AI狂潮來襲！ IBM認知運算協助企業擁抱新契機
- 台北訊
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人工智慧(AI)狂潮來襲，大幅改寫了各行各業的競爭態勢，企業為了擁抱AI技術，經歷興奮、焦慮甚至痛苦的過程，想要一窺AI奧妙，掌握各種開放平台與開源軟體技術，單打獨鬥無疑是一條荊棘遍佈的路程。
產業發展AI，得從蒐集到的資料做起，進而以資料分析技術，結合自身產業知識和專業優勢來發展適合的創新應用。企業邁入新技術的深水區時，與其單打獨鬥，不如仰賴具前瞻性的技術團隊作為堅實後盾，以開放合作的精神，打造產業生態圈。
作為IT產業的領導者，IBM仍不斷加注對於硬體基礎的投資，以最堅強的平台，協助客戶面對認知時代的來臨。為了擁抱人工智慧，IBM更打造創新服務、培育人才，無疑為企業建構產業價值鏈的最佳夥伴。日前，IBM舉辦2017 IBM RemixIT Forum，邀請20位產官學界代表開講，現場超過400位嘉賓與會，共同參與這場年度盛宴。
創新是建構在既有基礎上 而非打破傳統
台灣IBM硬體系統部總經理李正屹在開場致詞中提到，無論是銀行、金融服務商、大型通路零售商、航空公司、保險業及政府單位，那些儲存在防火牆後端的資料、無法透過外部搜尋引擎拿到的資料，是企業賴以為生的重要核心。這些資料化為數據可以創造和其他競爭者的差距，更是企業發展AI的關鍵起點。而未來的系統更需要符合認知架構，才能得以拓展並與其他合作夥伴有更好的協作。
面對龐大的數據，IBM大型主機Z Systems有足夠的實力，以一天交易高達數10億筆資料筆數的優越運算效能，成為企業發展大數據分析和AI應用的最佳助力。為了協助企業擁抱AI狂潮帶來的新商機，更在IBM Z/OS上搭載了IBM的機器學習技術，同時也透過全面加密平台，協助企業保護以及運用重要資料。
2016年IBM和NVIDIA也合作進行認知時代的基礎架構─PowerAI的合作，利用NVLink溝通GPU與CPU，促進兩種晶片之間的數據快速流動。2017年，IBM在人工智慧應用場景上，在醫療業，腫瘤預測和分析病例的識別精確度已經可達80%以上；期貨指數預測準確率也達到80%，將深度學習的時間從幾週縮短為幾小時。
另外，在經歷815大停電後，節能的議題也再度被重視。資料顯示，全球資料中心的電量是30座核電廠發電的總和，企業有一半的維運成本都是在能耗，而這些能耗，來自於伺服器還有傳統的機器運用。IBM現在的儲存設備，已經全面走向Flash，並採用FlashCore的技術，節省企業資料調閱的效率、空間和電力。
Remix IT：混搭新科技 創造新商機
李正屹強調，IBM其實自己也一直不斷在做Remix！新科技的來臨，不是推翻過去、完全革新，而是以過去的架構為基礎，持續累積。打出RemixIT的口號，鼓勵企業嘗試將新科技混搭，以創造更大的商業價值。IBM認為，創新並不是要企業打掉重練，而是在既有的環境上，整合開放資源，才能加速企業發展自己的產業應用。
針對現有環境，要針對以下兩點進行評估思量。第一，對於搭載創新應用如人工智慧、區塊鏈、機器學習等產品與服務，既有基礎架構的運算能力是否能夠負荷這樣大規模的應用與產生的工作負載；第二，滴水不漏的資料安全防護，才能讓企業遠離風險。
現今的商業策略和科技發展密不可分，多數企業也透過雲端平台提供應用服務，IBM建議，應將應用服務、認知技術、數據資料、雲端基礎建設，都放在一體式架構(One Architecture)中，讓不同的開發團隊在同一個環境開發；企業在建置雲平台架構時，可在高性能的基礎架構上，運用私有雲(IBM Cloud Private)的Container as a Service 打造微服務(Microservices)，也可使用公有雲減少機房建置成本，確保無縫整合公有和私有的混合雲架構，讓資源得到最佳配置。
首部曲：智能競技 未來契機
在上午場的議程中，IBM規劃了三場對談，透過產、官、學界菁英代表的分享，讓企業對於擁抱新科技、發展未來契機有更全面的了解。「首部曲：智能競技未來契機」邀請到News98財經起床號陳鳳馨擔任主持人，與台灣大學資訊工程學系暨研究所教授徐宏民、IBM大中華區硬體系統部傑出工程師李永輝進行深度對談。
陳鳳馨導言，AI技術無可避免會對產業界帶來衝擊，企業大舉投資物聯網與AI技術時，應思考如何透過新技術挖掘新型態的商業價值，藉由新技術讓企業資料具有鑽石般的價值。
徐宏民回應，AI幾乎無所不在，AI影像辨識技術在智慧醫療、老年照護、教育改革、交通與能源上，已有快速進展。就技術面而言，AI最引人注意的是類神經網路的深度學習發展，在訓練過程中，需要大量資料作為學習基礎，當記憶體、CPU與GPU間大量的資料流動，硬體資源的可擴充性與協同能力，扮演至關重要的角色。
尤其是發展數百層深度學習網絡時，企業在硬體、雲端、資安保護的投資，最後能否收效得仰賴軟、硬體成功整合。此外，徐宏民再三提醒，站在巨人肩膀上的重要性，充分使用開放社群工具，才能發揮最大效益。
李永輝提到，AI技術足以顛覆一切。IBM透過認知運算協助企業界建構完整的平台、發展新的能力；發展出來的新科技，能成為新產品，輸出到不同產業做不同應用。舉例來說，銀行業發展區塊鏈技術，進一步包裝成雲端服務商品，提供給其他銀行或者金融服務業使用。像是高可用性即服務(HAaaS)或是人工智慧即服務(AIaaS)平台，其獨特的商品服務能為企業開創嶄新的商業機會。
李永輝更以一家台灣IC設計大廠為案例。目前的IC設計產業，晶片複雜度巨幅攀升，高速運算工作負荷管理軟體，蒐集關鍵指標的大數據進行分析，進行排程管理的優化，讓電子設計自動化工具(EDA)採用混和雲架構，有效提高EDA 授權20%至30% 的利用率，創造最大化的資源利用率與彈性。
這些應用的實現不需要打掉重練、不必從頭開始。企業投資AI技術，讓資料透過分類、評分、推薦、協助決策等步驟來發展自家應用，深度學習的過程中，需要反覆修正參數並不斷訓練，耗費大量運算資源。而IBM與NVIDIA在硬體架構上充分合作，發展NVLink技術，讓CPU、GPU與記憶體間的資料交換與溝通，能達到超高速匹配，滿足類神經網路大量運算的需求，加快深度學習的速度與效益。
二部曲：產業創新 擁抱企機
在「二部曲：產業創新擁抱企機」中，由台灣IBM硬體系統部總經理李正屹擔任對談主持，以中國端子電業、華南銀行與聯華電子的實際案例，提供產業界參考借鏡。從實際使用案例中發現，企業正面臨到三大課題：產業升級的挑戰，擴充自動化服務時高速開發與部署產品的能力，以及儲存設備資料處理與省電效能的問題。
全球資料中心的機房，每年消耗30座核能電廠的發電量。進一步分析這些能源消耗比重，發現大部分是耗費在傳統硬碟機內部資料讀寫頭的機械運動。若使用快閃記憶體作為主要儲存技術，除了資料處理速度變快，也能大幅降低營運成本。近期815全台大停電，使得能源議題再度受到關注，快閃記憶體硬碟的大量使用，對產業而言更是具有指標性意義。
三部曲：轉型金剛 科技決勝
「三部曲：轉型金剛科技決勝」由DIGITIMES總經理黃欽勇主持，科技部政務次長許有進、淡江大學工學院院長許輝煌、台灣IBM總經理高璐華共同對談，主要探討產、官、學界如何在AI世代接軌。
許有進次長特別提到，政府積極投入具備學理和實務價值之人工智慧前瞻技術，預計在台灣推動多項AI計畫，更指出新創公司是連接AI人才培育與研發尖端技術的重要起點，特針對台灣新創公司設立「AI創新研究中心」專案計畫。
在教育現場，人才培育是最重要的使命。淡江大學過去在機器人領域的研究開發，於全球機器人大賽中連連獲獎，許輝煌院長直指，參與國際競賽對於AI人才的養成實有成效。透過IBM Watson認知運算系統與PowerAI深度學習的幫助，賦予機器人語音對話和視覺辨識的功能，將成果帶到台灣工具機與機械產業，啟動雙方合作，為產、學奠定良好互動基礎。
台灣IBM總經理高璐華分享，AI發展主要在於整合開放社群、建構完整生態圈，IBM近幾年一改過去傳統封閉式的系統架構，積極參與開放社群組織。尤其，未來除了硬體基礎，軟體技術更是決勝負的關鍵，IBM更加積極投資並分享軟體技術，擁抱客戶需求、期盼多方合作。舉例來說，在區塊鏈技術方面，IBM加入開放原始碼計畫HyperLedger小組，現已貢獻四萬多行程式碼，是開發小組成員中最重要的技術貢獻者。
另有案例如2013年成立的OpenPOWER聯盟，旨在共同打造更高價值的認知運算技術。IBM與NVIDIA合作推出的PowerAI，正是 OpenPOWER開放平台最佳化的架構，在IBM POWER8處理器與NVIDIA的GPU之間發展NVLink互連技術，提高CPU、GPU與記憶體間的資料存取頻寬，進而提升深度學習的運算效能，加速機器學習的應用開發。
事實上，IBM針對AI發展藍圖的規劃，還涵蓋了AI人才培育、AI工具與架構平台，以及對新創和創客的支援。IBM的AI技術團隊協助淡江大學機器人發展影像和語意辨識能力，便是一個產、學合作的良好典範。高璐華總經理強調，AI技術的發展，是為了輔助人類，而非取代人力。企業界具有豐富專業經驗的老手，反而是發展AI不可或缺的重要資源。
AI發展的重要使用者典範
下午場議程分別從資料、雲端和認知運算三大主題，透過實際案例深入探討。在AI使用範例中，高速發展並受惠最深的產業，首推智慧醫療與財務金融服務。使用IBM認知運算發展的癌症腫瘤辨識技術，有高達80%的正確性；而IBM位於中國的人工智慧實驗室與上海證券交易所合作，進行滬深300指數期貨的預測，準確率也高達80%。
其他應用包含，台灣的電力輸配電線巡檢員，可以使用空拍機的視覺識別技術來協助高壓電線巡檢，對於維持電力的穩定與人員的安全，有重大貢獻。IBM中國研發中心利用AI發展太陽能面板的品管系統，透過視覺辨識技術自動區分太陽能面板等級，大幅度改善面板工廠生產效能與產出品質，是業界具備指標性的應用。此外，還有電信服務業者為了降低客戶因為超額而停機的誤判客訴案件，利用分析客戶帳單資訊，降低誤判機率、挽回商譽的案例。
上述將AI工具適當應用在不同產業的案例，都是透過有效運用既有資料，找出解決問題的辦法。IBM認知架構解決方案，稱為IBM PowerAI深度學習平台。上面一層的軟體工具稱為PowerAI深度學習框架(Deep Learning Frameworks)和支援工具層(Support Libraries)，可讓產業界的資料科學家們自動化建立、訓練與部署分析模型，支援多種交易資料型態，也支援開發工具如DIGITS、OpenBLAS、Bazel及Caffe、theano、TensorFlow、DL4J。最底層則涵蓋IBM Power Systems系統並支援NVLink互連技術，協助企業發展AI所需要的最適當演算法。
這些年來，IBM努力尋求透過新科技轉型的機會，並透過洞察市場需求來擁抱企業客戶。同時也透過發展對個別企業有直接助益的使用範例，讓目前還不是IBM客戶的企業新進，也能藉此觀摩並相互學習。
