校園記者:方濟龍(科法所碩二)

施學琦老師任職於國立雲林科技大學資訊管理所,兼任資訊中心主任,畢業於美國密蘇里羅拉大學電腦科學博士,個人專業領域為分散式系統、資料庫及語意網。施學琦老師曾榮獲雲科大97年與102年學年度優良教師的殊榮,無論是在教學方面或是業務職掌上,均獲得一致的好評。今天雲聲校刊特別邀請施老師來為我們解說當前網路科技的趨勢:從時下最「夯」的大數據,到物聯網,以及A.I.人工智慧等為我們的未來刻劃一個美麗的願景。

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一、個人專業背景:從資料庫到大數據

施學琦老師的個人專業是在資料庫(Database)領域,最常見的資料庫如雲科圖書館線上文獻或是Google所儲存的網頁等,在我們的生活屢見不鮮。而「大數據」(Big Data)卻是更超越於目前所見之資料庫範圍,這樣的規模甚至比擬天文數字。當人工或是目前單一主機所無法負荷處理的資料量,就可歸於大數據之範疇,亦即當前的電腦無法即時做出分析,而必須要仰賴另外的技術來進行資料處理。所幸當英特爾公司(Intel)創辦人之一的高登·摩爾(Gordon Moore)所倡導的「摩爾定律」(Moore’s Law)從原本24個月週期,進步到18個月翻倍電腦中央處理器的電晶體數量,意味處理效能也倍增與硬體設備的普及廉價化。

施老師表示:「當硬體成長到可以讓我們鉅細靡遺的分析資料,而這些數據的來源就不見得是人工產生的。」他舉例在監控中的環境―學校,女學生晚上要從實驗室走回宿舍,難免會有些安全上的顧慮,因此我們會加裝許多監視鏡頭,以確保女學生的安危。而這些監視器就是所謂的「感知器」(Sensor),能夠全年24小時不間斷地產出資料,因此所產出的資料也相當可觀,如同大洋般的訊息流,所以大數據又稱「海量資料」、「巨量資料」與「大資料」。

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二、從大數據到物聯網

而這些監視器所產出的資料就必須匯流到學校的主機系統,學校的主機將這些資訊整理並加以分析,就是建構出所謂的「物聯網」(Internet of Things, IoT)。大家應該常在科幻電影中見過所謂的類似概念,例如電影「鋼鐵人」中的語音管家「賈維斯」(JARVIS,Just A Rather Very Intelligent System)就是典型物聯網運用範例。賈維斯不但能操控鋼鐵衣,亦能管理主角史塔克家中的大小事務,堪稱是將物聯網發揮至極致的理想。

當今現實生活早已有不少運用物聯網的概念,例如像蘋果電腦iPhone手機中的數位語音助理Siri(Speech Interpretation and Recognition Interface),就是透過網際網路將人聲指令傳送到蘋果電腦公司總部進行數據資料分析,並且在極短的時間之內,將指令回傳至個人用戶的手機上做出反應,像是查看天氣資訊、收發電子郵件、開啟音樂檔案等,讓物聯網的概念更具體落實於我們的生活之中。回到女學生的案例上,施學琦老師認為如果學校的監視系統能再跟警政系統相結合的話,勢必更能保障校園的安全,也是當前我們可以做得到的範疇。

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 三、從物聯網到人工智慧

所以小自我們手機上的Siri,大到線上影音平台「網飛公司」(Netflix)影片觀眾客群分析、亞馬遜公司(Amazon)運用無人機遞送包裹,都必須仰賴大數據的分析,然而這些工作其實已經超出普通人類的能耐,所幸聰明的電腦科學家們發展出「人工智慧」(Artificial Intelligence,A.I.)的技術來幫助我們讓運作更為流暢。施學琦老師指出:「前一陣最熱門的新聞議題,莫過於Google設計的人工智慧程式Alpha Go擊敗了南韓棋手李世乭(이세돌,1983―),一度引起人們恐慌,認為機器取代人類的時代是不是已經來臨了?」

大眾對於人工智慧的恐懼莫過於來自電影「魔鬼終結者」(The Terminator,1984)中「天網」(Sky Net)。很有趣的是,天網也是將物聯網的運用極致的典範,將日常生活所有資訊到國防發射核彈頭,全部交給天網去串聯,才會導致一發不可收拾的後果。特斯拉電動車的創辦人伊隆˙馬克斯(Elon Musk)曾將人工智慧比擬核武器,認為人工智慧比核武更危險。就連著名英國天文物理學家霍金教授都持悲觀的看法:「全面性的開發人工智慧有一天可能會導致人類滅亡!」然而霍金擔心人工智慧的風險不是惡意,而是競爭。一旦人類跟不上電腦的腳步,是不是只有被淘汰的命運?

施學琦老師用一個小故事來描述當前人工智慧的發展狀況―古代印度的舍罕王,打算重賞西洋棋的發明者宰相西薩,因此向他提出詢問如何獎賞?西薩則答覆請求:在西洋棋64格棋盤中,第一格放一粒麥子、第二格放兩粒麥子,接著四粒、八粒…讓後一格的麥子數量是前一格的一倍,屆時將所得的麥粒來救濟貧苦的人們。原本國王還欣然答應,但是才放置不到一半的格數,他就後悔了,因為必須用上數個足球場的空間來放置麥子,更別說剩下的格數要如何去填滿,那可能會超過地球的總空間的天文數字。

他引述麻省理工學院教授的看法:「現在的人工智慧其實已經到達一半的格數了。」施學琦老師譬喻現在的人工智慧像是一個天才小寶寶,雖然剛出生但是已經會開始閱讀文章、甚至高談闊論,做為父母的我們當然會畏懼這嬰孩所帶來的潛力,變得不受控制。不過正所謂「水能載舟,亦能覆舟」,總歸人們對於人工智慧的不信任感,莫過於對於該項科技發展的不可預測性。施老師認為如果這是一個無法避免的趨勢,那麼我們做為人類,是不是應該學著要與機器如何相處?

四、結論:對於未來仍保有希望

施學琦老師指出像是美國喬治亞理工大學戈埃爾教授(Ashok Goel)偷偷將人工智慧化身成助教吉爾˙華森(Jill Watson)以解答學生所提出的問題。面對著三百名學生,歷經五個月的時間,回答了近萬筆的問題,結果沒有一個人發現自己對談的對象是人工智慧,甚至他們還認為該助教盡心盡力,值得提報優良教師,彷彿已經完勝用以區分人與電腦之間差異的「圖靈測試」(Turing Test)。

另外在實務界,例如美國紐約時報或是華盛頓郵報,早已經將可程式化的新聞資訊,如氣象預報或是訃聞交給電腦來自動產出,以節省人力成本。甚至連美國Baker & Hostetler律師事務所也與IBM合作,將人工智慧ROSS啟用為他們律師助理,主要負責破產案件的答覆。全因該事務所看中正是ROSS強大的資料庫與分析功能,能夠幫助真人律師們能更為剖析案例,以打贏官司。因此人們要如何看待與善用人工智慧,仍需要多加思索、多加琢磨。

最後施老師認為要能發揮大數據的功用,前提必須是「大者恆大」,來源樣本數必須夠多,才能發揮足夠的效益。台灣在這方面,相較於歐美、日韓、中國等國家較為吃虧,市場說大不大,說小也不小。但是我們擁有良好的硬體設備與人才,如何吸引國外的廠商或是投資者,願意將這部分的數據開放給台灣進行分析與整理,便是未來政府與相關領域人才值得深思的課題。

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