TAAI 2017 (The 2017 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence) 是一個年度的國際學術研討會，由來自全球從事人工智慧應用及技術的相關研究領域的人員共同參與。

今年有幸參與這樣的研討會是個難得的機會與體驗。這篇文章不談技術細節，雖然標題取為 《TAAI 2017》 會後感，不過主要是我自己想對近幾年資訊科技演進的做一個比較系統性的疏理。

從雲端運算、大數據到人工智慧

資訊是個不斷更新與持續進化的領域，大概每隔幾年就會冒出火紅的議題與名詞。當我剛進大學時，人們正在談論雲端運算 (Cloud Computing)；在我唸研究所時，大家熱衷探討大數據 (Big Data)；而近兩年，每個人都在講人工智慧 (Artificial Intelligence) 。說得誇張一點，現在討論的科技議題如果不和人工智慧扯上邊，好像就已經跟不上時代的潮流了。

什麼是雲端運算呢？簡單來說，只要使用者能透過網路，由終端裝置登入遠端伺服器進行操作、使用運算資源就可以稱為雲端運算。從層次上來講，主要可以分成三種類型：基礎設施即服務 (Infrastructure as a Service, IaaS)、平台即服務 (Platform as a Service, PaaS)、軟體即服務 (Software as a Service, SaaS)。

有了雲端運算的支持，並且儲存成本與資料取得成本因科技進步而大幅下降，也造就了大數據的興起。大數據從字面上解釋，指的就是資料的規模巨大，以致無法透過傳統的方式在一定時間內進行儲存、運算與分析。至於多大的資料才能被稱作「大數據」呢？目前仍沒有一個正確的定義。不過，大體上來講，大數據包含了四項特性 (4V)，即數量大 (Volume)、產生速度快 (Velocity)、多樣性 (Variety) 以及可能存有誤差資料 (Veracity)。

人工智慧並不是一個近年才冒出的新名詞，早在 1950 年代，即有科學家開始著手從事人工智慧的研究，並以圖靈測試 (Turing Test) 為試驗標誌，測試某機器是否能表現出與人等價或無法區分的行為，看起來就像是人所表現出的智慧一樣，這在當時掀起了第一波的人工智慧熱潮。1997 年在人工智慧史上是一個重要的里程碑，IBM 所設計的電腦 Deep Blue 擊敗了人類西洋棋王 Garry Kasparov。當時所引起的討論與關注程度可能並不亞於 2016 年 3 月的「圍棋人機大戰」。雖然那個時候我才剛上小學，不過對於新聞媒體及報章雜誌的大篇幅報導可謂記憶猶新。

從 AlphaGo 看人工智慧

這次引爆人工智慧熱潮，可以說是從 2016 年 3 月的「圍棋人機大戰」作為開端。Google DeepMind 開發的人工智慧圍棋程式 AlphaGo 與曾是世界圍棋冠軍的李世乭進行一場五番棋比賽。而結果當然大家都知道了，AlphaGo 以 4:1 擊敗李世乭，成為第一個不藉助讓子而擊敗圍棋職業九段棋士的電腦圍棋程式，為人工智慧、電腦科學寫下歷史新頁。

而在 2017 年 10 月 19 日，Google DeepMind 推出新一代人工智慧圍棋程式 AlphaGo Zero。先前的 AlphaGo 版本學習了人類大量棋譜進行大量自我對弈的紀錄，而 AlphaGo Zero 的最大的特色是可以「無師自通」，一個完全不需要人類下棋經驗就能自我學習的人工智慧。AlphaGo Zero 從零開始自我學習下圍棋的的情況下，僅僅三十六小時後，就摸索出所有基本且重要的圍棋知識，達到與李世乭九段對戰的 AlphaGo 版本相同水平；三天後，AlphaGo Zero 對戰 AlphaGo 即達到 100% 的勝率。

「AlphaGo Zero 只用了三天，就走過人類幾千年圍棋研究的歷程。」

在這層意義上，AlphaGo 打破了數千年來，人類下棋的思維侷限，探索了人類想不到的下棋境界，學會了一個嶄新的下棋方式。更進一步地說，人工智慧打破了人類固有的思考模式，打開了人類未曾探索過的領域。

人工智慧與未來

在人工智慧時代，可以預見的是，可以被程式化的、重複性的、僅靠記憶與練習就可以掌握的技能，將是最容易被取代的工作。以 18、19 世紀的工業革命為例，許多以前依賴人力與手工完成的工作，自蒸汽機發明後被機械化生產所取代。但這些被迫脫離傳統農業、傳統手工業的大量勞動力，後來都在現代工業生產或城市服務業中，找到了新的就業機會。歷史經驗告訴我們，科技革命不只會造成人類的既有工作被取代，但同時也創造出足夠多的就業機會。

「前兩次人工智慧熱潮是學術研究主導的，這次是現實商業需求主導的；前兩次多是市場宣傳層面的，這次是商業模式層面的；前兩次是學術界遊說政府和投資人投錢，這次是多是投資人主動向學術和創業專案投錢；前兩次熱潮多是提出問題，這次更多是解決問題。」

這是李開復在《人工智慧來了》一書中所下的一段註解。從 DeepBlue 到 AlphaGo，人工智慧走過近二十年，隨著軟、硬體技術的提升，現代電腦運算能力已經有辦法處理巨量資料。此外，現在的開源風氣也比以前更興盛，只要稍微具備一些程式設計的基礎加上工具的應用，我們就有能力設計自己的 AI 程式。結合大數據與深度學習技術，人工智慧正在為人類科技史上寫下新的篇章。

運用自動化機器人、感測器物聯網、供應鏈互聯網、銷售及生產大數據分析的「工業 4.0」時代，已悄然來臨。就像 18、19 世紀的工業革命一樣，我們何其有幸見證一個劃時代的轉變、一個正在進行典範轉移的過程。在這股熱潮之中，我們並不能忽視存在泡沫化的可能，但對許多人來說，是危機也是轉機；抓緊時機，則有機會創造更多商機。