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2021人工智慧5大領域趨勢 台灣新創怎麼看?

AI在醫學領域的成就,自疫情爆發就顯露出具體成效。圖為聿信醫療將AI聽診器導入武漢醫院。聿信醫療

台灣AI新創公司沛星科技(Appier)近日發布對於2021年人工智慧(AI)預測及趨勢觀察。沛星科技表示,AI與機器學習技術已從電腦科學的幕後躍居主流,從疫情中已看見AI所帶來的效益,近來陽明交大更透過AI找出四款具有抑制新冠病毒活性效果的潛力老藥。不論是在醫學中,從電商、工業、金融、教育等領域中,都能察覺AI為其帶來的影響。沛星科技也進一步分別就五大領域的人工智慧應用進行現況觀察與趨勢預測。

疫情造就新生活運動 AI帶動電商蓬勃

疫情之於人類造成的最大改變,就是使人們在網路上花費的時間變得更多,除了線上購物之外,還包含參加線上會議、玩遊戲、使用社群媒體及應用程式等,促使電子商務在過去一年發展迅速,並且有望繼續成長。

在持續成長的數位經濟活動中因此產生了更多的資料能被用於分析人們的各種行為,然而,在資料量增加的同時,複雜性也隨之提高,能有效觸及顧客群的單一通路已不復存在,如何在對的時間、透過對的管道、觸及對的顧客,對人們來說更加複雜,而AI正好在此時派上用場。

沛星科技表示,AI正運用行銷人員過去無法想像的速度和規模改變人們的消費行為,不僅能協助行銷人員找到合適的顧客,觸及常被遺忘的長尾客群,還能用於有效地生成創意素材,為顧客產出專屬的個人化內容,測試不同創意素材獲致的成效,進而提高消費者參與度。

疫情止步的希望 AI促醫療大躍進

台灣醫療器材新創公司聿信醫療所開發的「AI連續輔助聽診系統」,也就是所謂的AI聽診器,可連續監聽、圖像化呼吸音,協助醫師判斷病患是否有肺部異常音。患者肺部週邊有浸潤聲音是感染COVID-19(新冠肺炎)的重要症狀之一,這項技術讓醫師不用傳統聽診器也能「遠距聽診」,大大降低原本穿著隔離衣的醫護人員在聽診時需要暴露耳朵的感染風險,因此在疫情爆發後,聿信醫療的創新技術導入一家位於武漢的醫院,前進新冠戰場第一線。

AI在醫學領域的成就,自疫情疫情爆發以來就顯露出具體成效,除了遠距聽診,包括協助新冠病毒的mRNA疫苗原型得以在數天內研發成功,或協助預測病毒的新突變,進而使開發下一個疫苗的過程更為迅速,甚至能夠進一步被授權判讀X光片,藉由聽取患者的咳嗽聲,輔助醫師判斷患者是否有罹患疫情或其他疾病的可能性。

沛星科技認為,在醫學領域上,機器學習和人工智慧並不是為了取代臨床醫師和研究人員而生,而是為了讓專業人員的工作變得更有效率,並加速驗證假設的過程。例如,利用機器學習和AI模型進行數位模擬,能讓臨床醫師和研究人員更快速了解細胞成長後的狀況,而不是花費時間等待細胞的培養。

隨著越來越多人開始佩戴可監測心率、體溫、血壓及其他關鍵數據的裝置,醫師也因此能夠獲得更多資料以更深入瞭解患者的病情,不再依靠病人的回憶進行判斷,診斷的準確性也會隨之提升。

在生物醫學領域,氨基酸或DNA等序列的使用可說是相當普遍,由於序列可視為一種具有隱性結構的語言,因此自然語言處理模型所採用的架構便可運用在理解並生成生物醫學領域的序列。

沛星科技舉例,2021年初有生物醫學研究人員使用語言模型架構來預測病毒突變並了解蛋白質折疊(Protein folding)的成因,這對疫苗與藥物的研發來說具有關鍵性突破的意義。沛星科技認為,這項發現其實是將模型架構經過微調以解決生物醫學領域的問題。

成果可望複製 AI在工業製造持續擴散

工廠和農場也正以創新的方式使用資料,不過其應用人工智慧的方式與其他領域截然不同。工廠和農場並未將重點放在最終使用者身上,而是著重於產品、農產品與機器,正因如此,就會需要在感測器、機器人、自動化以及營運最佳化方面進行投資。

沛星科技觀察,目前AI在此方面的最大進展是將某個研究成果套用到不同領域上。好比AI可用於提高蘋果的產量,那這類模型是否也能應用於種植香蕉或桃子等其他水果?同理,假設一家液晶面板工廠已找到提高良率的方法,其所採用的工具和獲得的經驗能否應用於其他製程和工廠?

由資料驅動的金融產業離不開AI

而人工智慧目前在金融領域的主要應用是高頻交易,所謂高頻交易是指從極短時間的市場價格變化中尋求獲利的程式交易,比如利用某股票在不同交易所間的微小價差進行獲利。

讓機器以遠高於人工效率的方式執行交易。沛星科技看好,無論是在傳統金融或加密貨幣的世界中,這類應用都將持續發展,未來也將看到不同的AI技術加入這場「戰局」。

雖目前也有投資者採用AI進行長期預測,但這類應用需要系統理解投資者的長期目標,而上述目標通常集中在營業額、營收和利潤等指標上。

高頻交易的策略確實相當重要,但事實證明加密貨幣的長期預測更具挑戰性。在加密貨幣市場上出現的各種情況,很多都是由「人類的瘋狂」所造成。儘管人工智慧模型對此問題尚未產出好的因應之道,但可以預期的是,透過密切監測媒體和社群網路趨勢,未來的AI模型將有望針對此類行為做出更準確的預測。

AI因材施教 教育領域的未來展望

許多課程和教科書大多是為一般學生所設計,這些教材涵蓋了為培養不同能力的人才所設計的內容,然而這種「灌輸式」的教育方式並沒有考慮到學生的個人能力和需求,但AI的出現正徹底改變既有創建和授課的方式。

AI能夠用於為學生提供更個人化的課程或試題,與其讓每個學生都使用同一套內容,不如依據其水平製作個人化內容更符合其需求。

舉例而言,某位同學在數學方面非常擅長分數,但在三角函數問題上卻碰上困難。此時,AI並不會讓這位同學去上標準課程,而是減少花在解分數試題上所花的時間,增加學習三角函數問題的比重,此外,AI也能監測學生的學習進度,並根據其需求主動調整課程的內容。

網路上的資訊眾多且繁雜,作弊和剽竊現已成為嚴重議題。雖然偵測抄襲相對容易,但除此之外仍有其他難題尚待解決,例如,當語言被翻譯成他種語言的情況將難以被偵測,需要持續精進能應對這類問題的AI技術,與此同時,解讀圖像的AI也正在開發中,將可用於查出美術系學生抄襲或模仿他人設計的情況。

沛星科技表示,對於2021年後的AI,或許可以用「槓桿作用」概括。採用現有的AI模型架構、結合開發良好的模型,找到普及化現有模型或是推廣至其他領域應用的方法,將不斷強化AI所帶來的影響,同時加速各產業推動數位轉型。

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