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新藥開發遙遙無期?讓 AI 來助你一臂之力——《AI 醫療》

PanSci_96
・2021/01/07 ・2457字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 573 ・九年級

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  • 作者/Eric Topol,本文摘自《AI 醫療》,旗標出版,2020 年 11 月 20 日

成功辨識並驗證新的候選藥物 (drug candidate),是生物醫學最大、絕對也是最昂貴的挑戰。由於耗資甚鉅,失敗風險也高,因此任何有望減少藥物研發費用或難度的技術,業界都樂於迅速採用。十年前,他們將大量資源投入硬體,採用自動化機器來執行分子的高通量 (high-throughput)1 大規模篩選。現在,他們則將重點轉移到能自動化的演算法上。2018 年時,就已經有超過 60 家的新創公司與 16 家製藥公司使用 AI 進行藥物開發。這些團隊同樣運用了許多 AI 工具來協助這項如同大海撈針的任務,包含搜尋生物醫學文獻、以電腦挖掘數百萬個分子結構、預測脫靶效應與毒性,以及大規模的細胞檢測分析等。而其他能夠更快研發出更多有效分子的方法(自動化分子設計)也正在開發當中。甚至有初步資料顯示,AI 的化學篩檢有望大幅減少臨床前動物試驗 (preclinical animal testing) 的需求。這些公司在運用 AI 時採用的策略差異很大,因此我將簡單扼要地介紹一些案例,讓各位能夠了解 AI 可能帶來的影響(見表 10.1)。

表 10.1:從事 AI 開發藥物的部分公司名單。資料來源:改自 E. Smalley 的 AI-Powered Drug Discovery Captures Pharma Interest,Nat Biotechnol (2017):35(7),604–605.
*註:配體 (ligand) 在生物化學和藥理學中,指一種能與傳導細胞外信號,並在細胞內產生特定效應的分子(也就是受體)結合以產生某種生理效果的物質。

利用自然語言處理擷取生醫文獻和化學物質資料庫中的藥物及分子資訊

首先要介紹的類型是利用自然語言處理,從生物醫學文獻和化學物質資料庫 (chemical database) 中擷取目前所有關於藥物及分子的資訊。這樣做的另一個好處是可以不受既有理論及偏見束縛,以無特定假設的方式分析完所有資料。

小分子的世界,其實就如銀河般地浩瀚,這些小分子的數量遠遠超越了太陽系所有原子數量的總和(圖 10.1),其中具類藥性且可被製備的化合物約有 1060 種。這對 AI 而言,簡直就是完美的發揮空間。因此,目前 Exscientia 公司正在為這些化合物建立完整目錄,而 Epiodyne 公司則已整理出 1 億種尚未製備但易於合成的化合物。不過並不是只有新創公司在做這些工作。加州大學舊金山分校的 Brian Shoichet 便曾主導一個止痛藥物開發計畫,將 300 萬種化合物篩選到僅剩 23 種。德國明斯特大學 (University of Münster) 的有機化學家們則一直在運用深度學習,使化合物的合成更具預測性、更快速與簡便。劍橋大學的夏娃 (Eve) 機器人,具有 AI 資料庫篩選的功能,能夠為一款抗瘧疾藥物找到多種藥效證據。瑞士伯恩大學 (University of Bern) 的 Jean-Louis Reymond 則建構了一個名為 GDB-17 的資料庫,包含了 1,660 億種化合物,呈現出所有由 17 個以下的原子構成,且從化學角度來看是合理的分子。只要利用近鄰分析演算法,便能在短短幾分鐘內篩選過整個資料庫,找出與已知藥物具有相似作用的新分子。不過事實上,Reymond 的資料庫中有許多化合物都難以合成,因此他又將其精選成一份只有 1,000 萬個易於合成的化合物「候選名單」。沒錯,「只有」1,000 萬個而已!

圖 10.1:以對數尺度比較化學物質資料庫與其他度量標準。資料來源:改自 A. Mullard 的The Drug-Maker’s Guide to the Galaxy,Nature (2017):549(7673):445-447

藉由機器學習進行化學反應預測

藉由機器學習進行的化學反應預測也有了一些進展,普林斯頓大學的 Abigail Doyle 與其同事於 2018 年發表的研究就是其中一例。他們讓事情變得好像很簡單:「你只需要描述結構,輸入起始材料、催化劑與鹼基2,軟體就能找出它們之間的相關化學特徵,並輸出化學反應的產率 (yield)。機器學習會將所有的化學特徵與產率配對,目標是做到無論你放入任何結構,它都能告訴你反應的結果!」

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使用對抗式生成網路 (GAN)3 協助開發藥物

英科智能公司 (Insilico Medicine) 目前致力於癌症藥物開發,已從公共資料庫中篩選出超過 7,200 萬種化合物。他們的做法很有創意,使用了一對對抗式生成網路 (GAN)。第一套用來辨識潛在的治療分子 (therapeutic molecule),第二套則刪除那些使用到已有專利化合物的分子。

BenevolentAI 為歐洲最大私人 AI 司之一,他們建立了可篩選生物醫學文獻與化學物質資料庫的自然語言處理。目前為止,在 AI 藥物開發方面令人印象最深刻的論文之一,便是來自 BenevolentAI 的有機化學家 Marwin Segler。他和明斯特大學的同事設計了一套深度學習演算法,可以自行從數百萬個例子當中學習反應的進行方式。該演算法已根據超過 1,200 萬個已知的單步 (single-step) 有機化學反應,製造出了一些有機小分子。研究人員甚至從兩間享有盛譽的研究所請來一群化學家進行雙盲測試,看看是否能夠辨別出 AI 與人類設計的合成反應路徑,結果他們無法分辨。同樣地,格拉斯哥大學 (University of Glasgow) 的 Leroy Cronin 與他的團隊設計了一個有機合成機器人,可利用機器學習搜尋新的化學反應。該機器人每天能夠進行 36 次反應,而化學家每天只能進行 3 到 4 次。除此之外,機器人也進行了一些無法事先預測結果的反應。Derek Lowe 對這樣的進展提出了反思:「當我們談到智能性任務 (intellectual task) 其實可以被歸類為能夠自動化完成的乏味苦差事時,許多化學家可能會覺得受到侮辱,甚至覺得這是一種威脅。但事實上,使用 AI 反而將讓他們有更多的時間去思考更多高層次的問題,像是該合成哪些分子以及為什麼,而不是將重心都擺在該如何製備出分子的方法及細節上!」

註解

  1. 高通量篩選技術 (high-throughput screening) 可以在短時間內對大量候選化合物完成篩選,找出有效的先導藥物 (lead compoud)。以分生或細胞實驗方法為基礎、微孔盤為載體,自動化系統操作、高靈敏快速判讀儀測量實驗數據,最後針對數據分析處理,達到大量快速篩選出有效先導藥物之目的。此技術結合了分子生物學、醫學、藥學、計算科學以及自動化技術等學科知識和先進技術,成為藥物開發的主要方式。
  2. 核鹼基 (Nucleobase) 是指一類含氮鹼基 (nitrogenous base),在生物學上通常簡單地稱為鹼基 (base)。鹼基在 DNA 和 RNA 中負責配對作用。
  3. 關於對抗式生成網路 (GAN),請參考旗標出版之《GAN 對抗式生成網路》一書。
——本文摘自《AI 醫療 DEEP MEDICINE》,旗標出版,2020 年 11 月 20 日
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純淨之水的追尋—濾水技術如何改變我們的生活?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/04/17 ・3142字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 BRITA 合作,泛科學企劃執行。

你確定你喝的水真的乾淨嗎?

如果你回到兩百年前,試圖喝一口當時世界上最大城市的飲用水,可能會立刻放下杯子——那水的顏色帶點黃褐,氣味刺鼻,甚至還飄著肉眼可見的雜質。十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」,當時的人們雖然知道水不乾淨,但卻無力改變,導致霍亂和傷寒等疾病肆虐。

十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」(圖片來源 / freepik)

幸運的是,現代自來水處理系統已經讓我們喝不到這種「肉眼可見」的污染物,但問題可還沒徹底解決。面對 21 世紀的飲水挑戰,哪些技術真正有效?

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19 世紀的歐洲因為城市人口膨脹與工業發展,面臨了前所未有的水污染挑戰。當時多數城市的供水系統仍然依賴河流、湖泊,甚至未經處理的地下水,導致傳染病肆虐。

1854 年,英國醫生約翰·斯諾(John Snow)透過流行病學調查,發現倫敦某口公共水井與霍亂爆發直接相關,這是歷史上首次確立「飲水與疾病傳播的關聯」。這項發現徹底改變了各國政府對供水系統的態度,促使公衛政策改革,加速了濾水與消毒技術的發展。到了 20 世紀初,英國、美國等國開始在自來水中加入氯消毒,成功降低霍亂、傷寒等水媒傳染病的發生率,這一技術迅速普及,成為現代供水安全的基石。    

 19 世紀末的台灣同樣深受傳染病困擾,尤其是鼠疫肆虐。1895 年割讓給日本後,惡劣的衛生條件成為殖民政府最棘手的問題之一。1896 年,後藤新平出任民政長官,他本人曾參與東京自來水與下水道系統的規劃建設,對公共衛生系統有深厚理解。為改善台灣水源與防疫問題,他邀請了曾參與東京水道工程的英籍技師 W.K. 巴爾頓(William Kinnimond Burton) 來台,規劃現代化的供水設施。在雙方合作下,台灣陸續建立起結合過濾、消毒、儲水與送水功能的設施。到 1917 年,全台已有 16 座現代水廠,有效改善公共衛生,為台灣城市化奠定關鍵基礎。

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圖片來源/BRITA

進入 20 世紀,人們已經可以喝到看起來乾淨的水,但問題真的解決了嗎? 科學家如今發現,水裡仍然可能殘留奈米塑膠、重金屬、農藥、藥物代謝物,甚至微量的內分泌干擾物,這些看不見、嚐不出的隱形污染,正在成為21世紀的飲水挑戰。也因此,濾水技術迎來了一波科技革新,活性碳吸附、離子交換樹脂、微濾、逆滲透(RO)等技術相繼問世,各有其專長:

活性碳吸附:去除氯氣、異味與部分有機污染物

離子交換樹脂:軟化水質,去除鈣鎂離子,減少水垢

微濾技術逆滲透(RO)技術:攔截細菌與部分微生物,過濾重金屬與污染物等

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這些技術相互搭配,能夠大幅提升飲水安全,然而,無論技術如何進步,濾芯始終是濾水設備的核心。一個設計優良的濾芯,決定了水質能否真正被淨化,而現代濾水器的競爭,正是圍繞著「如何打造更高效、更耐用、更智能的濾芯」展開的。於是,最關鍵的問題就在於到底該如何確保濾芯的效能?

濾芯的壽命與更換頻率:濾水效能的關鍵時刻濾芯,雖然是濾水器中看不見的內部構件,卻是決定水質純淨度的核心。以德國濾水品牌 BRITA 為例,其濾芯技術結合椰殼活性碳和離子交換樹脂,能有效去除水中的氯、除草劑、殺蟲劑及藥物殘留等化學物質,並過濾鉛、銅等重金屬,同時軟化水質,提升口感。

然而,隨著市場需求的增長,非原廠濾芯也悄然湧現,這不僅影響濾水效果,更可能帶來健康風險。據消費者反映,同一網路賣場內便可輕易購得真假 BRITA 濾芯,顯示問題日益嚴重。為確保飲水安全,建議消費者僅在實體官方授權通路或網路官方直營旗艦店購買濾芯,避免誤用來路不明的濾芯產品讓自己的身體當過濾器。

辨識濾芯其實並不難——正品 BRITA 濾芯的紙盒下方應有「台灣碧然德」的進口商貼紙,正面則可看到 BRITA 商標,以及「4週換放芯喝」的標誌。塑膠袋外包裝上同樣印有 BRITA 商標。濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計,底部則標示著創新科技過濾結構。購買時仔細留意這些細節,才能確保濾芯發揮最佳過濾效果,讓每一口水都能保證潔淨安全。

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濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計 (圖片來源 / BRITA)

不過,即便是正品濾芯,其效能也非永久不變。隨著使用時間增加,濾芯的孔隙會逐漸被污染物堵塞,導致過濾效果減弱,濾水速度也可能變慢。而且,濾芯在拆封後便接觸到空氣,潮濕的環境可能會成為細菌滋生的溫床。如果長期不更換濾芯,不僅會影響過濾效能,還可能讓積累的微小污染物反過來影響水質,形成「過濾器悖論」(Filter Paradox):本應淨化水質的裝置,反而成為污染源。為此,BRITA 建議每四週更換一次濾芯,以維持穩定的濾水效果。

為了解決使用者容易忽略更換時機的問題,BRITA 推出了三大智慧提醒機制,確保濾芯不會因過期使用而影響水質:

1. Memo 或 LED 智慧濾芯指示燈:即時監測濾芯狀況,顯示剩餘效能,讓使用者掌握最佳更換時間。

2. QR Code 掃碼電子日曆提醒:掃描包裝外盒上的 QR Code 記錄濾芯的使用時間,自動提醒何時該更換,減少遺漏。

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3. LINE 官方帳號自動通知:透過 LINE 推送更換提醒,確保用戶不會因忙碌而錯過更換時機。

在濾水技術日新月異的今天,濾芯已不僅僅是過濾裝置,更是智慧監控的一部分。如何挑選最適合自己需求的濾水設備,成為了健康生活的關鍵。

人類對潔淨飲用水的追求,從未停止。19世紀,隨著城市化與工業化發展,水污染問題加劇並引發霍亂等疾病,促使濾水技術迅速發展。20世紀,氯消毒技術普及,進一步保障了水質安全。隨著科技進步,現代濾水技術透過活性碳、離子交換等技術,去除水中的污染物,讓每一口水更加潔淨與安全。

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(圖片來源 / BRITA)

今天,消費者不再單純依賴公共供水系統,而是能根據自身需求選擇適合的濾水設備。例如,BRITA 提供的「純淨全效型濾芯」與「去水垢專家濾芯」可針對不同需求,從去除餘氯、過濾重金屬到改善水質硬度等問題,去水垢專家濾芯的去水垢能力較純淨全效型濾芯提升50%,並通過 SGS 檢測,通過國家標準水質檢測「可生飲」,讓消費者能安心直飲。

然而,隨著環境污染問題的加劇,真正的挑戰在於如何減少水污染,並確保每個人都能擁有乾淨水源。科技不僅是解決問題的工具,更應該成為守護未來的承諾。濾水器不僅是家用設備,它象徵著人類與自然的對話,提醒我們水的純淨不僅是技術的勝利,更是社會的責任和對未來世代的承諾。

*符合濾(淨)水器飲用水水質檢測技術規範所列9項「金屬元素」及15項「揮發性有機物」測試
*僅限使用合格自來水源,且住宅之儲水設備至少每6-12個月標準清洗且無受汙染之虞

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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

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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?

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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。

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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。

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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。

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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?

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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。

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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。

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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。

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

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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」。

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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。

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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。

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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。

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  • 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。

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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。

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