2017 年 10 月 24 日美國 IT 產業協會（The Information Technology Industry Council ）發表首個人工智慧產業發展原則，該協會的成員包括 IBM、微軟、Google、Amazon、Facebook、蘋果等科技公司，在大眾對於人工智慧技術發展的擔憂日益上升的時期，科技產業需要有更多應對措施，這些公司承諾將負責任地推進技術發展。 這是人工智慧領域第一個全行業發展原則，該原則將成為整個產業和政府監管部門的重要指導，確保人工智慧領域被負責任地發展和部署。人工智慧技術已進入我們日常生活各個方面，成為工作和生活的一部分，包括智慧型手機的通訊服務、電子商務網站的支付系統、汽車的安全功能，同時人工智慧也會應用到事關生死的醫療領域，比如癌症治療。新技術的應用改變了經濟發展方式，許多公司投入巨資培訓員工，以確保員工能掌握足夠的技能來應對不斷提升的生產力。原則的主要內容包括： 負責任地開發和部署：在現行法規下研發人工智慧技術，高度自主的系統必須維護人的尊嚴、權利和自由，採取必要的措施防止技術的濫用和潛在的倫理問題。 安全和可控性：開發者必須確認人工智慧系統的安全性，必須具安全保障措施，確保系統的可控性。 穩定且有代表性的資料：負責任地使用資料統計和分析，了解潛在的有害偏差，在部署系統之前進行測試，人工智慧系統需要可靠的資料庫，不斷改進和提升系統。 可解釋性：致力於與政府、公司、學術界和民間機構合作，降低智慧化系統的潛在危害。 人工智慧系統自主性的責任：智慧化程序一般是由人啟動，現有的法規系統會導致責任不明，在現行體系下，與各方展開合作，制定合理的責任框架。 IT 產業協會 CEO Dean Garfield 表示，為了保證人工智慧技術持續健康發展，防止一些不必要的影響，整個技術產業承諾將遵循這一原則，確保人工智慧技術的開發和應用對整個人類負責，同時這些原則會隨著技術的發展不斷調整，為未來的技術發展指明方向。這些原則不僅是技術產業的願景，也讓整個社會認識人工智慧發展的重要性，需要更多監管部門、立法者、學術界和大眾的參與。人工智慧發展原則由 IT 產業協會的成員聯合制定，隨著這些原則的發表，科技產業承諾，促進人工智慧負責任地使用和發展，支持政府部門的研究，透過資金和技術等方面的支持來推動各界的創新，與政府、學術界、公司、民眾展開合作。IBM 政府和法律事務副總裁 Christopher A. Padilla 認為，人工智慧技術的應用關鍵是透明度和信任度，這意味著需要讓大眾知道人工智慧技術是如何被使用的，並明確支持新技術能夠提升人的能力，而不是取代人類，人工智慧發展原則就是重要的一步。 ITI Unveils First Industry-Wide Artificial Intelligence Policy Principles （首圖來源：Flickr/A Health Blog CC BY 2.0）
5 月份，Google CEO Sundar Pichai 在 Google I/O 大會上向數百萬觀眾演講，主題為 AI 在數位病理學上的應用。5 週前，FDA 宣布批准第一個整體切片成像（WSI）系統，為病理學診斷的主要方式。以上兩事件都指向病理學和實驗室醫學的未來：軟體將在醫學領域佔據主導地位。 過去 20 年，軟體已席捲世界。零售業由電子商務公司亞馬遜主導，電影租賃業巨頭 Blockbuster（百事達）被線上影片租賃公司 Netflix 擊垮，還有 Uber 用軟體接管了叫車行業。目前尚未見到軟體大規模進軍醫療保健領域，軟體應用於數位病理學，可以說是軟體在醫療領域最初的嘗試。當然持懷疑態度的人會反駁「組織細胞永遠具有物理性質」，或說「電腦永遠不會像人類一樣能診斷出癌症這樣複雜的疾病」。所有這些反駁觀點都是正確的，但軟體的研發已開始涉足病理學核心功能，表示軟體已經向診斷癌症的方向進軍。為什麼病理學很重要？病理學是軟體沒有「攻占」的最後一塊陣地，病理學診斷的標準仍是病理醫生使用顯微鏡觀察病理切片上組織細胞的病理變化，進而診斷結果。病理學是醫學領域的關鍵一環，通常疾病的第一份診斷報告都出自病理診斷。因此，醫生對患者做出的治療措施，80% 受病理學報告的影響。出於同樣的原因，它也可能是衛生保健系統面臨 7,500 億美元誤診成本的最大問題。病理醫生訓練有素，他們是辨識組織細胞病理變化方面的專家。然而，即使最好的病理醫生也會犯錯，他們通常只是主觀給出一個最可能的疾病類型，而沒有量化的答案。由於診斷的不確定性，可能延誤了患者的治療。數位革命的到來軟體在病理學幾乎沒有作用，但最近有了新的研究進展。技術是讀取載玻片的數位病理圖譜，因此該領域已被大部分人歸入物理領域。目前，數位病理領域的主要參與者，正在推動切片成像系統應用於實際，研發透過掃描切片來生成大量病理圖像的硬體。將切片的病理資訊轉換成像素的實驗走在科技前線。因為用顯示器呈現病理變化比顯微鏡好，顯示器可透過像素點呈現切片的所有病理生理現象，這便是數位病理學的重要之處。數位化系統還幫助儲存文件並提供檢索功能，為以後快速找資料提供極大便利。只有軟體才能將數兆像素的組織圖譜應用於人類疾病的病理診斷。病理數位化對醫療診斷的影響巨大，有幾個關鍵點要先記住。首先，我們將看到一個重新設計的實驗室及工作流程，這個流程簡單而全面，採取設定方法並將切片數據轉化為數位資訊。或者說，將數位診斷與醫生診斷結合起來。這是一項醫學創新，使病理醫生能為數位病理提供輔助答案，「我的癌症是否會擴散？」「我的癌症 5 年內是否會復發？」和「哪種是最有效的治療方法？」如今數位病理均可解決上述問題，依據相關資訊進行分子檢測，採用類似於遺傳學的方式，用數位病理學為癌症診斷和護理提供依據。數位病理學的今天和明天衛生保健和技術領導者持續推動病理學向數位化轉型，已經長達 15 年之久，為什麼現在的轉型速度越來越快呢？最近 5 年，數位病理學是一個具有巨大前景並能短期看見落地場景的領域，因此投資者對這類研究抱持樂觀態度。然而，實驗室單獨購入切片掃描儀需要投入數百萬美元。圖像文件大小約 1GB，意味著實驗室每年需要創建 PB 級數據集，病理數位化過程對 IT 挑戰和儲存成本提出了挑戰。然而，最現實的問題還是來自政策層面，美國尚未有用於初步診斷的數位病理系統的相關政策。據了解，2017 年 4 月，FDA 首次批准了用於初步診斷病理的整體切片成像系統，這項舉動刺激了其他硬體供應商投資，並燃起了人們對數位病理學應用於臨床病例的興趣。醫療中心和商業實驗室開始意識，為了不脫隊，他們必須應用數位病理學的技術。早期入局者發現，雖然這個數位生態系統的誕生離不開硬體的推動，但其實真正挖掘這個系統價值的是軟體。隨著數位病理學普及，電腦辨識圖像複雜模式的能力取得巨大的進步。對實驗室來說，病理學的計算進步有兩種形式：增強和自動化，兩者相輔相成。傳統診斷工作流程的自動化使病理學家花更多時間在更棘手的病例，比如在人眼無法辨別的情況下擴充病理數據，為病理醫生提供癌症的診斷依據。Proscia：用雲端平台進行病理分析近十年來，中國癌症發病率逐年上升，在癌症的術後診斷中，病理分析一直扮演著重要角色。不過，目前中國病理醫生缺口高達 10 萬，無法為每個腫瘤患者提供高品質的服務。眼下，「網路+」和「數位化病理技術」為破解這一難題帶來了機遇：相較於傳統病理，雲端病理讓醫療資源利用率提高、成本降低。以國外的一家公司為例，Proscia 成立於 2014 年，是美國一家專注於腫瘤病理雲技術開發的公司，其業務主要涵蓋腫瘤切片的影像學分析、數據整合和雲端共享 3 方面，Proscia 等公司研發的軟體為數位化病理提供了一個平台，可以達到數位病理學預期的大部分功能，同時利用 AI 透過自動化和增強功能為數位病理提供支持。透過機器學習，讓病理學的診斷由定性轉為定量，進而提高病理分析的準確率。該公司於 2016 年 7 月獲得 100 萬美元種子輪融資。2015...
科技發展影響產業急速變化，現在賺錢的工作在未來可能會消失不見，或許具備人類思考模式的人工智慧不會來得那麼快，但是自動化與物聯網構成所謂的智慧化系統已經在積極佈建，未來十年將大幅影響人類的工作模式。美國勞工統計局（U.S. Bureau of Labor Statistics）發布報告預測未來 10 年的工作樣貌，2016 年到 2026 年，美國整體就業機會會增加 1,150 萬個，總數為 1.676 億個，平均年成長 0.7%，高於 2016 年前十年的 0.5%，其中健康照護產業與相關職位將佔整體新增加工作的最大宗，但是勞動力成長將持續放緩，且呈現老化與多元化的趨勢，未來十年在人口老化衝擊下，勞動參與率將下滑。報告指出，自動化與人工智慧的發展將持續減少部分產業的工作需求，特別是像電子產品組裝與文書處理工作等高度易於自動化的工作職位，預計將分別下降 45,300 和 2.5 萬個。但破壞將與創造並進，自動化也會創造大量新的職位需求，特別是統計學家、數學家、軟體開發人員等，能夠建立演算法控制機器取代傳統製造業工作的人才，需求將增加 13.5%。還有線上零售業者會增加勞工需求，因此抵消製造業工作減少的衝擊。科技創新對不同職業類別的影響程度變化非常大，以實質產出計算，在 20 個成長最快的產業當中，有 5 個是歸類在資訊產業，像是電信業與軟體出版，但資訊產業對勞工的需求卻會逐漸減少。而受到更精準的農業科技影響，農場面積增加，從事農業的勞工需求也會增加。以比例而論，兩個工作數量成長最快的職業是新能源產業，包括太陽能電池安裝人員，以及風力發電機服務技術人員，但由於這些產業原本雇用的人數就少，因此新增加的工作職缺也相對較低。至於未來會出現大量職位需求的產業是什麼？答案是醫藥領域， 報告指出，因應戰後嬰兒潮邁入老年期、壽命延長、慢性病增加，2026 年前健康照護支持工作職位需求會增加 23%，加上醫療從業人員需求增加 15%，兩者佔 2026 年新增加職缺的 20%。健康照護和社會援助產業將增加近 4 百萬個就業機會，約佔全部新增工作的三分之一，佔整體就業總數的 13.8%，成為美國 2026 年僱用人數最多的產業。 Employment Projections: 2016-26 Summary What Does Work Look Like in 2026? New Statistics Shine Light on...
2017 年下半年，Google 展開一連串發展終端硬體裝置的行動。9 月 Google 收購宏達電 Pixel 研發團隊；10 月 Google 推出新一代 Pixel 2 和 2 XL 手機，並推出購買 Pixel 手機送價值 49 美元的 Google Home Mini 促銷方案，不難看出此搜尋引擎龍頭急於拉抬硬體銷售量以增強影響力。然而，Google 才剛在 5 月 I/O 大會宣示「行動優先轉為人工智慧優先」（Mobile first to AI first），為何 4 個月後又似乎改變策略？DIGITIMES Research 指出，事實上，Google 對 AI First 的目標並未改變，只是需要補強自有手機硬體來實現。Google 對手機事業的經營也非全然陌生，從 2010 年推出首代 Nexus，到 2015 年共推出 8 款、與代工廠商聯合掛名的 Nexus 手機。2011 年還曾一度收購摩托羅拉行動（Motorola Mobility）以獲得為數龐大的通訊技術與行動裝置相關專利；該時期 Google...
硬體不再是企業搖錢樹，軟體才是未來科技的主戰場。三星在人工智慧（AI）方面，遠遠落後 Google、亞馬遜，專家說，三星未來 10 年的命運，取決於 AI 研發能否迎頭趕上。韓媒 Investor 25 日報導，三星積極發展軟實力，今年發表了語音助理 Bixby。不過 Bixby 挨批語音辨識度欠佳、對英語的支援也不足，顯示三星 AI 發展仍遠遠落後美國科技巨擘。漢陽大學（Hanyang University）教授 Chang Joon-hyuk 說，三星缺乏 AI 人才，目前沒有一名高層主管精通語音辨識技術。儘管三星明白 AI 是未來主流，但是研發陷入多頭馬車，部門各自為政。三星人員透露，李在鎔遭判刑入獄，沒人可以統合三星的 AI 研發，三星先進技術研究院（Samsung Advanced Institute of Technology、SAIT）、三星數位媒體暨通訊研發中心、還有各事業部門分頭研發 AI，沒有統一的控制塔能夠協調、創造綜效。Trusted Reviews 報導，為了解決此一問題，該公司任命三星研究的美國部門主管 Chung Eui-suk，領導二代 Bixby 的研發工作。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：三星）延伸閱讀： 越南盼自立自強，要求三星擴大在地採購 三星投資中國 AI 新創公司深鑒科技
科技部長陳良基今與輝達公司總裁黃仁勳對談，陳良基受訪時說，比起其他國家，台灣擁有優秀半導體技術及數學運算人才，更具備發展 AI（人工智慧）優勢。科技部與輝達公司（NVIDIA）今天在台北寒舍艾美酒店舉行高峰座談會，科技部長陳良基與輝達公司總裁黃仁勳雙方針對 AI 產業進行座談。黃仁勳說，希望喚醒台灣科技業對 AI 的重視及投入，未來將與科技部一同建置具備高運算能力的 AI 主機，並訓練出 3,000 名相關技術人員；AI 是未來改變世界的工具，沒有任何企業有理由不去重視。陳良基會後受訪指出，台灣在世界上擁有發展 AI 的優勢，因為 AI 需要大量運算能力，就得藉由半導體技術處理，沒有哪個國家擁有像台灣如此完善的半導體科技聚落；而且 AI 所需數學計算人才，台灣在 PC 時代累積的強大人力資源，也是其他國家無法比擬。科技部與輝達公司一同引進新創啟動計畫（Inception Program）及深度學習培育學程（Deep Learning Institute），提供進駐科技部青年科技創新創業基地的優秀 AI 團隊參與，目前已訓練超過 1,000 人次；輝達公司也針對科技部「博士創新之星計畫 」，提供 3 個名額前往美國，進行一年的商業及技術研習。（作者：朱則瑋；首圖來源：科技新報）
圖形晶片大廠 NVIDIA（輝達）於 26 日在台北舉行的 GPU 技術大會（GTC Taiwan），創辦人暨執行長黃仁勳發表主題演講時表示，全球 AI 深度學習運算的興起之下，人工神經網路的運用突顯出 GPU 運算的特性。而且，藉由深度學習運算能夠延續遲緩成長多年的摩爾定律持續演進，並且成為目前人工智慧技術主流演算方式。2017 年 NVIDIA GTC Taiwan 訂出「人工智慧的多元應用」、「人工智慧應用於工業生產」與「人工智慧與產業發展」三大大會主題，且邀請產官學界講師來分享藉 GPU 運算，協助各領域產業升級；透過人工智慧應用，達成產業數位轉型的目標。黃仁勳指出，當前一般的電腦運算依然需要 CPU 進行，不過，大量資料分析的工作上，藉助 GPU 運算能力已成為趨勢。當前的人工智慧技術主要以仰賴 CPU 與 GPU 分工合作，為運算架構執行工作。黃仁勳強調，過去 5 年內，投資人工智慧新創產業已成長 10 倍，總產值達 66 億美元。在此同時，有關深度學習的論文發表，也在過去 3 年成長 10 倍，超過 3,000 篇論文提出，可見人工學習與深度學習的議題深受重視。於是，NVIDIA 在 GTC 2017 提出的 GPU Cloud 服務，可讓企業、新創公司藉由雲端協圖工作的方式，得到更強大的運算能力，藉此達成各種深度學習的需求。其中包括人工智慧模式的建立、電腦視覺應用、自動駕駛技術的發展，以及面對越來越多物聯網使用需求等。另外，藉由深度學習模式，目前可透過 GPU 加速應用，來達成 3D 影像即時自然光影追跡、臉部表情與口語同步、動畫人物動作的自我表現、測量影像中的物件相對距離，或是讓機器手臂判斷與移動物件等技術。面對這些未來的需求，NVIDIA 也宣布推出學習模型加速器 TensorRT 3，使深度學習效率大幅提升，進而節省運算設備成本。黃仁勳進一步表示，藉由 TensorRT 3 速器，可使原本需要...
圖形晶片大廠 NVIDIA（輝達）於 26 日宣布與科技部合作，力促台灣企業加速發展人工智慧相關技術與應用，以支持政府最近宣布的 AI 計畫，協助培植本土 AI 產業。此項合作計畫於 NVIDIA 在台舉辦的 GPU 技術大會（NVIDIA GTC Taiwan），以雙方共同舉辦的 AI Symposium 正式揭開序幕， 盼以 NVIDIA 的 AI 技術協助科技部加速推廣人工智慧。該項 NVIDIA 與科技部的合作計畫，包括科技部與 NVIDIA 深度學習機構將在未來 4 年培訓 3,000 位開發人員，協助他們將深度學習技術運用在智慧製造、物聯網、智慧城市及醫療等領域。其中，2016 年成立的深度學習機構為開發人員、資料科學家和研究人員提供實作的訓練課程，包括網路實驗室與講師帶領實作的研討課程，教導如何使用開放原始碼框架與 NVIDIA GPU 加速深度學習平台。另外，NVIDIA 將支持由科技部主導的海外人才培訓計畫，為博士後研究生提供高階實習生計畫。NVIDIA 在國內推動的 Inception 計畫，將協助科技部建立青年科技創新創業基地，全力幫助本地 AI 新創公司成長。由於 Inception 計畫是一個集結 AI 與深度學習新創公司的重要據點。因此，除了提供硬體設備與行銷的協助，同時也引領他們進入範疇更大的 NVIDIA 深度學習產業體系。最後，NVIDIA 將支援科技部為促成終端 AI 產業，投入新台幣 40 億元資金推動、為期 4 年的「射月計畫」，針對物聯網與 SoC 元件產業提供 NVIDIA 深度學習加速器（NVDLA）技術，運用 AI 提升國內半導體產業的競爭力。並且，將發展重點放在記憶體、感測器及終端產品。NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示，台灣一直是 PC 革命的重點，未來也將在 AI 驅動的產業革命中繼續扮演核心要角。所以，很高興能與科技部密切合作，確保台灣在人工智慧科技浪潮下充分展現實力。科技部長陳良基也指出，AI 是開啟台灣下一波產業革命的關鍵，同時延續台灣在 IT 製造方面長期累積的優勢。未來，將會廣納學術界、產業界和各界青年才俊投入 AI 計畫，打造出基於 AI 創新的產業生態系。目前，國家高速網路與計算中心將組建全台第一部專為 AI 打造、搭載 NVIDIA DGX AI 運算平台與 Volta...
人工智慧新創團隊盾心科技（Umbo Computer Vision）26 日宣布獲得 680 萬美元（約新台幣 2 億元）A 輪投資，並同步推出能自主偵測「異常行為」的 AI 影像辨識系統，未來將把資金用於核心技術研發與電腦視覺人才的招募，期望加速現有產品開發流程。包含台灣法務部矯正署、部分美國五百大企業，都已經是他們的客戶。 AI 教監視器看懂「犯罪」，法務部成客戶盾心科技是一家以 AI 即時影像辨識為主的新創公司，這次獲得 CDIB Venture Capital Corp 領投，Substance Capital、種子輪投資者 AppWorks Ventures 和 Mesh Ventures 持續跟投，讓團隊獲得的總投資金額達到 960 萬美元（約新台幣 2.9 億元）。盾心科技創辦人執行長關宇翔表示，他們將 AI 影像學習系統更新後，能夠在場景分析之外，從影像的時間與空間環境擷取更多資訊，尤其是偵測「暴力行為、追蹤尾隨、翻牆」這 3 個面向，有不錯的實際應用。▲ 盾心科技強調，他們的 AI 系統 Light，能確實理解畫中人物的動態行為，而非僅觀察螢幕裡的物件線條或邊框的改變。（Source：盾心科技）盾心科技表示，台灣的法務部矯正署，就是採用他們的技術，當受刑人大量聚集在同一空間，或是出現攻擊行為時，系統會主動發警告給管理人員。而在美國市場，他們也有不少幫助客戶的案例。關宇翔舉例，曾有一家知名企業發生過民眾闖入執行長辦公室拍照的事件，但事後企業調閱一般監視器畫面卻發現，影響資訊實在太多，無從判斷通過門口的可疑份子。但盾心科技推出的尾隨偵測功能，能以學習方式，主觀察是否有人藉機通過刷卡門閥，能有效降低犯罪風險。拉高學習難度，讓監視器更懂人類關宇翔強調，過去他們的偵測系統，是用單張圖片來訓練人工智慧，了解何謂犯罪或異常行為，如果在簡單的室內場景，已能達到 98% 的偵測辨識率。不過，若是在戶外遇到下雨、下雪的情況，受到光線影響，準確性就會下降。▲ 盾心科技的翻牆偵測功能，目前已被桃園一所學校採用。（Source：盾心科技）因此，盾心為了要改善產品痛點，在這次系統更新，藉由 60 張連續圖片來讓 AI 學習異常行為。透過類似「GIF 檔的概念」，提供更多判斷線索，可以大幅提升準確度。不過他也坦言，這樣的做法面臨許多考驗，例如硬體主機的運算能力是否足夠，以及事前訓練場景的標註，都得花更多工夫。但盾心目前已協助客戶，利用 AI 系統分析處理超過 20 億張影像，他有信心可以讓人工智慧徹底改變安防領域。（本文由 數位時代 授權轉載；首圖來源：盾心科技）
圖形晶片大廠 NVIDIA（輝達）創辦人暨執行長黃仁勳在 GPU 技術大會（GTC Taiwan）後與媒體見面時表示，看好其他廠商包括 Intel、Google 等相繼投入自行研發人工智慧（AI）晶片，預計未來能帶動 AI 產業的發展。而台灣佈局 AI 產業，雖然時間比較晚，但仍充滿機會。因此，NVIDIA 未來將會持續深入投資台灣，並提供相關人工智慧技術發展所需資源，以協助培育更多相關技術領域人才，藉以提升台灣關於人工智慧的競爭能力。針對其他廠商如 Intel、Google 等自行研發人工智慧晶片動作頻頻，黃仁勳表示，NVIDIA 目前主要著重特定領域應用，因此並未再細分領域深入布局。他看好 Intel、Google 等投入自主研發處理器，進而推動更廣泛的人工智慧技術成長。行動終端裝置的 AI 晶片發展，黃仁勳則認為，那是一種比較消費性且簡單的應用，與 NVIDIA 目前注重的領域不同，所以不會朝那個方向發展。NVIDIA 透過雲端 AI 搭配行動端裝置應用，就能達到這樣的需求。發展 AI 的策略上，NVIDIA 未來將會與台灣的廠商持續合作。黃仁勳指出，台灣廠商包括台積電、廣達、鴻海、華碩、技嘉、泰安等都是 NVIDIA 的重要合作夥伴，未來基礎架構的設備供應鏈，也還是會持續加強合作。不過，人工智慧是一項偏重軟體發展的產業，過去台灣廠商也有一定的基礎在，相較歐美、新加坡、日韓等國家，發展基礎也不遜色。所以，未來會投資更多人工智慧技術發展資源，進一步協助培育人工智慧技術人才，並且推動在地團隊藉由人工智慧打造更多創新服務。黃仁勳強調，台灣地區確實在人工智慧領域發展布局較慢，但目前還不算太晚，因為整個 AI 市場才剛起步，所以台灣廠商仍有相當大的機會。未來，NVIDIA 還是會持續與台灣產業持續合作，藉此創造更多人工智慧技術發展契機與商機，這也是他來到台灣，舉辦 GPU 技術大會的主要原因之一。（首圖來源：科技新報攝）