel 鄭智成對談。拍攝/簡鈺璇

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。

鄭國威擔任論壇主持人。拍攝/簡鈺璇

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超純社會組學生,對未知的一切感到好奇,意外掉入科技與科學領域,希望在猛點頭汲取知識的同時,也能將箇中妙趣分享給大家。

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