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工商時報【涂志豪╱台北報導】

在繪圖晶片大廠輝達(NVIDIA)宣布推出超級電腦晶片搶攻人工智慧市場後,英特爾及Google也決定合作搶攻人工智慧市場,加上蘋果、華為等系統大廠亦投入人工智慧晶片研發。

法人看好人工智慧晶片需求在明年爆發,擁有最大測試產能的京元電(2449)將手握輝達及英特爾新訂單,成為最大受惠者。

隨著自駕車、智慧工廠、物聯網等新應用逐步進入商業化階段,具深度學習功能的人工智慧系統已經成為未來新顯學。但不論是半導體廠或是系統業者,均認為人工智慧無法獨立完成,需要整合產業力量才有辦法達成目標,因此,不僅輝達加強與台積電、京元電、廣達等業者合作開發超級電腦晶片,英特爾及Google合作跨入人工智慧市場,也決定建立完整的生態系統。

英特爾資深副總裁暨軟體與服務事業群總經理Doug Fisher表示,雖然英特爾能提供各項關鍵技術推動人工智慧革命,但終究英特爾還是得和整個產業以及社會攜手合作,才能徹底發揮人工智慧的潛力。英特爾強調,藉由擴增嶄新邊界與資料中心產品以及相關的支援計畫,英特爾具備方全位技術與產業體系的鏈結,全面拓展人工智慧規模,實現人人都能體會人工智慧的承諾。

人工智慧處理器因為要達到高效能運算,同時還要利用類神經網絡的深度學習,協助電腦本身完成事件學習及判斷,進一步運算出最佳方案來執行。

也因此,不論是輝達或是英特爾等晶片大廠,或是蘋果、華為、Google等系統或網路業者,不僅要採用16/10奈米以下的先進製程生產,還需要目前完整的半導體生產鏈協同合作研發,而這也讓京元電順利擠身人工智慧生態系統。

法人表示,京元電在邏輯測試市場擁有龐大產能,測試技術優於競爭同業,現在是輝達繪圖晶片及Tegra處理器的主要測試代工廠,在輝達全力搶進人工智慧市場之際,京元電亦順利承接後段測試代工業務。

而未來不僅英特爾有意跨入人工智慧市場,華為也會透過海思開發新晶片,兩家業者又是京元電重要客戶,自然可以跟著大客戶分一杯羹。

京元電第三季營收54.31億元創下歷史新高,歸屬母公司稅後淨利8.77億元,改寫12年來季度獲利新高紀錄,前三季每股淨利2.00 元已經賺贏去年全年。法人表示,京元電第四季營運不淡,營收有機會較上季小幅下滑5%以內,由此推算,京元電今年全年每股淨利應可上看2.7~2.8元,獲利表現將改寫12年來新高。明年在人工智慧需求強勁成長推升下,營收及獲利可望改寫歷史新高。京元電不評論法人預估財務數字。

中國時報【許文貞╱台北報導】

充滿青春氣息的高中校園,青梅竹馬的少年少女因為暗戀吹奏樂社團的老師,努力想重振社團活動,接二連三碰上一系列事件…融合兩小無猜、BL和三角戀,這樣猶如少女漫畫設定的故事,竟然是一部推理小說?

日本作家初野晴的系列作「春&夏推理事件簿」在台推出第3集《幻想風琴》,在日本改編成動畫之後,即將改編成真人電影。「我希望我的小說像電影一樣,剛開始是輕喜劇,中間逐漸揭露線索,最後揭開案件真相,有這樣落差和驚喜。」

初野晴的作品不像一般充斥凶殺案等謎題的推理小說,但「春&夏推理事件簿」仍舊是不折不扣的本格推理。「本格推理不一定要有人死掉,只要有一道謎居家達人題,然後很公平的呈現可以讓讀者解謎的線索,朝著真相邁進,這就是我所認知的本格推理。」

43歲的初野晴,從小就愛橫溝正史的金田一耕助系列,以及島田莊司等本格推理作家的作品,因為喜歡數學和物理,小時候是以工程師為志向,後來在電子零件製造商擔任技術型業務員。然而對推理小說的熱情,讓他從大學時就開始嘗試寫作投稿,畢業後也一邊工作一邊創作,而後成為專職作家。

熱愛自然科學和知識性的書籍,加上過去擔任業務員,接觸到社會中各形各色的人事物,成為初野晴的創作靈感。「對我來說,讀過的書就像一個個的素材抽屜,像是前陣子讀了跟蝙蝠有關的書籍,我就把蝙蝠寫進最新的作品裡。」

雖然「春&夏推理事件簿」以高中校園為故事設定,故事倒不是以初野晴自己的高中生活為藍本,甚至其中的角色和事件都刻意安排得有點「怪」,不像是現實生活中會發生的事。「這部作品比較像是我的願望小說。要是高中能重來一次,我希望過的是這樣的校園生活」,初野晴笑說。

「我很喜歡數學,因為數學都會有一個正確解答。現實社會中常常沒有正確答案,但我希望在作品裡提供讀者一個可能的答案。」初野晴解釋,「我相信讀者能在我的虛構世界中找到跟自己人生有所連結的部分。我寫的不是高中青春物語,而是現實人生的故事。」

下面附上一則新聞讓大家了解時事

Google組織重整,以Alphabet作為母公司運作時,曾經引起外界熱烈討論,如今再看「Al」phabet,似乎可以作為Google全方位布局人工智慧的解讀,其以人工智慧技術為核心,發展各領域的智慧硬體,未來一年將大爆發。

「今晚吃咖哩吧!」一名中年人在車上對著語音助手Google Assistant這麼說,而Google Assistant隨即就為車主找到曾經消費的咖哩餐廳,並且安排餐點確認訂單,當車主踏進家門後的15分鐘,咖哩就送到家,這個服務來自Google打造的語音助手Google Assistant。Google Assistant成為Google產品的靈魂,進駐產品的身體裡。10月5日,Google CEO桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)在產品發表會上一口氣推出Pixel、Google Wi-Fi、Google Home、Daydream VR與Chromecast Ultra等五種產品,這些產品有個共同點:內含Google Assistant。

2015年起,Google在人工智慧領域大放異彩。除了從OK Google進一步演化的Google Assistant之外,圍棋機器人AlphaGo、開源平台TensorFlow、搜尋系統RankBrain、智慧即時通訊Allo等人工智慧產品源源不絕地產出,不過,就在Google人工智慧產品紛紛上市的同時,Google公司組織也發生巨大變化。2015年中,Google重整公司架構,新成立Alphabet公司,成為Google母公司,原先的Google X與Google Ventures等七大業務成為Alphabet的子公司。

Alphabet公司的出現和人工智慧發展有關嗎?「Alphabet也可以理解為alphabet,意味著投資回報高於基準,這是我們一直以來奮鬥的目標!」Alphabet執行長佩吉(Larry Page)在公開信中這樣寫道,但他沒有明言對人工智慧領域的壯闊野心,就字首上來看,「Alpha波」正是一種腦波,也就是腦部電流活動的核心形式。

Google成立「Al」phabet就是為了AI?

「Google的野心就是把機器學習作為一個核心,然後用它去解決非計算機、非網際網路領域的各種問題。」創新工場創辦人李開復指出。「人工智慧將是Alphabet在未來新市場中的殺手鐧。」市調機構CB Insights一份研究報告也指出。

李開復分析,Google成立Alphabet,是因為Google在搜尋和廣告業務的累積,發展了一套以應用知識地圖(Knowledge Map)的商業模式:Google Brain。Google Brain就是機器學習的大腦,這個機器包括了平台與專家,如果它運用在搜尋領域就是一個搜尋引擎,如果能夠用在醫學領域,那它可能就是一個癌症診斷系統,當然也可用於智慧家電等各種不同領域。

Google深度學習大爆發的幕後秘辛

為了一窺Google人工智慧的發展藍圖與研發秘密,《數位時代》特別專訪Google MLX(Machine Learning Accelerated)技術總監雪克(Tal Shaked)。雪克專注於大規模機器學習系統的研發,並將成果應用到Google系列的產品。

雪克加入Google的11年當中,共同創建了搜尋排行系統Rankboost與機器學習系統Sibyl。他還有個特別身分:西洋棋特級大師,並且多年參與職業棋賽。「2012年以前Google使用深度學習的專案量是0個,但到2015年卻已經超過1,500個,這些專案包括Android、Google Apps、藥物開發、Gmail、地圖、Photos、翻譯與YouTube等等橫跨網路購物各種領域。」雪克指出。

2014年是Google深度學習起飛關鍵年。這年開始深度學習專案開始快速成長,2015年第二季就大爆發衝破800個,2016年第一季甚至突破2,400個,這背後的秘密是什麼?

「從外界看來我們是突飛猛進,但其實這是全球深度學習相關技術累積的成果,這些成果可以追溯到1950年代,這60多年的累積像一個長長的尾巴,支撐起Google的大爆發。」雪克分析。其實在2014年前,Google就看準世界頂尖人才,不惜砸下重金網羅這些稀有的優秀腦袋。2013年,Google把手伸進多倫多大學,收購其電腦工程系的新創團隊DNNResearch,這個團隊沒有驚人獲利與實質上市產品,有的僅是辛頓(Geoffrey Hinton)教授和他的學生等三個成員,但辛頓教授正是深度學習學派的開山祖師,他與學生所組成的團隊在神經網絡、自然語言處理與圖像辨識上連續創下驚人的研究或比賽成果,在被收購前一個月,這個團隊才剛連續拿下三個比賽,拿走近20萬美元總額的獎金。

除了DNNResearch團隊,2014年一個閃電併購案,也是讓Google在該領域大爆發的重要原因。這一年Google成功以4億英鎊從Facebook手中搶下DeepMind團隊。DeepMind為西洋棋神童暨神經學家哈薩比斯(Demis Hassabis)於2012年前所創立,今年以深度學習系統AlphaGo在五局三勝制的人機對弈大賽中,贏了韓國九段圍棋棋王李世乭,震驚全球。

現在,Google Brain和DeepMind團隊成為Google發展人工智慧的重要推進力量。

從機器學習到機器智慧的 AI發展藍圖

「Google人工智慧發展藍圖,是從Google的核心技術:機器學習(Machine Learning)所應用的搜尋與廣告,拓展到機器智慧的智慧家庭中樞Google home等智慧硬體,或Google翻譯、Google Photos與Gmail等等。」雪克指出,「Google希望整合這些技術成為人工智慧,可以被拓展到更大的應用在能源、醫療與機器人等其他領域,進入每個人的生活。」

其中,Google翻譯就整合人工神經網絡(artificial neural network,ANN),讓翻譯品質更接近人工翻譯,過去Google翻譯採用的是基於短詞句的機器翻譯(Phrase-Based Machine Translation,PBMT)但近日則採用基於神經網絡的機器翻譯(Neural Machine Translation,NMT),「以中英翻譯來說,若使用者要翻譯『請問廁所在哪裡?』,過去的Google翻譯給的是:『Where is the restroom?』,但現在翻譯品質更好了,系統會給出:『Excuse me, where is the toilet?』這樣的翻譯答案。」雪克舉例。

雪克還指出,Google Photos部分也使用卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN),讓機器可以自動標籤;機器可以基於人工智慧技術所進行的圖像辨識,對原本不具有標籤的照片進行分類;例如,使用者只要在搜尋欄位輸入「狗」,就可以讓系統可以自動辨識,找出整批有狗的照片。在Gmail應用中的智慧回覆(smart reply)功能也是以人工智慧給出建議回覆內容,透過對Gmail 收件匣分析使用者收到的信件內容,自動給出「明天見」、「馬上寄給你」等回覆選項,讓使用者回覆Gmail更得心應手。「除了這些核心產品,也利用深度學習優化Google數據中心能源利用率,以及用於檢測視網膜圖像中的糖尿病視網膜病變。」雪克強調。

「在日本已經有農業研發人員,使用TensorFlow工具開發出人工智慧揀選小黃瓜系統;現在,電腦已經不只會選土豆,電腦也學會根據小黃瓜的大小顏色與形狀自動挑選;此外,TensorFlow也被科學家拿來判讀衛星照片,透過機器學習,自動判別照片中的白色區塊是雲還是雪。」雪克說。Google機器學習團隊對於人工智慧的應用寄予厚望,2015年底,Google對外開放了自己內部開發使用的第二代機器學習程式庫工具TensorFlow;由於TensorFlow是第一套包含最完整、各種機器學習的程式庫與工具,TensorFlow毫不意外同時成為學界與業界最受歡迎的人工智能開源平台。

Google智慧硬體時代來臨,台灣扮演要角

巨量的數據、雲端運算資源的擴展與GPU等硬體進步,支撐起Google人工智慧技術猛進,也讓Google開始做「智慧硬體」大夢。過去Google一直未全力投入硬體發展上,常委由硬體合作夥伴生產,但今年4月,Google 成立新硬體部門,找Motorola前總裁歐斯特拉(Rick Osterloh)領軍,5月Google在開發者大會上也發表自行研發的機器學習專用晶片TPU(Tensor Processing Unit),而10月5日的發布會也全是智慧硬體,Google智慧硬體時代已然來臨。

過去就和Google緊密合作的HTC與華碩等台灣大廠,自然也是Google智慧硬體布局重要夥伴,在網路時代無緣參與世界舞台的台灣,正攜手Google跨進智慧硬體世界。「現在是Google有史以來最重視硬體的時候……台灣的軟體技術排世界前十,聯發科、HTC、台積電、鴻海等業者的等硬體產品是世界頂尖,台灣要能跟上AI技術潮,把握這個軟硬體整合的最佳時機。」Google台灣董事總經理簡立峰說。

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