人工智慧應用落地，醫療保健與工業發展逐步完整

2018年3月24日由中國國務院發展研究中心主辦之「2018年中國發展高層論壇會」於北京舉行。在分會場上，IBM、Google、百度等大廠，介紹人工智慧(AI)等創新科技將帶給社會和產業轉變。

Google首席執行長Pichai Sundararajan提到，AI技術將改變各行各業，包括農業、工業等領域，將專業化知識落實生產；對於醫療、航天等專業性極強領域，AI可提高效率和準確性。

早在2016年Google開發神經網路演算法，協助醫生早期發現糖尿病患之視網膜病變癥狀，2018年Google將推出可提前辨別心臟病癥狀相關產品，AI將進一步擴大對產業的影響。

▼Google AI 布局

source：applied AI

人工智慧用於醫療保健與工業領域最多

AI已廣泛應用在不同產業，各大廠積極開發投入，就目前發展狀況，AI要為解決問題開發，而並非只停留在演算法；換言之，因地制宜貼近在地需求非常重要，以醫療為例，要完整偵測健康狀況，包括穿戴裝置設計符合當地體型和生活型態，病徵影像識別亦須符合當地人影像資料訓練模型。

要了解醫療產業的實際需要，AI創業企業才更容易存活，尤其當前在臨床階段失敗代價高，AI是否可以對臨床設定各種可能性進行預測和預判，將可降低醫療研發的不確定性。

另一方面，越來越多案例是將AI運用認知科技於資料分析、生產線、客戶服務甚至是商業模式創新，以期更快速實現轉型效益。即現今認知科技的意涵，可視為AI領域產物，認知科技經常應用流程機器人、機器學習、自然語言處理與生成、深度神經網路，其中機器人流程自動化(Robotic Process Automation，RPA)是最廣為應用的技術，企業可用於營運三大領域，包括產品/服務的加值與創新、流程檢視與改善與洞察力的提升，尤其針對B2C企業，藉由AI技術協助，可快速掌握客戶的反饋與喜好變化，適時調整產品與服務方向，提升企業競爭力。

就台灣發展來說，欲達成產業轉型目標，應先導入RPA，藉由模仿人類與計算機互動行為減少重複性高，勞力密集與低效率之行政工作，同時降低人為疏失或錯誤，使企業轉型更靈活高效。

隨著人工智慧自主學習，認知運算將到來

AI實現過程中，有基礎架構、感知層處理、認知層處理，最後到現實中應用即稱應用層，其中認知學習包括機器學習、自然語言處理、深度學習類神經網路、流程機器人、規則引擎，以及上述各項，可從事進階應用之技術組合。

企業將認知技術運用於協助強化人類的判斷，可大幅提升多種應用情境的成效，例如詐騙防範、醫療診斷、貸款審核、執法及投資，隨著認知技術不斷演進，讓分析變得更快速及聰明，並在過程中持續學習。

在機器學習發展上，晶元的重大變革將導致產業重大改變。由於機器學習是AI或認知科技的一種，認知是指系統接收到資料時，不需依賴程序編寫，便能透過經驗而自行學習與改進。

其中，自然語言處理在英語語系發展多年，但東西文化及語言差異，難以直接複製引進，中文有多種斷詞處理，每種表達含意都不同，使得自然語言處理在中英文領域有各自不同發展，然隨著自然語言處理的技術不斷精進將驅動消費者服務成長。

文丨謝雨珊

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