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求學時師承全球知名的人工智慧(AI)專家,包括Google Brain共同創辦人吳恩達、Google Cloud前AI負責人與首席科學家李飛飛,清華大學電機系教授孫民的表現毫不遜色,在Google學術搜尋中,他的論文被引用次數高達3,400次以上。
2018年,孫民從校園被借調至AI新創公司Appier(沛星互動科技),擔任首席人工智慧科學家,負責領導Appier所有的研發科學專案。
展望未來5年的AI發展,孫民認為,聯邦學習(Federated Learning)是可以關注的重點。
傳統AI必須把數據上傳到雲端或統一的伺服器進行訓練,但是當層級放大到城市、國家乃至於全球,光是以影像來說,數據量將是以兆張為單位,上傳到同一個雲端,就不夠有效率。「聯邦學習」可以讓一部分數據在手機端完成訓練,並共享成果;且由於共享的僅是模型和權重,還能兼顧個人數據的隱私性。
舉例來說,使用Google的手機輸入法Gboard時,傳統上用戶所有敲進鍵盤的數據都會被上傳給Google進行分析訓練,Google則依此不斷更新輸入推薦。
但應用聯邦學習之後,用戶的輸入數據會保留在手機端,手機內有一個不斷更新的模型,會根據數據進行學習與更新,並將更新的權重加密上傳。Google再利用此數據進行綜合訓練,回饋給用戶。
「Federated Learning有能力做到規模更大,卻更細緻、個人化的模型。」孫民認為,隨著裝置的運算能力提升,消費者也愈來愈習慣個人化服務,從2020年開始,或許就有機會看到聯邦學習在行銷、零售、醫療與金融等領域的應用發展。
孫民也提到另一個值得注意的AI領域──生成式AI。用更容易理解的概念來解釋,生成式AI就是具有「創造力」的AI,例如能夠創作文章、音樂與畫作。
他特別談及生成式AI在製藥業的應用,可排列出各種新藥的蛋白質結構,再交由人類進行臨床實驗,不但大幅縮短製藥時程,還可以產生更多可能性。
在更遠的未來,孫民認為AI將帶來極致的個人化體驗,電影《鋼鐵人》中的AI助手賈維斯將不再只是想像,未來,在消費者同意的前提下,線上、線下的所有數據,都會更有效率地被蒐集、整合起來,比起現在以線上數據為大宗的數位行銷,將更加精準。
像是消費者如果在商店前駐足了幾秒,攝影機捕捉到畫面後,就會連結個人AI助理,根據過往的瀏覽、消費,甚至是開銷數據進行分析,決定是否推薦消費者購買。
考量到未來不論食衣住行育樂中,都會有AI的存在,孫民建議,從理性面來說,每個人都要有基本的AI概念,了解在自己擅長的領域中,AI可以做什麼、不能做什麼。「最好還能學習使用一些AI工具,」他指出,在未來,會使用AI的人,將取代不會使用AI的人。
從感性面來說,孫民提到了人類追求自我實現的需求。儘管AlphaGo戰勝了人類圍棋冠軍,寫下AI發展進程的重要里程碑,但是這不代表人類要放棄圍棋,也不影響人類用意志力、專注力、腦力、體力去追求自我的極限。
至於許多人憂慮的「AI毀滅人類論」,孫民笑著說:「也許全球暖化就毀滅掉人類了,人類自我毀滅的機率實在是比AI高上很多。」
現職:Appier首席人工智慧科學家
學歷:西雅圖華盛頓大學計算機工程博士後
特殊事蹟:專精於電腦視覺、自然語言處理、深度學習與強化學習等,在Google學術搜尋中,論文被引用次數高達3,400次以上。
本文授權轉載自數位時代,作者:陳君毅
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