Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

0
0

文字

分享

0
0
0

人工智慧浪潮來襲怎麼辦?給社會新鮮人的三個職涯建議!──《LIFE 3.0》

天下文化_96
・2018/07/31 ・4946字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 583 ・九年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

  • 在人工智慧崛起的現在,你希望看見甚麼樣的未來?當人工智慧超越人類時,人類該何去何從?人工智慧對犯罪、戰爭、司法、工作、社會將造成甚麼影響?又會帶給生而為人的我們甚麼感受?《LIFE 3.0》將毫不隱諱呈現這個最具爭議性話題的全方位觀點,舉凡超人工智慧所代表的意義,意識究竟是怎麼一回事,甚至是宇宙生命發展最終的物理法則定律極限,包羅萬象的豐富內容,盡皆收錄在《LIFE 3.0》中。
  • 迎接人工智慧時代,你我都該上的 30堂必修課
人工智慧將在就業市場造成什麼樣的改變,進而影響身為勞動階級的我們?圖/geralt @pixabay

人工智慧將在就業市場造成什麼樣的改變,進而影響身為勞動階級的我們?如果我們能找出透過自動化創造富裕,同時又不會讓人失去收入和使命的辦法,就有機會創造輕鬆寫意的美好未來,帶給每個人夢想中前所未有的富裕。對於這樣的願景,沒有多少人比我在麻省理工學院的同事、經濟學家布林優夫森(Erik Brynjolfsson)想得更透澈。雖然他總是衣著得體,但是內心深處依舊保有冰島人獨特的靈魂,前不久他為了更加融入商學院才略加修剪儀容,而我卻始終忘不了他一臉維京人式紅色虯髯大鬍的模樣。

所幸他腦海中狂野的想法並沒有跟著鬍子一起剔除,他還把自己對就業市場樂觀的期望稱做「數位雅典城」(Digital Athens)。古代的雅典公民之所以能享有民主、藝術和遊樂的安逸生活,主要因素不外乎是有一群奴隸代為從事勞動工作,所以我們為什麼不用具備人工智慧的機器人取代古代的奴隸,建立人人都能樂在其中的數位烏托邦?布林優夫森認為,以人工智慧推動經濟發展,不但能夠一方面消除工作的壓力和苦差事,另一方面如我們現在所願生產出各式各樣豐富的產品,更可以超乎現在消費者的想像,提供各種奇妙的新產品與新服務。

科技發展與分配不均──最富有1%與後頭90%的人命運大不同

只要從現在起,我們每個人的薪資待遇都能逐年成長,將來就能走進布林優夫森描述的數位雅典城,讓每個人的工作量愈來愈少,生活水準愈來愈高,過著充裕休閒的生活。

美國自二次世界大戰後一直到1970年代,就是循這樣的模式發展:

在1970年代以前,不論是有錢人還是窮人,收入大致都維持同步成長,之後大多數成長則集中到財富頂端1%的人手中,而後90%族群的平均收入幾乎可以說是文風不動。圖中數字都已經依照2017年的幣值進行過通貨膨脹的調整。

雖然收入分配有所不均,但是經濟大餅維持一路成長,幾乎雨露均霑的讓所有人都得到更多好處。不過布林優夫森等人開始注意到,自1970年代以後,事情發展有些不一樣了:圖中的經濟規模雖然還是維持成長的趨勢,平均收入也跟著水漲船高,但是過去四十多年來成長的果實卻都流入最富有的一群人手中,甚至幾乎只進入最富有1%的人的口袋裡,而後頭90%的人卻發現自己的收入止步不前

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
過去四十多年來成長的果實卻都流入最富有的一群人手中,甚至幾乎只進入最富有1%的人的口袋裡,而後頭90%的人卻發現自己的收入止步不前。圖/giphy

如果我們把觀察指標從收入換成財富,分配不均惡化的情況會益發明顯:美國90%家庭在2012年的淨資產是八萬五千美元(跟二十五年前一模一樣),而最富有1%家庭的淨資產即便經過通貨膨脹,在這段期間的成長仍舊超過了一倍,達到一千四百萬美元。以全球的角度來看,分配不均的差距更是極端。2013年全球排名後半段所有人(總共超過三十六億人)的整體財富,剛好跟全球前八名首富的財富旗鼓相當。這個統計數字完全應驗了「朱門酒肉臭,路有凍死骨」這句話。

2015年在波多黎各的那場研討會上,布林優夫森語重心長的向各路人工智慧專家表示,他同意人工智慧和自動化技術的進步會讓經濟大餅愈做愈大,但是並沒有任何一條經濟定律能保證所有人都能獲利,就連是否能讓大多數人得利都得打上問號。

分配不均問題出在哪?──傳統工作被取代、資本優勢更明顯、超級巨星理論

大多數經濟學家都同意,分配不均的現象愈來愈明顯,不過對於成因及未來發展趨勢的看法卻大相徑庭。政治立場傾向左派的人認為,全球化再加上對富人有利的減稅政策,是造成分配惡化的主因,而布林優夫森和他在麻省理工學院的同僚麥克費(AndrewMcAfee)則認為真正的成因是另外一回事:科技發展。針對數位科技對分配不均的影響。他們提出三種不同的分析角度。

首先,科技發展使傳統工作由需要更高度技能的工作取代,因而凸顯教育的重要性:自1970年代中葉開始,順利畢業取得文憑的勞工薪資待遇提升了25%,而中學輟學的勞工平均而言則少了30%的薪資待遇。

1970年代中葉開始,順利畢業取得文憑的勞工薪資待遇提升了25%,而中學輟學的勞工平均而言則少了30%的薪資待遇。圖/ptksgc @pixabay

其次,他們認為自從2000年開始,企業營利以前所未見的比率流向企業主,而不是往勞動階級移動—只要自動化的趨勢維持不變,不難想見擁有機器設備的人一定會分到比較多的經濟成果。在進入數位經濟的年代後,資本相對於勞力的優勢只會更為明顯,一如科技趨勢專家尼葛洛龐帝(Nicholas Negroponte)提出的觀點:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這是由原子世界蛻變至位元世界的過程。現在不論是書本、電影還是稅務試算表都已經數位化,往世界各地多賣幾份商品所增加的成本趨近於零,而且還不用額外增聘員工。這個趨勢自然會讓投資人而不是員工取得大多數的收益,也能解釋為什麼底特律三大公司(通用汽車、福特汽車和克萊斯勒),2014年的合併營收幾乎和矽谷三大公司(Google、蘋果和臉書)不相上下,但是後者的員工人數不但只有前者的九分之一,在股市中的價值更是前者的三十倍以上。

第三,布林優夫森等人認為,超級巨星會比一般民眾更容易享有數位經濟的好處。哈利波特的作者J.K.羅琳(J.K. Rowling)成為有史以來第一位晉升為億萬富翁的作家,她比莎士比亞更有錢的祕訣在於,她的故事內容可以用極低的成本轉換成文字、電影和遊戲等各種不同形式供世人傳頌。

哈利波特的作者J.K.羅琳(J.K. Rowling)成為有史以來第一位晉升為億萬富翁的作家,她比莎士比亞更有錢的祕訣在於,她的故事內容可以用極低的成本轉換成文字、電影和遊戲等各種不同形式供世人傳頌。圖/維基百科

相同的道理,庫克(Scott Cook)藉由自己開發的稅務軟體TurboTax致富,這套軟體當然也異於一般人類的稅務會計,是可以從網路上購買的。至於排名第十的稅務軟體,大多數人不管再便宜也沒多大意願使用,因此這個市場裡能容下的自然只剩下少數幾位超級巨星了。

給孩子的職涯建議:朝目前機器還不擅長的領域發展

在這種情況下,我們到底能給孩子什麼樣的職涯建議?我會鼓勵我的孩子朝目前機器還不擅長的領域發展,以免在不久的將來淪為自動化作業的犧牲品。如果要預測各種工作大概多久以後會由機器取代,不妨先參考以下幾個有用的問題,再決定將來要就讀哪些科系,進入什麼領域就業:

  • 這個領域需要運用社交手腕和他人互動嗎?
  • 這個領域需要運用創意提出巧妙的解決方案嗎?
  • 這個領域需要在無法預測的環境下工作嗎?

當你愈能用肯定的方式回答,你選到好工作的機率就愈大。換句話說,幾個相對安全的職業項目分別是:教師、護理師、醫師、牙醫、科學家、創業者、程式設計師、工程師、律師、社工人員、神職人員、藝術工作者、美髮師或是推拿師傅。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
需要運用社交手腕、運用創意提出巧妙的解決方案,以及需要在無法預測的環境下工作等職業,是較建議的職涯選擇。如藝術工作者。圖/Free-Photos @pixabay

相較之下,在可預期的環境下重複執行高度結構化的動作,這種工作型態在自動化的影響下可就岌岌可危了。電腦和工業機器人早就已經接手簡單到不行的工作,隨著科技持續演化,受取代的工作只會愈來愈多,諸如電話行銷、倉儲管理、櫃台職員、列車司機、麵包師傅和廚房助手都算在內。接下來,開卡車、巴士、計程車的司機,甚至就連Uber和Lyft的駕駛都可能是下一波被取代的對象。另外還有很多職業項目(比方說律師助理、徵信業者、放款業務、記帳人員和稅務會計等)雖然不至於列入全面取代的危險名單,但是大多數工作內容還是能被納入自動化的作業流程中,使得人力需求大幅減少。

單是設法和自動化作業保持距離,還不足以完全克服將來職場上的挑戰,當全世界都進入數位化的年代,想要成為專業的作家、製片、演員、運動員或時尚設計師,還要面臨另一項風險:雖然這些職業短時間之內不會立即面臨機器帶來的激烈競爭,但是回顧先前提到的超級巨星理論,這些領域一樣要面對來自全世界的專業人士帶來的愈來愈嚴酷競爭壓力,真正能成為贏家的人可以說是少之又少。

職涯建議:不可預期的環境、非重複執行、非高度結構化的工作

通常來講,如果要對所有領域、所有層級的工作做出職涯建議,未免流於太過草率:很多工作並不會完全消失,但也會有很大一部分被自動化取代。如果你打算行醫,千萬別擔任分析醫療影像的放射科醫師,因為IBM的華生電腦會做得比你更好,不妨考慮擔任有資格要求做出放射影像分析,可以拿著檢驗報告跟病患商討要如何進行後續診療的醫師。

如果你打算行醫,千萬別擔任分析醫療影像的放射科醫師,因為IBM的華生電腦會做得比你更好。圖/Wikimedia Commons

如果你想往金融界發展,千萬別擔任只會拿數字套用演算法的「寬客」(quant),這種工作可以輕易被軟體取代,倒是可以考慮擔任利用量化分析做出投資策略的基金經理人。如果你擅長的領域是法律,那就別以埋首文件找資料的律師助理自滿,這種工作靠自動化作業就可以了,你應該要以能提供客戶諮詢服務,能站上法庭進行官司訴訟的律師為目標。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

以上,我們說明了在人工智慧年代下,個人如何在就業市場盡可能擴大自己成功的機會。政府部門能夠做些什麼,好幫助國內的勞動力邁向成功?像是什麼樣的教育體系最能夠幫助民眾做好準備進入職場謀生,不用擔心人工智慧持續快速的改善?現行先經過十幾、二十年的求學階段,隨後將四十年的歲月都投入專業領域的模式仍舊適用嗎?或者改成先工作幾年,用一年的時間回到學校加強技能,之後再重回工作崗位,依此不斷重複循環的體系比較好?還是說,我們應該讓推廣教育(或許是以線上授課的方式進行)成為所有工作的標準配套措施?

另外,什麼又是最有助於創造優質新工作的經濟政策?麥克費認為,很多政策都值得考慮,像是在研發、教育和基礎建設等方面進行大規模投資,吸引外國人才融入本國社會,還有提供誘因鼓勵創業等政策皆屬之。他認為「經濟學原理在教科書上都寫得一清二楚,問題是沒有人有辦法照著做」,起碼美國就沒有做到這一點。

 

 

本文摘自《LIFE 3.0:人工智慧時代,人類的蛻變與重生》,天下文化出版。

 

 

延伸閱讀:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
天下文化_96
142 篇文章 ・ 623 位粉絲
天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

還在猶豫數智驅動的威力?免費上手企業 AI 助理!👉 企業 AI 體驗
現在使用專屬邀請碼《 KP05 》註冊就享知:https://lihi.cc/EDUk4
訂閱泛科學獨家知識頻道,深入科技趨勢與議題內容。

👉立即免費加入

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
222 篇文章 ・ 313 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

1
0

文字

分享

0
1
0
從遊戲到量子計算:NVIDIA 憑什麼在 AI 世代一騎絕塵?
PanSci_96
・2025/01/09 ・2941字 ・閱讀時間約 6 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

AI 與 GPU 的連結:為什麼 NVIDIA 股價一路飆?

2023 年至今,人工智慧(AI)熱潮引爆全球科技圈的競爭與創新,但最受矚目的企業,莫過於 NVIDIA。它不僅長期深耕遊戲顯示卡市場,在近年來卻因為 AI 應用需求的飆升,一舉躍居市值龍頭。原因何在?大家可能會直覺認為:「顯示卡性能強,剛好給 AI 訓練用!」事實上,真正的關鍵並非只有強悍的硬體,而是 NVIDIA 打造的軟硬體整合技術──CUDA

接下來將為你剖析 CUDA 與通用圖形處理(GPGPU)的誕生始末,以及未來 NVIDIA 持續看好的量子計算與生醫應用,一窺這家企業如何從「遊戲顯示卡大廠」蛻變為「AI 世代的領航者」。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

CPU vs. GPU:為何顯示卡能成為 AI 領跑者?

在電腦運作中,CPU(中央處理器)向來是整個系統的「大腦」,負責執行指令、邏輯判斷與多樣化的運算。但是,AI 模型訓練需要面對的是龐大的數據量與繁複的矩陣或張量運算。這些運算雖然單一步驟並不複雜,但需要進行「海量且重複性極高」的計算,CPU 難以在短時間內完成。

反觀 GPU(圖形處理器),原先是用來處理遊戲畫面渲染,內部具有 大量且相對簡單的算術邏輯單元。GPU 可以同時在多個核心中進行平行化運算,就像一座「高度自動化、流水線式」的工廠,可一次處理大量像素、頂點或是 AI 訓練所需的運算。這讓 GPU 在大量數值計算上遠遠超越了 CPU 的處理速度,也讓「顯示卡算 AI」成了新時代的主流。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

顯示卡不只渲染:GPGPU 與 CUDA 的誕生

早期,GPU 只被視為遊戲繪圖的利器,但 NVIDIA 的創辦人黃仁勳很快察覺到:這種多核心平行化的結構,除了渲染,也能用來處理科學運算。於是,NVIDIA 在 2007 年正式推出了名為 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 的平台。這是一套讓開發者能以熟悉的程式語言(如 C、C++、Python)來調用 GPU 資源的軟體開發工具套件,解決了「人類要如何對 GPU 下指令」的問題。

在 CUDA 出現之前,若要把 GPU 用於渲染以外的用途,往往必須透過「著色器語言」或 OpenGL、DirectX 等繪圖 API 進行繁瑣的間接操作。對想用 GPU 加速數學或科學研究的人來說,門檻極高。然而,有了 CUDA,開發者不需理解圖像著色流程,也能輕鬆呼叫 GPU 的平行運算能力。這代表 GPU 從遊戲卡一躍成為「通用圖形處理單元」(GPGPU),徹底拓展了它在科學研究、AI、影像處理等領域的應用版圖。

AI 崛起的臨門一腳:ImageNet 大賽的關鍵一擊

如果說 CUDA 是 NVIDIA 邁向 AI 領域的踏腳石,那麼真正讓 GPU 與 AI 完美結合的轉捩點,發生在 2012 年的 ImageNet 大規模視覺辨識挑戰賽(ILSVRC)。這場由李飛飛教授創辦的影像辨識競賽中,參賽團隊需要對龐大的影像數據進行訓練、分類及辨識。就在那一年,名為「AlexNet」的深度學習模型橫空出世,利用 GPU 進行平行運算,大幅減少了訓練時間,甚至比第二名的辨識率高出將近 10 個百分點,震撼了全球 AI 研究者。

AlexNet 的成功,讓整個學界與業界都注意到 GPU 在深度學習中的強大潛力。CUDA 在此時被奉為「不二之選」,再加上後來發展的 cuDNN 等深度學習函式庫,讓開發者不必再自行編寫底層 GPU 程式碼,建立 AI 模型的難度與成本大幅降低,NVIDIA 的股價也因此搭上了 AI 波浪,一飛沖天。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
AlexNet 的成功凸顯 GPU 在深度學習中的潛力。圖/unsplash

為什麼只有 NVIDIA 股價衝?對手 AMD、Intel 在做什麼?

市面上有多家廠商生產 CPU 和 GPU,例如 AMD 與 Intel,但為什麼只有 NVIDIA 深受 AI 市場青睞?綜觀原因,硬體只是其一,真正不可或缺的,是 「軟硬體整合」與「龐大的開發者生態系」

硬體部分 NVIDIA 長年深耕 GPU 技術,產品線完整,且數據中心級的顯示卡在能耗與性能上具領先優勢。軟體部分 CUDA 及其相關函式庫生態,涵蓋了影像處理、科學模擬、深度學習(cuDNN)等多方面,讓開發者易於上手且高度依賴。

相比之下,雖然 AMD 也推行了 ROCm 平台、Intel 有自家解決方案,但在市場普及度與生態支持度上,依舊與 NVIDIA 有相當差距。

聰明的管理者

GPU 的優勢在於同時有成百上千個平行運算核心。當一個深度學習模型需要把數據切分成無數個小任務時,CUDA 負責將這些任務合理地排班與分配,並且在記憶體讀寫方面做出最佳化。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 任務分類:同性質的任務集中處理,以減少切換或等待。
  • 記憶體管理:避免資料在 CPU 與 GPU 之間頻繁搬移,能大幅提升效率。
  • 函式庫支援:如 cuDNN,針對常見的神經網路操作(卷積、池化等)做進一步加速,使用者不必從零開始撰寫平行運算程式。

結果就是,研究者、工程師甚至學生,都能輕鬆把 GPU 能力用在各式各樣的 AI 模型上,訓練速度自然飛漲。

從 AI 到量子計算:NVIDIA 對未來的佈局

當 AI 波浪帶來了股價與市值的激增,NVIDIA 並沒有停下腳步。實際上,黃仁勳與團隊還在積極耕耘下一個可能顛覆性的領域──量子計算

2023 年,NVIDIA 推出 CUDA Quantum 平台,嘗試將量子處理器(QPU)與傳統 GPU / CPU 整合,以混合式演算法解決量子電腦無法單獨加速的部分。就像為 AI 量身打造的 cuDNN 一樣,NVIDIA 也對量子計算推出了相對應的開發工具,讓研究者能在 GPU 上模擬量子電路,或與量子處理器協同運算。

NVIDIA 推出 CUDA Quantum 平台,整合 GPU 與 QPU,助力混合量子運算。圖/unsplash

這項新布局,或許還需要時間觀察是否能孕育出市場級應用,但顯示 NVIDIA 對「通用運算」的野心不只停留於 AI,也想成為「量子時代」的主要推手。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

AI 熱潮下,NVIDIA 凭什麼坐穩王座?

回到一開始的疑問:「為什麼 AI 熱,NVIDIA 股價就一定飛?」 答案可簡化為兩點:

  1. 硬體領先 + 軟體生態:顯示卡性能強固然重要,但 CUDA 建立的開發者生態系才是關鍵。
  2. 持續布局未來:當 GPU 為 AI 提供高效能運算平台,NVIDIA 亦不斷將資源投入到量子計算、生醫領域等新興應用,為下一波浪潮預先卡位。

或許,正因為不斷探索新技術與堅持軟硬整合策略,NVIDIA 能在遊戲市場外再創一個又一個高峰。雖然 AMD、Intel 等競爭者也全力追趕,但短期內想撼動 NVIDIA 的領先地位,仍相當不易。

未來,隨著 AI 技術持續突破,晶片性能與通用運算需求只會節節攀升。「AI + CUDA + GPU」 的組合,短時間內看不出能被取代的理由。至於 NVIDIA 是否能繼續攀向更驚人的市值高峰,甚至在量子計算跑道上再拿下一座「王者寶座」,讓我們拭目以待。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 鎖定每一個科學大事件!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

PanSci_96
1262 篇文章 ・ 2408 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
AI 能像人類一樣思考?諾貝爾物理學獎研究助力人工智慧模擬人類大腦
PanSci_96
・2024/11/14 ・2117字 ・閱讀時間約 4 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

即使再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?

錯,可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡,頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。他們以「人工」的方法打造了類神經網路,最終模擬出生物的「智慧」,奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的,竟然會是物理學?物理要怎麼讓 AI 更像人類?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

從巴甫洛夫的狗到赫布理論:理解學習的基礎

為了解答這個疑問,我們需要一些背景知識。

20 世紀初,俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現,狗在食物還沒入口前,就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗,改變食物出現前的環境,比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之,狗只要聽到鈴聲,就會開始分泌唾液。

大約 50 年後,神經科學家赫布(Donald Hebb)提出了一個假說:大腦中相近的神經元,因為經常同時放電,會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」,不僅奠定了神經心理學的發展,更成為現代深度學習的基礎。

然而,赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係,卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

霍普菲爾德網路:物理學家對神經網路的貢獻

然而,赫布理論雖能描述神經元之間的關係,卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威(John Conway)的「生命遊戲」(Game of Life)中獲得靈感,試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

霍普菲爾德受「生命遊戲」啟發,嘗試建立電腦記憶系統。圖/envato

「生命遊戲」由數學家康威(John Conway)發明,玩家開始時有一個棋盤,每個格子代表一個細胞,細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則,細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現,這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元,在出生時處於初始狀態,經過刺激後,神經元間的連結會產生或斷裂,形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論,創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而,他面臨一個難題:赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行,必須要有明確的數學規則。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

物理學的啟發:易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型:易辛模型(Ising Model)。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中,電子具有「自旋」,自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」,這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向,類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響,並通過計算系統能量,得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念,將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算,以及赫布理論的動態連結,創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

突破瓶頸:辛頓與波茲曼機

約翰·霍普菲爾德於1982年發明聯想神經網路,即「霍普菲爾網路」。圖/wikimedia

然而,霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題,無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題,加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)提出了「波茲曼機」(Boltzmann Machine)。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路,允許系統以一定的機率跳出局部最小值,尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念,將神經元分為「可見層」和「隱藏層」,提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)進一步簡化了模型,成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來:跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作,將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸,還奠定了深度學習的基礎,對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此,2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們,並非意外,而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

AI 的發展,離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作,正是這種融合的典範。未來,隨著科學技術的進步,我們有理由相信,AI 將越來越接近人類的思維方式,甚至可能超越我們的想像。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

PanSci_96
1262 篇文章 ・ 2408 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。