現在啟動人工智慧/機器學習研發不嫌遲

Alphabet(Google的母公司)於3月8日併購了預測模型和解析競賽平台(platform for predictive modelling and analytics competitions)的公司Kaggle，這是Google在從2000迄今所併購的第15家以人工智慧或機器學習為主要業務的公司。在約略同一個時段內，Facebook併購了3家、Amazon併購了6家、IBM併購了4家、Microsoft併購了5家、Apple併購了8家。

這份名單中只粗略的涵蓋了以人工智慧或機器學習為名、或者以自然語言、文本處理、圖像辨識等傳統人工智慧/機器學習研究領域的公司。如果把機器人、搜尋引擎、電子廣告、消費者行為分析、金融投資等這些以人工智慧/機器學習為工具的應用實施公司包括進來，名單會遠長於此。連比較少用併購取得外部能力的Samsung也在去年10月併購了Viv－Siri原設計團隊在被Apple併購後另組的新公司。2017年3月底發表的Galaxy S8已強力主打智慧個人助理Bixby功能，現Viv團隊已與Bixby團隊針對Bixby的未來版本展開緊密合作。

上面講的不是趨勢，都是過去式以及現在進行式，生活上Apple iPhone的Siri以及Amazon的Echo早已開始展示它們的智慧。

人工智慧的發展迄今約40年，雖然還未能像電影《終結者》中Skynet或《駭客任務》中Matrix那樣全知全能的地步，但由於現在計算能力及儲存容量的大幅提升，以及在相關領域研究快速的進展－譬如對腦神經和演化的瞭解，目前發展階段已可針對特定目的寫下有效的演算程式，執行結果令人滿意。比較複雜的程序目前仍然持續進展，但是速度較為緩慢。

產業/業者若這時候才踏入AI領域雖然是後發，但是基於之前的發展成果很容易開花結果，譬如Samsung及HTC在手機智慧個人助理的緊隨。可若要在這一階段競爭中勝出，重點不單只在演算法，而是在於對智慧功能的想像與創新。AI的應用不只是在手機的人機智慧介面－如語音、圖像的識別與處理，或是手機內部的功能管理－如節電、防誤觸等功能；也不只在智慧居家生活－如Echo以聲控指揮家用電器。知道前一陣子因AlphaGo名噪一時的DeepMind現在做些什麼嗎？他們先用區塊鏈的技術解決智慧醫療開發中必會遭遇的個人隱私問題，然後想要利用英國公醫系統所累積的醫療數據從事各類智慧醫療應用的開發。絕大部份人類的活動，AI都有機會讓它變的更好、更舒適、更方便。

這是個還在急速發展的領域，基礎研發上的進展可能會急遽改變競爭的地貌，譬如量子計算就有可能解決困擾人工智慧/機器學習各類演算法的“維度的詛咒(curse of dimensionality)”，從而讓應用範圍從單一任務的執行變成綜合判斷和多工同時執行，朝“大演算(the master algorithm)”的方向更邁進一步。

快速的變動有時候對後發者更為有利。小米雷軍3月初在大陸兩會提案《加快實施人工智能國家戰略》，其中包括了產業的應用與基礎研究，雷軍在會後的記者會說現在發展人工智慧不嫌遲，我十分同意他的看法。