AI狂潮来袭！ IBM认知运算协助企业拥抱新契机
- 台北讯
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人工智能(AI)狂潮来袭，大幅改写了各行各业的竞争态势，企业为了拥抱AI技术，经历兴奋、焦虑甚至痛苦的过程，想要一窥AI奥妙，掌握各种开放平台与开源软件技术，单打独斗无疑是一条荆棘遍布的路程。
产业发展AI，得从蒐集到的数据做起，进而以数据分析技术，结合自身产业知识和专业优势来发展适合的创新应用。企业迈入新技术的深水区时，与其单打独斗，不如仰赖具前瞻性的技术团队作为坚实后盾，以开放合作的精神，打造产业生态圈。
作为IT产业的领导者，IBM仍不断加注对于硬件基础的投资，以最坚强的平台，协助客户面对认知时代的来临。为了拥抱人工智能，IBM更打造创新服务、培育人才，无疑为企业建构产业价值链的最佳夥伴。日前，IBM举办2017 IBM RemixIT Forum，邀请20位产官学界代表开讲，现场超过400位嘉宾与会，共同参与这场年度盛宴。
创新是建构在既有基础上 而非打破传统
台湾IBM硬件系统部总经理李正屹在开场致词中提到，无论是银行、金融服务商、大型代理零售商、航空公司、保险业及政府单位，那些储存在防火墙后端的数据、无法透过外部查找引擎拿到的数据，是企业赖以为生的重要核心。这些数据化为数据可以创造和其他竞争者的差距，更是企业发展AI的关键起点。而未来的系统更需要符合认知架构，才能得以拓展并与其他合作夥伴有更好的协作。
面对庞大的数据，IBM大型主机Z Systems有足够的实力，以一天交易高达数10亿笔数据笔数的优越运算效能，成为企业发展大数据分析和AI应用的最佳助力。为了协助企业拥抱AI狂潮带来的新商机，更在IBM Z/OS上搭载了IBM的机器学习技术，同时也透过全面加密平台，协助企业保护以及运用重要数据。
2016年IBM和NVIDIA也合作进行认知时代的基础架构─PowerAI的合作，利用NVLink沟通GPU与CPU，促进两种芯片之间的数据快速流动。2017年，IBM在人工智能应用场景上，在医疗业，肿瘤预测和分析病例的识别精确度已经可达80%以上；期货指数预测准确率也达到80%，将深度学习的时间从几周缩短为几小时。
另外，在经历815大停电后，节能的议题也再度被重视。数据显示，全球数据中心的电量是30座核电厂发电的总和，企业有一半的维运成本都是在能耗，而这些能耗，来自于服务器还有传统的机器运用。IBM现在的储存设备，已经全面走向Flash，并采用FlashCore的技术，节省企业数据调阅的效率、空间和电力。
Remix IT：混搭新科技 创造新商机
李正屹强调，IBM其实自己也一直不断在做Remix！新科技的来临，不是推翻过去、完全革新，而是以过去的架构为基础，持续累积。打出RemixIT的口号，鼓励企业尝试将新科技混搭，以创造更大的商业价值。IBM认为，创新并不是要企业打掉重练，而是在既有的环境上，整合开放资源，才能加速企业发展自己的产业应用。
针对现有环境，要针对以下两点进行评估思量。第一，对于搭载创新应用如人工智能、区块链、机器学习等产品与服务，既有基础架构的运算能力是否能够负荷这样大规模的应用与产生的工作负载；第二，滴水不漏的数据安全防护，才能让企业远离风险。
现今的商业策略和科技发展密不可分，多数企业也透过云端平台提供应用服务，IBM建议，应将应用服务、认知技术、数据数据、云端基础建设，都放在一体式架构(One Architecture)中，让不同的开发团队在同一个环境开发；企业在建置云平台架构时，可在高性能的基础架构上，运用私有云(IBM Cloud Private)的Container as a Service 打造微服务(Microservices)，也可使用公有云减少机房建置成本，确保无缝整合公有和私有的混合云架构，让资源得到最佳配置。
首部曲：智能竞技 未来契机
在上午场的议程中，IBM规划了三场对谈，透过产、官、学界菁英代表的分享，让企业对于拥抱新科技、发展未来契机有更全面的了解。「首部曲：智能竞技未来契机」邀请到News98财经起床号陈凤馨担任主持人，与台湾大学信息工程学系暨研究所教授徐宏民、IBM大中华区硬件系统部杰出工程师李永辉进行深度对谈。
陈凤馨导言，AI技术无可避免会对产业界带来冲击，企业大举投资物联网与AI技术时，应思考如何透过新技术挖掘新型态的商业价值，藉由新技术让企业数据具有钻石般的价值。
徐宏民回应，AI几乎无所不在，AI影像识别技术在智能医疗、老年照护、教育改革、交通与能源上，已有快速进展。就技术面而言，AI最引人注意的是类神经网络的深度学习发展，在训练过程中，需要大量数据作为学习基础，当存储器、CPU与GPU间大量的数据流动，硬件资源的可扩充性与协同能力，扮演至关重要的角色。
尤其是发展数百层深度学习网络时，企业在硬件、云端、网安保护的投资，最后能否收效得仰赖软、硬件成功整合。此外，徐宏民再三提醒，站在巨人肩膀上的重要性，充分使用开放社群工具，才能发挥最大效益。
李永辉提到，AI技术足以颠覆一切。IBM透过认知运算协助企业界建构完整的平台、发展新的能力；发展出来的新科技，能成为新产品，输出到不同产业做不同应用。举例来说，银行业发展区块链技术，进一步包装成云端服务商品，提供给其他银行或者金融服务业使用。像是高可用性即服务(HAaaS)或是人工智能即服务(AIaaS)平台，其独特的商品服务能为企业开创崭新的商业机会。
李永辉更以一家台湾IC设计大厂为案例。目前的IC设计产业，芯片复杂度巨幅攀升，高速运算工作负荷管理软件，蒐集关键指标的大数据进行分析，进行排程管理的优化，让电子设计自动化工具(EDA)采用混和云架构，有效提高EDA 授权20%至30% 的利用率，创造最大化的资源利用率与弹性。
这些应用的实现不需要打掉重练、不必从头开始。企业投资AI技术，让数据透过分类、评分、推荐、协助决策等步骤来发展自家应用，深度学习的过程中，需要反覆修正参数并不断训练，耗费大量运算资源。而IBM与NVIDIA在硬件架构上充分合作，发展NVLink技术，让CPU、GPU与存储器间的数据交换与沟通，能达到超高速匹配，满足类神经网络大量运算的需求，加快深度学习的速度与效益。
二部曲：产业创新 拥抱企机
在「二部曲：产业创新拥抱企机」中，由台湾IBM硬件系统部总经理李正屹担任对谈主持，以国内端子电业、华南银行与联华电子的实际案例，提供产业界参考借镜。从实际使用案例中发现，企业正面临到三大课题：产业升级的挑战，扩充自动化服务时高速开发与部署产品的能力，以及储存设备数据处理与省电效能的问题。
全球数据中心的机房，每年消耗30座核能电厂的发电量。进一步分析这些能源消耗比重，发现大部分是耗费在传统硬盘机内部数据读写头的机械运动。若使用快闪存储器作为主要储存技术，除了数据处理速度变快，也能大幅降低营运成本。近期815全台大停电，使得能源议题再度受到关注，快闪存储器硬盘的大量使用，对产业而言更是具有指标性意义。
三部曲：转型金刚 科技决胜
「三部曲：转型金刚科技决胜」由DIGITIMES总经理黄钦勇主持，科技部政务次长许有进、淡江大学工学院院长许辉煌、台湾IBM总经理高璐华共同对谈，主要探讨产、官、学界如何在AI时代接轨。
许有进次长特别提到，政府积极投入具备学理和实务价值之人工智能前瞻技术，预计在台湾推动多项AI计划，更指出新创公司是连接AI人才培育与研发尖端技术的重要起点，特针对台湾新创公司设立「AI创新研究中心」专案计划。
在教育现场，人才培育是最重要的使命。淡江大学过去在机器人领域的研究开发，于全球机器人大赛中连连获奖，许辉煌院长直指，参与国际竞赛对于AI人才的养成实有成效。透过IBM Watson认知运算系统与PowerAI深度学习的帮助，赋予机器人语音对话和视觉识别的功能，将成果带到台湾工具机与机械产业，启动双方合作，为产、学奠定良好互动基础。
台湾IBM总经理高璐华分享，AI发展主要在于整合开放社群、建构完整生态圈，IBM近几年一改过去传统封闭式的系统架构，积极参与开放社群组织。尤其，未来除了硬件基础，软件技术更是决胜负的关键，IBM更加积极投资并分享软件技术，拥抱客户需求、期盼多方合作。举例来说，在区块链技术方面，IBM加入开放原始码计划HyperLedger小组，现已贡献四万多行程序码，是开发小组成员中最重要的技术贡献者。
另有案例如2013年成立的OpenPOWER联盟，旨在共同打造更高价值的认知运算技术。IBM与NVIDIA合作推出的PowerAI，正是 OpenPOWER开放平台最佳化的架构，在IBM POWER8处理器与NVIDIA的GPU之间发展NVLink互连技术，提高CPU、GPU与存储器间的数据存取带宽，进而提升深度学习的运算效能，加速机器学习的应用开发。
事实上，IBM针对AI发展蓝图的规划，还涵盖了AI人才培育、AI工具与架构平台，以及对新创和创客的支持。IBM的AI技术团队协助淡江大学机器人发展影像和语意识别能力，便是一个产、学合作的良好典范。高璐华总经理强调，AI技术的发展，是为了辅助人类，而非取代人力。企业界具有丰富专业经验的老手，反而是发展AI不可或缺的重要资源。
AI发展的重要使用者典范
下午场议程分别从数据、云端和认知运算三大主题，透过实际案例深入探讨。在AI使用范例中，高速发展并受惠最深的产业，首推智能医疗与财务金融服务。使用IBM认知运算发展的癌症肿瘤识别技术，有高达80%的正确性；而IBM位于国内的人工智能实验室与上海证券交易所合作，进行沪深300指数期货的预测，准确率也高达80%。
其他应用包含，台湾的电力输配电线巡检员，可以使用空拍机的视觉识别技术来协助高压电线巡检，对于维持电力的稳定与人员的安全，有重大贡献。IBM国内研发中心利用AI发展太阳能面板的品管系统，透过视觉识别技术自动区分太阳能面板等级，大幅度改善面板工厂生产效能与产出品质，是业界具备指标性的应用。此外，还有电信服务业者为了降低客户因为超额而停机的误判客诉案件，利用分析客户帐单信息，降低误判机率、挽回商誉的案例。
上述将AI工具适当应用在不同产业的案例，都是透过有效运用既有数据，找出解决问题的办法。IBM认知架构解决方案，称为IBM PowerAI深度学习平台。上面一层的软件工具称为PowerAI深度学习框架(Deep Learning Frameworks)和支持工具层(Support Libraries)，可让产业界的数据科学家们自动化建立、训练与部署分析模型，支持多种交易数据型态，也支持开发工具如DIGITS、OpenBLAS、Bazel及Caffe、theano、TensorFlow、DL4J。最底层则涵盖IBM Power Systems系统并支持NVLink互连技术，协助企业发展AI所需要的最适当演算法。
这些年来，IBM努力寻求透过新科技转型的机会，并透过洞察市场需求来拥抱企业客户。同时也透过发展对个别企业有直接助益的使用范例，让目前还不是IBM客户的企业新进，也能借此观摩并相互学习。
