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機器學習引領智慧自動化的創新發展與應用

  • 魏淑芳
國立臺灣大學電機系講座教授羅仁權。

DIGITIMES企劃

國立臺灣大學電機系講座教授羅仁權,以「機器學習引領智慧自動化的創新發展與應用」做演說。谷歌、微軟到鴻海、華碩、研華等國內外企業創辦人,都預言24小時不會勞累且不斷學習的機器人,未來將大舉入侵、取代人類的部份工作,在工廠自動化、醫療健康、居家照顧與公眾服務扮演重要角色。

人工智慧與機器人將引爆第四波科技創新,光2015年北美AI市場有21億美元,市調預測到2025年成長到368億美元,其中以亞太地區成長最快。

深度學習(Deep Learning)則是機器學習技術的一環,以多重非線性變換對數據進行多層抽象的算法,應用於機器視覺、語音辨識、自然語言處理等應用。

谷歌在2014年購併(DeepMind)並啟動Google Brain Project,以16,000個CPU核心產生10億個神經元網路,讓機器進行深度學習像是圖片辨識,並結合人工智慧、GoogleMap與StreetView街景進行無人駕駛車決策與控制,累積至今達112萬公里的零失誤道路駕駛里程數。

羅仁權提到,由台灣大學整合五個學院系所、20多專任教授,向國科會申請成立智慧機器人及自動化國際研究中心(International Center of Excellence on Intelligence Robot and Automation Research;iCeiRA)。iCeiRA研發具備感知能力、AI深度學習的工業/人形/醫療等機器人系統。目前有開發33 DOFs的人型機器人RENBO,以30DOFs的多重伺服馬達,提供各種細膩臉部表情的愛因斯坦人臉機器人,可做路線導覽用途的袋鼠機器人、熊貓機器人等。

羅仁權也介紹iCeiRA所開發的深度學習機器視覺的成果。先用120萬張影像預先訓練,以及80種物體偵測類別、20萬張圖片用於訓練任務模型的數據輸入下,以GPU訓練數十小時後,以極高辨識成功率,正確的辨識房間內各物件類別、位置,理解圖片內容與所處場景(是臥室、廚房或客廳),以及偵測人的穿著。

羅仁權指出目前應用深度學習技術的人工智慧產品,仍需要仰賴前期大量的訓練科技,同時機器人的成本還是太貴;但隨著未來硬體與軟體、訓練成本的降低,智慧機器人將會普及在你我周遭,到2020年後甚至比汽車量還多。

蘋果每一代iPhone憑藉著創新,賺走大把的鈔票,只留給台灣製造供應鏈0.5%、才10幾美元的微薄利潤;如何發揮創新、觸及客戶的心之所繫,有正確能賺錢的商業模式才是最重要的。他最後引用「進化論」達爾文說過的話:「物競天擇,非最強的或最聰明的物種能生存,唯最能適應環境變化的物種才能生存。」