人工智慧真的來了
這次
人工智慧真的來了
艾瑞克‧布林優夫森(Erik Brynjolfsson)與安德魯‧麥克費(Andrew Mcafee)
於2017年7月18日的哈佛商業評論HBR.org數位版上
發表了一篇文章《What’s Driving the Machine Learning Explosion》[1]
裡面談到
近年來人工智慧的爆發
主要源自於三項因素︰
資料、演算法、與硬體
過去20年來
可用資料成長1,000倍
演算法效益提升10-100倍
硬體速度至少提高100倍
以上因素的結合
讓應用軟體的效益改進至少100萬倍以上
1.資料
現今90%以上的數位資料
是由過去兩年所創造
同時
物聯網(Internet of things)的出現
讓數以百億計的新裝置連上網路後
產生了更多有價值的資料
大數據(Big Data)時代正式來臨
2.演算法
深度監督式學習(deep supervised learning)
與增強學習(reinforcement learning)等技術的出現
使得演算法能隨著訓練資料的增加
其成效也跟著改善
3.硬體
摩爾定律(Moore’s Law)意指
積體電路上電晶體的數量
每18-24個月倍增
雖然現在摩爾定律看似已經打破
但過去50年來
電晶體數量確實隨著這個定律持續地成長
此外
更適合神經網路計算使用的晶片也開始被開發出來
無論是繪圖處理器(Graphic Processing Unit, GPU)
或是張量處理器(Tensor Processing Unit, TPU )
這些處理器能夠增加10倍以上的計算效益
以上三種因素
彼此之間
產生了1+1+1>3的綜效
同時
網際網路全球化與雲端化的趨勢
也加速及擴大以上的綜效
再加上人工智慧機器人的發展
讓機器人透過一種「知識表示系統」(Knowledge-representation system)
與全世界的機器人之間
進行知識分享與學習
進而加乘以上的綜效
就在這樣的發展趨勢下
這次
人工智慧真的來了
加油!
Peter
[1] Brynjolfsson, Erik and Andrew Mcafee (2017), “What’s Driving the Machine Learning Explosion,” HBR.org, 2017.7.18. 侯秀琴譯,《驅動機器學習大爆發》,哈佛商業評論全球繁體中文版,2017年10月,33-34頁。