【台灣醒報記者呂翔禾台北報導】AI是結合跨領域最好的工具！25日的「AI語音數據發表會」中，台大資工系教授林軒田表示，其實AI的概念很早就有，但如果有更多大數據，便可加速AI發展。谷歌台灣總經理簡立峰則提到，在軟、硬體與5G網路逐漸到位下，AI會讓智慧醫療、自動駕駛都會有很好發展。
蒐集夠多data
林軒田說，AI的概念其實很早就有，而且很簡單，只要能夠蒐集越多data，就可加強AI辨識能力。他以衛星導航系統舉例，從以前看紙本地圖，到後來可以用簡單的定位算出最短路徑，到現在可以結合路況、公車路線、車流量等資訊算出最佳化路徑，就是透過不斷蒐集data而成。
他提到，AI不只可以用在谷歌地圖，連颱風強度都可以判斷。他說，許多資深氣象預報員拿到颱風衛星雲圖，用看的就知道颱風的強度。因此他們以此為發想，將大量的颱風衛星雲圖丟到演算法中，用神經網絡的運算模式跑模擬，目前實驗還在進行中，效果還不錯。
演算法不同應用
簡立峰說，微軟創辦人比爾蓋茲20年前預測現在會有哪些科技會蓬勃發展，幾乎全部命中，所以媒體又請他再預測一次20年後什麼樣的科技會發展，10項裡有關AI的項目就佔超過一半，如微型機器人、藥丸醫療、醫療級穿戴心電圖等，因此AI無可避免是未來的發展趨勢，而且任何領域都用得到。
「如果要更快速發展跟應用AI，需要許多前人種樹。」他提到，其實許多不同領域利用的神經網絡運算模式其實都是同一套演算法，只是他們將它採用後再針對不同產業進行修改。因此，公開且可修改的演算法技術（Open Source）是非常重要的，有了Open Source，會讓企業應用AI的成本大幅降低。
軟、硬體同步發展
另外他也提到，如果要加速大數據的處理速度，除了軟體以外，硬體也會逐步升級，其中晶片是很關鍵的元件，台灣在這方面就很有優勢。另外，以往大數據都是以雲端處理，但已經有人開始研發手機（雲端應用方／終端區）處理大數據，配合日後5G網路的普及，讓機器的反應逐漸加快。
他特別提到，尤其在低延遲性要求高的自動駕駛、同步翻譯、智慧醫療與聲音管家等應用，在軟硬體逐步升級下，應用會更加廣泛。他舉例，以前谷歌同步翻譯還需要用9個程式翻議不同種語言，可是現在他們已經在試驗，只利用一個系統就可以翻譯所有語言，講話如果中、英文夾雜都沒關係。
法律歸屬+使用者經驗
不過他特別提醒，未來在大數據應用下，資安與法律是人類需要面對的問題。它以無人車舉例，如果發生車禍，責任要歸屬在車商、還是寫程式的工程師？另外，無人車的設計是以「極度安全」為標準，因此系統偵測到黃燈就會煞車，可是人類卻可能闖黃燈。
因此他預估，整個AI系統的設置與人類使用者經驗的配合，加上日後法律責任的歸屬，都會是AI科技發展下需要面對的問題。
