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用 coding 寫出《鋼鐵人》的 AI 助理 Jarvis 有多難?——專訪臺大資工系陳縕儂副教授

科技大觀園_96
・2022/01/04 ・3527字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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近年來因為人工智慧、大數據、區塊鏈等應用科技快速發展,以及 Google 等科技公司大舉來到臺灣進駐並招聘大量軟體工程師,臺灣頂大的資工科系成為超熱門志願。不過大家對資工系的印象就是要學寫程式,也就是俗稱的 coding,但 coding 在解決什麼問題?今天我們訪問了臺大資工系的陳縕儂副教授,從老師的專業「自然語言處理」(Natural Language Processing,縮寫 NLP)做切入,來帶大家了解資工系究竟在解決什麼問題。

讓 AI 聽得懂人話,就是「自然語言處理」

陳縕儂老師的機器智慧與理解實驗室,主要是針對語言處理及對話系統相關技術進行研發,藉由機器學習技術,透過資料讓機器自動學習,理解人類語言並且進行適當的互動,目標是希望能讓機器的智能比肩人類,甚至超越人類。

陳縕儂教授與實驗室今年參加 Amazon Alexa Prize Taskbot 競賽的研究生們合影。(圖/陳縕儂提供)

「自然語言處理」是資工領域中的一個分支,名字聽起來很抽象,但其實這項學門的目標就是讓電腦可以「聽懂」人類說的話、「理解」語意並給予「回應」,就像鋼鐵人電影中的 AI 助理 Jarvis,鋼鐵人只要說如常說話就可以下達指令,讓 Jarvis 協助生活中各種大小事。

不過理想很飽滿現實卻很骨感,要做到像 Jarvis 這樣有求必應的 AI 助理並不容易,目前市面上的智慧助理如 Apple Siri、Google Assistant 及 Amazon Alexa 都已經隨著 3C 產品普及化了,但很多時候它們仍會說:「很抱歉,我聽不懂你的意思。」可見,從 Siri 到到 Jarvis 仍有很長的一段路要走,但為什麼這是條漫漫長路?——歡迎來到「自然語言處理」的思考領域。

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從「聽懂」到「回應」,AI 必須克服多項關卡

大家可以想像一下,今天要跟一個 AI 互動,通常是透過語音或者文字來下達指令,接著 AI 就會協助我們完成特定的任務,並解決特定的問題。

在這個過程中,有四個主要的環節必須克服,分別是語音辨識 (Automatic Speech Recognition; ASR)、語意理解 (Natural Language Understanding; NLU)、對話決策 (Dialogue Management)、以及語言生成 (Natural Language Generation; NLG),說的白話一點,就是接收你講的話、翻譯成 AI 能理解的指令、要如何處理指令,以及怎麼把回應翻譯成人類能聽懂的聲音或文字。

在這四個環節裡都有相當複雜的問題需要去解決,譬如語音辨識,在技術上通常是將語音訊號直接轉換成文字,讓 AI 去理解,但在將音訊輸入的過程中,就必須要排除掉我們口語中會用的「嗯」、「啊」、「喔」等贅字或不自然的停頓,又或者是新創的流行語、方言、口音……等等的問題必須先解決,才能讓 AI 真的能聽懂人類的自然語言。

在「語意理解」上,要讓 AI 去分析語言或文字的脈絡、理解關鍵字,再找出對應的資料(搜尋資料庫);而「對話決策」更是困難,前面理解了人類的語言或文字表意後,AI 應該要如何回應?可能使用者給的資訊不完整,AI 要追問使用者以釐清問題?又或者在語意理解上有聽不懂的字,得要再次詢問並確認?

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這還只是 AI 面對人類自然語言時,其中幾個回應的選項,真實的對話情境可能更加複雜,而且整個對話過程只要有一個環節正確度不夠高,那 AI 後續也很難準確的回應,只要有一步錯了,就會對後續對話體驗造成負面影響。

不過好消息是,現在的深度學習技術已經相當成熟,只要餵資料給電腦時,告訴他怎麼樣是對、怎麼樣是錯,基本上電腦都可以不斷修正(餵的資料也要夠多),再加上現行語言代表模型的優化,智慧 AI 在特定領域的應用上都有蠻不錯的成果。

AI 處理語音指令的過程。圖/陳縕儂提供

Jarvis 仍遙遠,AI 的新突破是精準翻譯

聊到這幾年 AI 的重要突破,老師提到三年前 Google 所開發的語言代表模型 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),當時 BERT 一出現市面上所有自然語言處理的模型都改採用了它的運作邏輯。相較於過去的語言模型,通常都是餵指定任務的文字來訓練電腦,BERT 是在給電腦任務前,先餵它吃很多的文章或書,接著再提供任務給它。

以翻譯為例,這就好像讓一般人翻譯,跟讀過很多書的人來翻譯一樣,讀過很多書的人懂得字彙跟用法,自然翻譯出來的成品更流暢。

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而 BERT 的技術確實也得到相當好的成效,所以擊敗了當時許多正在開發的語言模型,成為了當前語言模型的基礎。有趣的是,BERT 的前身是一個名為 ELMo(Embeddings from Language Models,與芝麻街角色名字相同)的語言模型,所以 BERT 的開發者們就用芝麻街的角色,來為他們開發出來的語言模型命名。

當前 AI 發展的目標,為它建立「人的常識」

雖然說 NLP 領域在商業與學術上都有相當大的發展空間,但陳老師認為,目前要達到人的「common sense(常識)」對 AI 來說還是非常困難,舉例來說,今天我們跟智慧助理說我今天要跟某某人吃晚餐,這個時候如果是人類的助理,我們可能會聯想到「吃什麼」、「要不要聯絡某某人」、「交通方式是?」……等等與飯局相關的問題,但 AI 目前並沒有辦法執行這麼複雜的互動,還得必須跟 AI 說「幫我訂位」、「幫我叫車」,仍在一個指令一個動作的狀態,這種 AI「common sense」的建立,可說是目前非常有挑戰性的項目。

AI 的開發方向——人類的工作輔具

身為 AI 的設計者,陳縕儂老師認為 AI 會成為輔助人類的一部分,雖然說現階段許多人對於 AI 可以執行我們的工作感到彆扭,但實際上 AI 正在減輕我們的工作量,舉例來說,像是目前醫院已經有在使用協助診斷的 AI,但這樣的 AI 並不會取代醫生的工作,因為 AI 只是提供醫生診斷的相關依據,實務上對於病患的判斷最終還是得由醫生來做。

雖然 AI 已在產業中被廣泛利用,但基本上仍以「人機協作」為大宗,雖然能取代部分人力,但像是創造類型的工作 AI 就幾乎無法獨自完成。至於大家想像中,AI 恐對人類造成威脅的情節,基本上不會發生,因為 AI 是不會憑空出現意識的,AI 威脅人類的可能,比較會是人類不當利用造成的風險,所以在未來 AI 的開發上,基本上會往輔助人類的方向去做應用。

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身為 AI 的設計者,陳縕儂老師認為 AI 會成為輔助人類的一部分。圖/Pixabay

資工領域瞬息萬變,「喜歡新知」很關鍵

談到什麼特質適合來讀資工系,陳縕儂老師認為,數學或是邏輯只是基礎,重要的是「喜歡接受新知」的特質,因為在資工領域瞬息萬變,資訊更新的相當快速,隨時都會有新東西出來,如果不喜歡吸收新知識,讀資工系可能會比較痛苦一點。另外,資工在應用上時常會和不同領域的人做合作,你必須了解對方的需求跟他們的條件,才能設計出能夠幫別人解決問題的方法,而這也是資工有趣的地方。

陳縕儂老師也和我們分享了在他眼中臺灣學生和外國學生的差異,他認為臺灣學生應用網路資源自學的能力非常強,而外國學生則是勇於在課堂上和老師提問並討論,各有各的優點,不過教授也認為由於臺灣學生擅長自己找答案,所以在協作與表達上的可能相較於外國會比較弱一些,但如果這一塊能做到加強,臺灣的學生其實是非常有競爭力的。

陳縕儂副教授認為,臺灣學生在協作與表達上相較於外國學生較弱一些,但若能加強這一塊能力,臺灣學生非常有競爭力。圖/呂元弘攝

最後老師還告訴我們,當初大學時機器學習與 NLP 領域並不是資工領域的主流,一開始只是選擇了自己有興趣的領域,也沒想到近幾年 NLP 會變成現在的顯學,他認為自己真的非常幸運,可以一路延續自己熱愛的主題。

最後的最後,陳縕儂老師建議有意投入資工領域的學員們,可以先了解這個領域需要的先備知識,像是 coding 要用到的程式語言、跟 AI 相關的內容則會牽涉到數學,最後當然就是對知識的熱情和態度,了解之後才比較能判斷這個領域適不適合你,千萬不要因為從眾而選擇。

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科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。

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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?
PanSci_96
・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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AI 破解生命密碼!AlphaFold 3 揭開蛋白質折疊的終極謎團
PanSci_96
・2024/10/07 ・1624字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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AlphaFold的誕生:人工智慧的奇蹟

2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold,這是一款基於深度學習的 AI 模型,專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞,意為折疊,指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性,這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功,雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準,但其潛力讓科學家們充滿期待。

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為什麼蛋白質結構預測如此重要?

蛋白質是生命的基石,它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而,僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構,然而這種方法雖然精確,但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止,人類已知的蛋白質數據庫中,全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構,這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知,這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸,特別是在藥物開發和疾病治療上,因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

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AlphaFold 2:技術飛躍

2020 年,AlphaFold 2 橫空出世,改進了多項技術,預測準確度大幅,幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界,許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新:

  • 注意力機制:模仿人類的思維模式,從大局出發,關注蛋白質結構中的每一個細節,進而提高預測的準確性。
  • 多序列比對功能:通過搜尋類似的胺基酸序列,推斷新的蛋白質結構。
  • 端到端預測模式:利用深度學習神經網路,不斷反饋預測結果,持續優化模型。
AlphaFold 2 預測準確度大幅提升。 圖/envato

AlphaFold 3:下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功,DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月,AlphaFold 3 正式推出,這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光,它強化了注意力機制,並引入了擴散模型,這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術,它能夠生成大量的可能蛋白質結構,並快速篩選出最可能的解答。與此同時,AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能,這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測,提升了結果的可信度。

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AlphaFold 的實際應用:醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生,不僅是一個技術突破,還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去,癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理,然而現在,通過 AlphaFold 的預測,科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質,設計出更有效的藥物。

除此之外,AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子(如DNA、RNA)的交互作用,這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展,但其仍然面臨一些挑戰。首先,目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源,這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此,一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼,以便進行更深入的研究和應用。

不過,隨著 AlphaFold 3的逐步推廣,生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來,這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用,並為醫學領域帶來更大的突破。

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