机器学习引领智能自动化的创新发展与应用

国立台湾大学电机系讲座教授罗仁权。

国立台湾大学电机系讲座教授罗仁权，以「机器学习引领智能自动化的创新发展与应用」做演说。谷歌、微软到富士康、华硕、研华等国内外企业创始人，都预言24小时不会劳累且不断学习的机器人，未来将大举入侵、取代人类的部份工作，在工厂自动化、医疗健康、居家照顾与公众服务扮演重要角色。

人工智能与机器人将引爆第四波科技创新，光2015年北美AI市场有21亿美元，市调预测到2025年成长到368亿美元，其中以亚太地区成长最快。

深度学习(Deep Learning)则是机器学习技术的一环，以多重非线性变换对数据进行多层抽象的算法，应用于机器视觉、语音识别、自然语言处理等应用。

谷歌在2014年购并(DeepMind)并启动Google Brain Project，以16,000个CPU核心产生10亿个神经元网络，让机器进行深度学习像是图片识别，并结合人工智能、GoogleMap与StreetView街景进行无人驾驶车决策与控制，累积至今达112万公里的零失误道路驾驶里程数。

罗仁权提到，由台湾大学整合五个学院系所、20多专任教授，向国科会申请成立智能机器人及自动化国际研究中心(International Center of Excellence on Intelligence Robot and Automation Research；iCeiRA)。iCeiRA研发具备感知能力、AI深度学习的工业？人形？医疗等机器人系统。目前有开发33 DOFs的人型机器人RENBO，以30DOFs的多重伺服马达，提供各种细腻脸部表情的爱因斯坦人脸机器人，可做路线导览用途的袋鼠机器人、熊猫机器人等。

罗仁权也介绍iCeiRA所开发的深度学习机器视觉的成果。先用120万张影像预先训练，以及80种物体侦测类别、20万张图片用于训练任务模型的数据输入下，以GPU训练数十小时后，以极高识别成功率，正确的识别房间内各物件类别、位置，理解图片内容与所处场景(是卧室、厨房或客厅)，以及侦测人的穿着。

罗仁权指出目前应用深度学习技术的人工智能产品，仍需要仰赖前期大量的训练科技，同时机器人的成本还是太贵；但随着未来硬件与软件、训练成本的降低，智能机器人将会普及在你我周遭，到2020年后甚至比汽车量还多。

苹果每一代iPhone凭藉着创新，赚走大把的钞票，只留给台湾制造供应链0.5%、才10几美元的微薄利润；如何发挥创新、触及客户的心之所系，有正确能赚钱的商业模式才是最重要的。他最后引用「进化论」达尔文说过的话：「物竞天择，非最强的或最聪明的物种能生存，唯最能适应环境变化的物种才能生存。」