【文／吳俊毅、林國方 圖片提供／達志影像、東方IC】
人工智慧(AI)迅速崛起，已有許多企業積極投資這項不斷進化的技術。根據顧能(Gartner)研究調查公司所研究「2018年10大策略科技趨勢」，可以分為智慧(Intelligence)、數位(Digital)與網狀網路(Mesh)等3大類：
智慧篇
1.AI商機
目前各界對於AI能做人類會做的事，是不切實際的期待，企業應該專注的領域為狹義人工智慧(Narrow AI)，或稱之為「弱AI」。狹義AI是由專注解決特定任務的機器學習解決方案所構成，再搭配最佳化完成任務而選出來的演算法。
2.智慧應用程式(APP)與分析
未來所有APP與服務都將納入AI，智慧APP可望以企業與客戶助理的角色，轉變工作本質與職場架構。增強分析(Augmented Analytics)是日益重要的應用領域，包括用機器學習準備自動化數據、發現洞見或與廣大企業用戶分享洞見等。
3.智慧物件(Intelligent Things)
智慧物件用物聯網(Internet of Things, IoT)與機器學習技術，以更智慧的方式與人們和周遭互動，能在完全沒人監督的環境下，半自動或全自動地在特定時間內完成特定任務。例如：自動農耕機。目前仍在單一裝置運作的智慧物件，預料將演變為協同工作式的智慧物件。
數位篇
4.數位分身(Digital Twins)
在物聯網環境中，數位分身連結真實世界的物體，提供相對應物品的資訊狀態，供改善營運及加值。隨著聯網感應器與端點裝置日漸普及，數位分身將越來越多，短期有助評估管理，長期可望根據資訊掌握改進做法，提高營運效率。
5.從雲端到邊緣
邊緣運算(Edge Computing)是指讓資料處理、內容蒐集與傳送作業，接近資訊來源（網路的邊緣，例如：用戶與物件）的一種運算擴散。結合雲端運算後，雲端運算能創造服務導向的模式，邊緣運算則能提供另一種傳遞模式，在雲端服務斷線時繼續執行作業。
6.對話平台
能把翻譯功能轉移到電腦上，現在對話平台系統已能回答簡單的問題或進行更複雜的互動，但未來將進化到更複雜的行動，例如：蒐集目擊者的口述證詞，並根據證詞畫出嫌犯的臉。
7.沉浸式體驗
擴增實境(Augmented Reality, AR)、虛擬實境(Virtual Reality, VR)及混合實境(Mixed Reality, MR)若結合對話平台，用戶體驗將轉移成為無形且無所不在的體驗，未來5年的重點將是MR，而2018年以智慧手機為基礎的AR與MR軟體大戰將升溫。
網狀網路篇
8.區塊鏈(Blockchain)
區塊鏈雖具備改變產業運作的潛力，但實際用途仍取決於企業能否實際了解事業機會、區塊鏈的能力與極限、信任架構(Trust Architecture)及必要的實行技能。在推行分類帳的計畫前，要確保團隊是否了解什麼能做到、什麼不可能辦到的虛擬貨幣技能，也要找出與現存基礎設施的整合點，持續監控平台的演進與成熟。
9.事件驅動(Event-Driven)
結合AI、物聯網等科技後，能更快偵測企業事件與更細節分析，企業應把擁抱「事件思維」納入數位世界策略的一環。
10.能與時俱進的適應性資安架構
數位事業創造出複雜且不斷演變的資安環境，唯有持續適應風險與評估信任(Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment, CARTA)，才能以風險及信任為基礎，即時相應回應，傳統以所有權與掌控為基礎、而非信任的資安科技，在傳統世界將沒有作用，須接受以人為主的資安政策，讓開發者獲得所有資安措施的權責。
迎向真正「AI元年」
綜觀Gartner顧能列出的10大趨勢，幾乎或多或少與AI脫離不了關係，尤其是醫療產業。談到AI在醫療產業的運用，就不得不提到IBM的超級電腦「華生」(Watson)，透過專業的癌症醫學特訓，先以逾1,500萬頁的教科書、研究作為基礎，每年更是「閱讀」5萬篇的新癌症研究，幫助醫生更快找出治療的選擇方式，並且可以依照存活率、效用等作排序，方便醫生做抉擇，可以說是無愧於「華生」之名。
其實，Google和印度Aravind眼科醫院合作，利用圖像識別演算法檢測糖尿病患者的視網膜，在準確率上也優於人類診斷。假如你喜好觀看運動，尤其是美式足球等激烈碰撞的愛好者，一定於對於「腦震盪」這項疾病不陌生，但其實不論是發生當下或事後，總是容易因為輕忽不去醫院檢查而發生憾事，所以，華盛頓大學開發出APP「PupilScreen」，透過智慧手機的閃光燈刺激患者的眼睛，接著用手機錄製3秒鐘的短片，再讓深度學習演算法處理短片、找出與瞳孔相關的影像，從影像中測量瞳孔尺寸變化，進而判斷是否為腦震盪的潛在族群，透過現在幾乎人手一台的儀器－智慧手機，來作為是否需要送醫院的判斷。
不只如此，多明尼加的電腦工程師與馬來西亞的醫學博士，開發出流行病學的AI系統監控登革熱的疫情，而且並非是事後的分析，而是可以提前預測疫情是否即將爆發，讓公衛人員採取先行噴藥來防止疫情發生，對台灣這樣亞熱帶地區的效益是十分巨大的。
當然，除了醫療產業之外，在新零售領域也是競爭激烈，各家企業都找AI來當作強力助手，讓企業更加了解消費者需求，加入搶錢一族。除了，已經上線許久的聊天機器人之外，亞馬遜、阿里巴巴等電商巨擘不約而同找AI當顧客的時尚顧問，而且穿著的評價經過真人設計師認可，可以說是出門前必備的好夥伴。
綜觀上面所述的趨勢，無怪乎台灣把2018年列為「AI元年」，並且規劃5年160億元投入人工智慧領域，那麼台灣未來的機會在哪呢？或許透過上面的案例可以獲得一些方向，綜觀這些國外的案例，它們所聚焦的幾乎都是比較呈現方式，也就是台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾所說的「靈魂」部分，而台灣在硬體部分的強項可以當作軟體後盾，軟硬並重，如何強化專屬優勢，力拚晉升「AI之島」，就看本期《能力雜誌》的深入報導。
【完整內容請見《能力雜誌》2018年1月號，非經同意不得轉載、刊登】