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星期專訪》陳良基︰4年內追上AI國際腳步

陳良基小檔案

陳良基小檔案

2017/07/17 06:00

記者黃以敬、吳柏緯/專訪

台灣有世界最強的半導體產業、還有全球頂尖的大數據演算法學界高手,但要把這些優勢應用到AI產業及研發的腳步卻比許多國家慢了一大步,科技部長陳良基指出,台灣未必要急著讓機器人滿街跑,但要善用優勢,建立「AI農場(AI中心)」在五年內培育三千多名明星人才,也要建立「大數據演算中心」做為AI演算及演練平台,原本公務預算要編十幾年的工作,必須以前瞻預算加速在四至五年內建構起來, 「全世界在AI研發大步起飛的時候,台灣還在地上爬,以後根本就不用玩了」。

技術加人才 我發展AI最大優勢

問:曾經警告台灣在AI研發比其他國家慢很多?慢在哪裡?如何追趕?

答:台灣要做AI科研及產業,其實有兩大要項。一是須有足夠大的程式運算能量,要給思考的人有足夠運算能力可實現想像。例如Google DeepMind開發的人工智慧圍棋程式「AlphaGo」打敗各國棋王,其背後推手、台灣博士黃士傑近期回台灣就坦言,AlphaGo能下那麼快,主因Google提供TPU(機器學習定制晶片)讓它能快速學習及演變出新招數,棋力才能大增。AI要運作奏效,最重要還是「頭腦運作要快」、也就是輸入的資料數據演算要更快速,才能與思考、推理結合一起。

全世界要發展AI,台灣很重要是有堅強的半導體產業可以支援,協助及提供快速運算設備、晶片,也就是提供AI戰役所需的「軍火」材料。此外,台灣還有全球一流的演算法學者,近期中國科技調查坦言,全球AI人工智能五十強大學,亞洲第一名是台灣大學,其次才是東京大學。

前微軟Microsoft公司AI亞太區研究總監、有「PTT之父」稱號的杜奕瑾要回台灣創立「AI實驗室」,他也強調,台灣有太多教授在演算法的研究及論文發表是超強的,有很多優秀人才。

我說「台灣慢」,指的就是台灣有最好的技術及人才,但要把這些優勢真正連結到AI研發及產業轉型,動作太慢了。所以科技部要把這環境平台建構起來。

問:台灣如何把優勢與AI連結?上、中、下游如何佈建?

答:奠基於半導體及演算人才優勢,科技部當初規劃,台灣要的AI建設,不是要急著讓尾端應用面的機器人滿地走,重要的還是基礎軟硬體建設,政府要積極發展Middle ware、間韌體那一塊 ,還有再往上游的雲端、演算法、演算晶片的那一塊領域。

台灣有最好的演算技術、可以做出高速運算晶片零件,另外也要提供演練平台;電腦要接受指令也需要適當的「介面設計」,要影音、影像或哪種語言做為與機器的溝通介面,這種感知技術,也都是台灣可以發展的強項。

科技部目前一是要以預算五十億、營造「AI創新研究中心」,類似開辦「AI農場」培育AI潛力明星人才,準備去打AI大聯盟戰役。希望整合學界演算、AI教授學者去招攬國內外人才到台灣來研究,可懂得AI基礎建設、大量演算法、訓練機器深度學習法,也可設計介面等,未來可到各行業去協助產業智慧化升級,及發展服務或產品。

二是要用前瞻計畫五十億購置超級電腦放在國家實驗研究院、建構「雲端服務及大數據運算平台」。AI機器也要學習訓練,因此前瞻經費要建構高速演算平台,讓研發者可站在「巨人的肩膀上」去評估研發可不可行,也做為AI產業轉型或創辦可行性的模擬演練場。最後就連結到產業去實際應用,加上台灣有最具實力的半導體產業,全世界想做AI的產業,就都不能忽略台灣可以提供人才及所謂軍火設備與演練場。

問:台灣也應要發展應用端產業,要設立機器人研究基地?結合各地在地產業特色?

AI應用 北生醫中機械南醫材

答:政府建構軟硬體、人才與演練平台,最後都是要提供及服務產業發展所需,真正要賺錢也會在產業應用端。

科技部規劃要在北、中、南設立應用端的研究中心,也要鼓勵大學、研究機構選擇潛力項目去發展。中心會設三到四個,初期規劃,台北地區要以數位醫療健康應用是比較強的項目,所有一流醫療體系都在北部,也要結合南港生技園區、新竹生醫園區等。

一向有機密機械產業優勢的中部,則會以智慧機械為先,規劃設立「智慧機器人創新自造基地計畫」等。南部則將以醫療器材的AI智慧研發為主,也更要應用從事農產培養,跟大機器運算系統連結起來。

目前大學反應都很熱烈,要盡量找國內外好手提案,把台灣營造成全世界優秀人才可一起討論AI的地方。

月薪加倍 培育三千潛力人才

問:台灣要吸引國際人才,有優勢、有條件嗎?

答:吸引人才,要看薪水待遇及研究環境夠不夠好。AI研究中心要招攬年輕研究學者、教授,除學校可有月薪七、八萬,前瞻前三年還可加三萬元彈性薪資,再加上執行研究計畫的薪資加給可提高到八、九萬,加總已幾乎是月薪加倍,以台灣的生活消費水平來看,應是有吸引力的。希望四至五年內可培育出三千名有潛力的人才,到各行各業產業扶持AI應用,台灣高喊多年的「產業升級轉型」才能真正啟動。

科技部還要推「愛因斯坦計畫」、「哥倫布計畫」,前者鎖定卅歲出頭、有創意的年輕學者,給五年計畫贊助去思考哪些研究會對人類有用,後者則是要資助卅六歲至四十歲學者到國際探索,找出對台灣有好處的研究發展。這些年輕人才中,只要幾人成為日後的研發或政壇領袖人才,就值得了。

下一步創國際品牌 便利民生

問:前瞻及公務預算四至五年要建構AI環境,下一步又該有何構思、規劃?

答:科技部希望要做的AI人才農場、高速運算中心及三至四個應用面的研究中心等建設,如要用公務預算編列支付,恐怕至少要十年以上,根本跟不上國際速度,所以希望以前瞻預算挹注、加速在四至五年完成,這對台灣太重要了、這是真正的前瞻。

下一步則是希望能創造出應用的「品牌」,例如以前趨勢科技在資安界創造品牌,台灣年輕人發揮創意去研製各種產品及服務,應該可以出現一、兩家國際級的品牌,甚至人文科學、文化產業領域,也都可投入、推動。

前瞻還有一部分要用AI智慧提升國人生活便利性,例如民生防災、公共物聯網、天氣資訊、交通班次,都可以透過AI智慧作資訊整合及運用,甚至有「未卜先知」的能力,例如天氣預報、水資源、電力等,又如菜價,目前種了多少面積、預計何時收成、供給量多少,果菜價格可以提前調控。未來透過公權力,蒐集並把大數據釋出,產業及全民都可以應用。

科技部及前瞻AI相關政策預算

科技部及前瞻AI相關政策預算

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