建立深层认知规则模型 人工智能擘画未来世界蓝图

深度认知规则模型的构建：人工智能描绘未来世界的宏伟蓝图

人工智能（AI）的发展将是跨领域人才的集结，涵盖生物技术、医学、工程、科学、心理学、管理等多个领域。作为能够替代人类工作的技术，AI为我们的工作、社会以及产业结构带来了诸多新兴挑战。应用的广泛性使得AI如春风般蓬勃发展，高准确度的产品服务将受到用户的高度依赖，而企业也将借此迅速从数字时代迈向智能时代。

从自动驾驶车辆、物联网、智能机械到人工智能，这一切都离不开AI技术的支撑。全球知名企业如Google、微软、百度、软银以及Facebook等，都已投入巨资进行AI的研究与布局。据市调机构Tractica的预测，全球企业应用的AI市场规模将从2015年的20.25亿美元增长到2024年的111亿美元，十年间增长率接近450%。人工智能和深度学习等技术的飞速发展，已经并将继续成为推动智能机器人技术革新的重要动力。

有着“人工智能之父”美誉的美国麻省理工学院教授麦卡锡（John McCarthy）早在50年前就定义了AI：“它是智能机器的科学与工程，尤其是智能计算机程序”。目前，普遍的人工智能技术都是以弱人工智能（Weak AI）为主，用以辅助人们的各种行为和决策。弱人工智能并不强调机器的自我意识，但可以模拟人的思考和行动，而不探究其内在原因。相对于弱人工智能，强人工智能（Strong AI）则强调机器能够聪明且有意识地思考和行动，尽管目前这并不是人工智能发展的重心。

国际大厂纷纷抢先布局AI，不仅仅是科技巨头如Google、IBM和百度等，IBM的Watson近年来积极进军医疗领域，推出个人医疗指导程序、电子健康记录分析、血糖管理方案以及人工智能医疗计划等。也在服装设计、自驾系统、AI律师等领域提供专业服务，助力企业进行智能化应用并自主积累数据判读能力。百度则注重自主研发，充分利用数据训练提升服务的精准度，其语音服务已达到世界级水平，普通话识别率高达97%，并致力于开发企业智能化云端服务，同时开辟线上线下智能服务战场。

值得一提的是，人工智能的应用领域日益广泛，不仅仅是大型厂商可以涉足，各种平台和开放资源越来越多，让中小型企业和个人也能快速融入智能化服务。未来，不仅仅是使用一项AI技术进行研发，而是运用复合技术相互支持，创造更多、更有效的产品和服务。AI应用将如百花齐放，用户将依赖高准确度的产品服务，而企业也将借助人工智能迅速转型升级。

随着AI从云端走向终端，其影响力逐渐渗透到日常生活中。ARM移动通讯暨数字家庭资深市场经理林修平指出，根据勤业众信（Deloitte Global）的研究，已有超过3亿支手机具备AI能力。未来，应用领域将从云端逐渐转移到终端，特别是与个人安全有关的应用。行动AI的应用主要分为两类：人机接口和系统/安全相关。随着AI的广泛应用，手机上的麦克风和摄影机将扮演重要角色，数量将持续增加，未来一支手机可能搭载多达8个摄影镜头。

人工智能正在深刻改变我们的世界，描绘出未来的宏伟蓝图。随着技术的不断进步和应用的广泛普及，人工智能将在各个领域发挥越来越重要的作用，为我们的生活带来更多便利和惊喜。随着AI技术的不断进步，我们的手机也在持续进化。作为CPU的供货商，ARM一直在致力于优化其产品架构和提升运算能力。林修平指出，ARM将延续其big.LITTLE架构，推出DynamIQ架构，未来三到五年内将大大提升CPU的AI效能，预计达到现有水平的五十倍。这包括ComputeLibrary的效能提升平均在4.6至15倍之间，以及核心效能提升三到五倍的综合效果。这将带来一场手机技术的革命。

深度学习的崛起让AI成为今日的核心技术。DeepBelief.ai的首席人工智能科学家尹相志强调，尽管人们担心AI可能取代大量工作导致失业问题，但实际上这是一次全面的提升，旨在将人类从重复性的工作中解放出来。尹相志指出，计算机至今仍然没有思维或自我意识，也没有策略能力。以AlphaGo为例，它只是通过深度学习找到围棋的最佳胜利率，并以大量数据自行学习得到结果。深度学习正在模仿人类的神经元运作，试图将人类的直觉认知转化为有逻辑的规则。其中卷积神经网络、递归神经网络和强化学习是三个最重要的流派。

尹相志进一步解释了这三个流派的应用。卷积神经网络在影像分析方面表现出色，通过识别像素级的特征，实现了深层感知的效果。递归神经网络则主要应用在语言模型建立上，尤其是在处理复杂语言结构如中文时显得尤为重要。强化学习则是通过与现实世界的互动找出最佳策略组合，DeepMind就是通过强化学习让人工智能以视觉互动来玩电玩游戏，并强化价值的建立。

AI的发展已经成为国家竞争力的核心要素之一。各国都在积极投入资源发展AI技术。台湾需要由硬件技术转型升级至创新与智能化软件研发才能在AI产业取得一席之地。中国大陆也将AI列为战略产业项目之一，并发布了相关实施方案。全球各国都在积极备战AI时代，这无疑为AI的发展提供了巨大的推动力。

在这个变革的时代，AI不仅改变了我们的工作方式和生活方式，也正在改变我们的思维方式。从深度学习的崛起，到各国对AI的重视和投入，都显示出AI的重要性正在不断提升。我们期待AI在未来带来更多的惊喜和改变。在观察台湾的人工智能（AI）发展时，不难发现众多知名人士如李开复、简立峰和杜奕瑾都曾对台湾AI的发展提出宝贵建议。他们共同的认识是，台湾过去过于偏重于硬件技术而忽视软件发展，这是AI发展的一个重大挑战。为了在全球AI产业中占据一席之地，台湾必须实现硬件技术的转型升级，并专注于创新和智能化软件的研发。强化软硬整合的人才培养和市场需求也是关键。

建立AI模型的过程在某种程度上类似于传统技艺的精湛展现。台大电机系的李宏毅教授解释道，AI模型主要分为学习和测试两个阶段。在学习或训练阶段，首先要设计网络结构，特别是在深度学习领域，需要决定网络的层数和每层的神经元数量。接着，需要定义目标，比如识别猫的任务需要提供大量数据供计算机学习猫的特征。选择正确的算法，以最快的速度找到最佳解决方案。这个过程需要精确的工具和适当的数据，才能达成目标。李宏毅教授将其比作手拉胚工艺，即使原料简单，手法娴熟的手艺人也能创造出完美的作品，而缺乏技巧和知识的尝试则可能失败。

AI的发展不仅带来了新的技术革命，也催生了全新的商业机会。从早期的概念到现在的突破式发展，人工智能正逐渐渗透到各个领域。资策会MIC的李震华分析师指出，近年来大数据的快速增长、算法技术的成熟、云计算和存储技术的进步以及物联网的兴起为AI的发展提供了有力支持。特别是在产业应用方面，制造业、流通业和金融业等领域将成为AI的主要应用领域。针对台湾的发展情况，李震华建议优先发展智能工厂、长期照护和智能交通等需求领域，并结合台湾的产业优势如IC设计、晶圆代工等发展特定领域的产品和服务。

在AI的专利布局方面，台湾的专利布局相对落后。资策会MIC的陈赐贤分析师指出，美国和日本的专利占有率远高于台湾。在专利领域分布上，主要集中在运算科技领域。对于台湾来说，自然语言处理和适应性控制系统是当前专利布局的重点领域。为了应对这一挑战，陈赐贤建议台湾的科技从业者应锁定特定应用领域进行研发并申请专利布局规划。特别是在智能影像检测领域和神经网络相关技术方面，应投入研发资源进行深入研究和专利申请保护。

台湾在人工智能领域的发展面临着诸多挑战和机遇。通过转型、创新、人才培养和技术研发等方面的努力，台湾有望在AI产业中占据重要地位并创造更多的商业价值和社会价值。