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有圖沒真相!?GAN 人工智慧系統的發展與未來——《AI 製造商沒說的祕密》

時報出版_96
・2023/01/31 ・4731字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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醉後成為 GAN 之父

2013年秋天,伊恩.古德費洛(Ian Goodfellow)與大學實驗室夥伴在酒吧舉行歡送派對。大家就座,開始猛灌精釀啤酒。酒過三巡,古德費洛已有些微醺,這群研究員開始爭論什麼才是製造能夠自我創造相片寫實影像的機器之最佳途徑。

他們知道可以訓練一套神經網路來辨識影像,然後逆向操作,使其產生影像。但它只能產生一些精細、有如相片的影像,這樣的結果實在難以令人信服。

不過古德費洛的夥伴們有一個主意。他們可以對神經網路產生的影像進行統計分析──辨識特定像素的頻率、亮度,以及與其他像素間的關係。

然後將這些分析結果與真正的相片進行比對,這樣就可以顯示神經網路哪裡出錯了。問題是他們不知道該如何將這些資料編碼輸入他們的系統之中──這可能需要數十億的統計次數。

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古德費洛提出一個完全不同的解決之道。他解釋,他們應該做的是建立一套能夠向另一套神經網路學習的神經網路。第一套神經網路製造影像,企圖欺騙第二套神經網路認為這是真的。第二套會指出第一套的錯誤,第一套於是繼續嘗試欺騙,就這樣周而復始。他表示,如果這兩套相互對抗的神經網路對峙得夠久,他們就能製作出寫實的影像。

但是古德費洛的夥伴們並不認同。他們說這主意甚至比他們的還爛。同時,若非他已有些醉了,古德費洛可能也有同感。

「要訓練一套神經網路已經夠難了,」清醒時的古德費洛可能會這麼說,「你不可能在正在學習演算法的神經網路中訓練另一套神經網路。」不過他在當時完全相信可以做到。

當天晚上他返回公寓,他摸黑坐在床邊的桌前,仍然有些微醺,筆記型電腦螢幕的光反射在他臉上。「我的朋友是錯的!」他不斷告訴自己,同時用其他計畫的舊編碼來拼湊他所說的兩套對抗的神經網路,並且開始以數百張相片來訓練這套新裝置。

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幾個小時後,它開始顯現他所預期的效能。生成的影像很小,和一片指甲一樣,而且還有一些模糊。不過它們看來就和相片一樣。他後來表示,他完全是運氣來了。

「如果它不成功,我可能就會放棄了。」他後來在發表此一概念的論文中將它稱作「生成對抗網路」(generative adversarial networks,GANs)。自此之後,他成為全球人工智慧研究圈口中的「GAN之父」。

生成對抗網路的蓬勃發展

2014年夏天,他正式加入谷歌,當時他已在積極推廣GAN,強調這有助於加速人工智慧的研發。他在說明概念時,往往會以理查.費曼為例。費曼曾在教室黑板上寫道:「我創造不出來的東西,我就不了解。」

古德費洛相信費曼此一名言除了人類之外,也可以適用於機器:人工智慧創造不出來的東西,它就不了解。他們指出,創造,能夠幫助機器了解周遭的世界。

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GAN使人工智慧互相訓練與學習。圖/envatoelements

「如果人工智慧可以用逼真的細節去想像世界──能夠學習如何想像逼真的影像與逼真的聲音──這樣可以鼓勵人工智慧學習現實存在的世界結構,」古德費洛說道,「它能幫助人工智慧了解所看到的影像與所聽到的聲音。」如同語音、影像辨識與機器翻譯,GAN代表深度學習又向前邁進一大步。或者,至少深度學習的研究人員是這麼認為。

臉書人工智慧研究中心主任楊立昆(Yann LeCun)在2016年盛讚GAN「是深度學習近二十年來最酷的概念」。古德費洛的成就激發出許多圍繞其概念的計畫,有的是加以改進,有的是據此進一步發展,有的則是發起挑戰。

懷俄明大學的研究人員建造一套系統,能夠產生細小但是完美的影像,包括昆蟲、教堂、火山、餐廳、峽谷與宴會廳。輝達(NVIDIA)的一個研究團隊則是建造一套神經網路,可以將一幅顯示炎炎夏日的相片影像轉變成死氣沉沉的冬日。

加州大學柏克萊分校的研究小組則設計出一套系統,能夠將馬匹的影像轉變成斑馬,把莫內的畫變成梵谷的畫。這些都是科技界與學界最受人矚目與最有趣味的研發計畫。

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可是,就在這時,世界發生劇變。2016年11月,唐納.川普贏得美國總統大選。美國生活與國際政局隨之出現天翻地覆的變化,人工智慧也難以倖免。幾乎是立即出現的衝擊,政府開始打壓移民引發人才流動的憂慮。

美國排外政策造成 AI 產業衝擊

在美國就讀的國際學生已在減少之中,如今更是大幅銳減,對外國人才依賴甚重的美國科學與數學界也因此開始受創。「我們是開槍打自己的腦袋,」西雅圖著名的艾倫人工智慧研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的執行長說,「我們不是打在腳上,是腦袋。」

一些大企業已在擴張他們的海外研發作業。臉書分別在蒙特婁與楊立昆的家鄉巴黎設立實驗室。川普政府移民政策所帶來的威脅在2017年4月就已顯現,距離他上任不過三個月。

與此同時,「深度學習運動之父」傑弗瑞.辛頓(Geoffrey Hinton)幫助成立向量人工智慧研究所(Vector Institute for Artificial Intelligence)。這是多倫多的一所研發育成機構,設立資金達一億三千萬美元,其中包括美國科技巨擘如谷歌與輝達的挹注。

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此外,加拿大總理賈斯汀.杜魯道(Justin Trudeau)也承諾以九千三百萬美元來扶持在多倫多、蒙特婁與愛德蒙頓的人工智慧研發中心。年輕的研究員莎拉.薩波爾(Sara Sabour)是辛頓一位關鍵性的合作夥伴,她的事業歷程足以說明人工智慧圈內的國際色彩是多麼容易受到政治影響。

2013年,在伊朗的謝里夫理工大學(Sharif University of Technology)完成電腦科學的學業之後,薩波爾申請到華盛頓大學深造,攻讀電腦視覺與其他方面的人工智慧,校方接受了她的申請。但是美國政府卻拒絕給予簽證,顯然是因為她在伊朗長大與就學的關係,而且她所要攻讀的領域,電腦視覺,也是潛在的軍事與安全科技。第二年,她成功進入多倫多大學,之後追隨辛頓加入谷歌。

在此同時,川普政府持續阻擋移民進入美國。「現在看來是美國企業獲益,」亞當.席格(Adam Segal)說道,他是美國外交關係協會(Council on Foreign Relations)有關新興科技與國家安全的專家,「但是就長期來看,科技與就業機會都不會在美國實現。」

2016年川普當選美國總統,開始打壓外國移民。圖,/wikipedia

人工智慧等技術讓製造假訊息變得更容易

但是人才的遷移還不是川普入主白宮所造成的最大變化。自選舉一結束,國內媒體就開始質疑網上假訊息對選舉結果的影響,引發社會大眾對「假新聞」的憂慮。

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起初祖克柏試圖消除這樣的關切,他在選舉的幾天後於矽谷的一個公開場合,輕描淡寫地表示,選民受假新聞左右是一個「相當瘋狂的想法」。但是許多記者、立法者、名嘴與公民都不予苟同。

事實上此一問題在選舉期間十分猖獗,尤其在臉書的社交網路,有數以萬計,甚至可能是百萬計的網民,分享一些虛假編造的故事,這些故事的標題例如「涉嫌希拉蕊電郵洩密案的聯邦調查局人員被發現死亡,顯為謀殺後自殺」或是「教宗方濟各支持川普競選總統震驚世界」。

臉書後來揭露有一家與克里姆林宮關係甚密的俄羅斯公司,花了超過十萬美元向470個假帳戶與頁面買網路廣告,散播有關種族、槍枝管制、同性戀權利與移民等方面的假訊息,此一事件使得公眾更感關切。

與此同時,社會大眾的憂慮也投射到GAN與其他相關的科技上,使它們以完全不同於過去的面貌成為世人焦點:這些科技看來是產生假新聞的管道。

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人工智慧讓假新聞更容易。圖/envatoelements

然而人工智慧科學家當時的研究卻完全是在助長這種看法。華盛頓大學的一支團隊,利用神經網路製作出一段冒用歐巴馬說話的影片。中國一家新創企業的工程師則利用相同的科技讓川普說中文。

其實偽造的影像並不是新玩意兒。自照相術發明以來,人們就開始利用技術來偽造相片。不過由於新式的深度學習可以自我學習這些工作──或者至少部分的工作──它們使得這樣的編輯變得更容易。

政治人物與活動、民族國家、社會運動人士、不滿分子往後不需要僱用大批人手來製造與散播假圖片和假影片,他們只要建造一套神經網路就能自動完成這些工作。

在美國總統大選期間,人工智慧的圖像操作潛能距離完全發揮仍有幾個月的時間。當時GAN只能產生如指甲大小的圖像,而要將字句置入政治人物的口中仍需要罕有的專業技能,更別說其他一些費力的工作了。

不過,在川普勝選一週年時,輝達在芬蘭實驗室的一支團隊開發出新款GAN,稱作「漸進式GAN」,可以利用對抗式的神經網路製造出實際尺寸的圖像,包括植物、馬匹、巴士與自行車,而且幾可亂真。

圖像不再能代表證據

不過這項科技最受矚目的是它能夠製造人臉。在分析數千張名人照片後,輝達這套系統可以製造出看來像是某位名人,但其實並不是的人臉圖像──一張看來像是珍妮佛.安妮斯頓(Jennifer Aniston)或席琳娜.戈梅茲(Selena Gomez)的臉孔,而實際上並非真人。這些被製造出來的臉孔看來都像真人,有他們自己的皺紋、毛孔、暗影,甚至個性。

「這項科技的進步速度太快,」菲利浦.艾索拉(Phillip Isola)說道,他是幫助開發此類科技的麻省理工學院教授,「剛開始時是這樣的,『好吧,這是一項有趣的學術性問題,你不可能用來製造假新聞,它只能產生一些略顯模糊的東西。』結果卻演變成『噢,你真的可以製作出像照片一樣逼真的臉孔。』」

在輝達宣布此一新科技的幾天後,古德費洛在波士頓一間小會議室發表演說,演說的幾分鐘前,一位記者問他該科技的意義何在。他指出他知道其實任何人都早已可以用 Photoshop 來製造假圖像,不過他也強調,重點是使得這項工作更為容易。「我們是促使已經具有可能性的事情加速實現。」他說道。

他解釋,隨著這些方法的改進,「有圖有真相」的時代也將結束。

「從歷史來看,這其實有些僥倖,我們能夠依賴影片作為事情曾經發生過的證據,」他說道,「我們過去常常是根據誰說的、誰有動機這麼說、誰有可信度、誰又沒有可信度,來看一件事情。現在看來我們又要回到那個時代。」

可是中間會有一段很艱難的過渡期。「遺憾的是現今世人不太會批判性思考。同時大家對於誰有可信度與誰沒有可信度都比較傾向於從族群意識去思考。」這也代表至少會有一段調整期。

「人工智慧為我們打開了許多我們不曾打開的門。我們都不知道在門的另一邊會有什麼東西,」他說道,「然而在此一科技方面,卻更像是人工智慧關閉了我們這一代人已經習慣打開的門。」

人們若不具有批判性思考的能力,就會容易被假圖像欺騙。圖/envatoelements

調整期幾乎是立即展開,某人自稱為「深度偽造」(Deepfakes),開始將一些名人的頭像剪接至色情影片中,然後再上傳至網路。這個匿名的惡作劇者後來把能搞出這些花樣的應用程式公開,這類影片立刻大量出現在討論板、社交網路與如 YouTube 的影音網站。

如 Pornhub、Reddit 與推特等平台趕忙禁止這種行為,但是此一操作與相關概念已滲透進入主流媒體。「深度偽造」也變成一個專有名詞,意指任何以人工智慧偽造,並在線上散播的影片。

——本文摘自《AI製造商沒說的祕密: 企業巨頭的搶才大戰如何改寫我們的世界?》,2022 年 8 月,時報出版,未經同意請勿轉載。

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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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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 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

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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?

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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