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邁向AI與IC產業結合之路

作者:高煥堂時間:2019-11-29來源:電子產品世界收藏

  高煥堂?(臺灣VR產業聯盟主席,廈門VR/AR協會榮譽會長兼顧問)

本文引用地址:http://www.954562.live/article/201911/407677.htm

  0 引言

  過去十多年來,大數據是推動發展的主力。隨著應用日愈擴大和日趨復雜,計算能力成為當今推動發展的新動能。30多年前,臺積電公司開創了新產業分工模式和協同體系。如今為了結合產業,AI產業的智能組件化是必然潮流,AI產業的分工體系也漸漸地進化。于是有趣的是,硬件產業將伴隨新興AI產業的成長,且心心相印、融合為一。從此公主(AI)和王子(IC)過著幸??鞓返娜兆?。

  綜觀現代的IC制程分工是:設計→制造→測封→組裝(成PC、手機等)。于是,我們可以依循一樣的思維,把AI制程分工定義為:AI設計(使用模式)→AI程序開發(使用模版)→AI測試QA→整合成為AI應用系統(Application)。本文就從AI神鷹 [1] 的設計講起。

  1 AI的長處是什么?

  一般而言,進入到AI領域,首先都會去理解AI可以幫人們做什么(What)。AI擁有非常強的技能就是:代替人類從復雜的大數據中找規律,然后依據得到的規律,來幫人類做預測(Prediction)。換句話說,考古題做多了,就會有心得和好用的法則,也就成為某個特定領域的專家了。而上述的心得和法則,提供了專家直覺,能鑒往知來,預測短期未來的變化。

  AI就如同訓練有素的狗,例如在機場里穿梭于旅客之中,靈敏地聞行李箱里是否有大麻毒品等。這些訓練有素的狗可以瞬間搜索行李箱里的大麻毒品味道。所以AI也一樣,除了可以考古、預測和鑒往知來之外,還能發揮其專家直覺,不費時不費力地進入新事物領域。因之,AI對往事擅于“考古”,對當下擅于“探索”。

  2 AI的短處是什么?

  AI有其長處,當然也有短處。AI對中長期的未來事物變遷的預測(Forecasting)能力卻非常薄弱。因為AI沒有擬定(對未來的)假設或假說(Hypothesis)的能力,而且它又沒有關于未來可變事物的數據。所以,AI對往事擅于“考古”,對當下擅于“探索”,對未來的“假設”幾乎無能為力。在AI時代里,AI負責考古和探索眼前事實;人類觀想未來和擬定假設性方案。AI的能力與人類能力形成互補,相輔相成。于是,我們只要找到最佳的互補模式就對了。至于什么是理想的互補的協同合作模式呢?并無標準答案。

  3 AI神鷹的起源

  筆者從《成吉思汗與神鷹》的故事 [1] 里,發現了一個AI設計模式(Design Pattern),稱之為:AI神鷹(如圖1)。

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  AI神鷹的基本主張是: 比起“有所為”,“有所而不為”可能更關鍵。與 AI神鷹互補的是:AI獵狗。兩者相輔相成,AI獵狗建議人類“有所為”;AI神鷹則建議人類“有所不為”。有所為,追求獲利;有所不為,降低風險。就如同于登山者與雪巴人之間的協同合作模式 [1] 。

  4 AI神鷹的需求范例

  一個常見的AI神鷹是:幫助醫師核對處方上用藥的副作用。醫師開立處方單時,先交給AI神鷹審視,若藥物之間的交叉副作用過高,神鷹會通知醫師(人),重新思考其用藥。而一個常見的AI獵狗是:輔助醫師判斷超音波圖像(如圖2)。

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  AI獵狗作用于人類的“決策前”;而AI神鷹作用于“決策后”。這兩項AI成為人類決策者的最佳伙伴。對于基層經理人(決策)而言,AI獵狗可以發揮很大的輔助效果。對于高層總裁(決策)而言,AI神鷹可以發揮關鍵性的效益。所以成吉思汗出行時,隨身攜帶神鷹,而不是獵狗 [1] 。

  獵狗看利益,神鷹看風險。兩者協同合作,帶給人類趨吉避兇效果,讓企業勢如破竹。如成吉思汗一般,建立地球史上最大版圖的帝國。

  5 AI神鷹設計模式(Design Pattern)

  AI天生具有“考古”和當下“探索”的強大能力。也就是AI出生就具有獵狗的天分,能極靈敏地嗅出利益機會(如哪里有兔子)。也就是一般統稱的“預測(Predict)”能力,這種極靈敏能力既可以用來嗅出“利益”,也可以用來嗅出“危險”。于是,將一群擅于嗅出風險的AI獵狗們,巧妙組合成為一個團隊,就成為一只“AI神鷹”了。

  例如,在機場來往的行李箱可能裝有“危險”物品(如毒品),警察就讓一群獵狗來嗅出行李箱里的“危險”物。這位警察和一群擅于嗅出毒品的獵狗們,巧妙組合成為一個團隊,就成為一只“機場的神鷹”了。

  6 從設計到實現

  AI獵狗的模型、算法和訓練方法都是一樣的,其差別只在于聞嗅的目標(利益Vs.風險)不同罷了。因之,就把來自CNN的我常用的“格格/丫鬟”模型引過來 [2] ,成為AI神鷹的基礎架構,如圖3。

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  如果您已經熟悉了CNN的架構和術語,就可以理解如何實踐這神鷹了:AI丫鬟對映到CNN的卷積層;而AI格格則對映到CNN的全連接層。換句話說,我們可以直接運用CNN的基本模型來實踐和訓練基礎的AI神鷹,幾乎不必耗費額外的學習和建模成本。只需讓一群嗅危險的AI獵狗們能協同合作,并產生整體綜效即可。

  像AI神鷹的協同合作結構,可以應用于醫療、股市、警政、軍事等各種領域,是一種通用型的“設計模式(Design Pattern)”,又稱為“設計模式”。這種AI模式,通常會使用多個模版(Template)來實踐。而模板則由多個Excel工作表和多個Python程序來實踐。然后,這些Python程序則表達了復雜的AI算法。

  模式比較接近人的世界 , 模版接近機器的世界 。 模 版 : 讓AI機器模擬個人的思考和學習(Learning)。模式:讓AI模擬一群人之間的協同合作(Collaboration),如圖4。

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  7 邁向“智能、軟件與IC”三合架構時代

  于是,我們的終極目標是:人機共舞。而短期愿景是:讓IC產業與AI智能產業心心相印、融合為一。例如,現代的IC制程分工是:設計→制造→測封→組裝(成PC、手機等)。我們可以依循一樣的思維,把AI制程分工定義為:AI設計(使用模式)→AI程序開發(使用模版)→AI測試QA→整合成為AI應用系統(Application)。 過去30年來,軟件和硬體都經歷過組件化(Component)的成長之路,而實現了軟硬結合的今日IT潮流。過去是軟硬結合架構,現在是“AI智能(算法)+軟件+IC”三合一架構。

  反觀當今的AI應用系統開發,一個公司或一個團隊 , 把設計 、 制造(編程)、測試、組裝(Assembly)都全包了。其相當于30年前的IC(半導體)產業結構。

  在2020年代的未來AI產業,智能組件化是必然潮流,隨著AI應用日愈擴大日趨復雜,產業的分工體系也在進化。讓IC產業來陪新興AI產業的成長,且心心相印、融合為一。從此公主(AI)王子(IC)過著幸??鞓返娜兆?。

  參考文獻

  [1] 高煥堂.AI的本質及其商業的康莊大道[J].電子產品世界,2019(9):77-78.

  [2] 高煥堂.學AI之路,從探索特征出發[J].電子產品世界,2019(11):81-84

  本文來源于科技期刊《電子產品世界》2019年第12期第78頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。



關鍵詞: 201912 AI IC

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