夏肇毅觀點:由聯發科5G人工智慧晶片的發表,預見未來生活內化AI

2019-12-05 05:50

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報載日前聯發科5G系統單晶片SoC發表,標榜提供5G通訊介面和最高性能指數的CPU及AI核心,在安兔兔跑分超過510,000的總分,一舉超越先前各家領先群,立刻成為新聞報導的熱門焦點。(資料照)

報載日前聯發科5G系統單晶片SoC發表,標榜提供5G通訊介面和最高性能指數的CPU及AI核心,在安兔兔跑分超過510,000的總分,一舉超越先前各家領先群,立刻成為新聞報導的熱門焦點。(資料照)

報載日前聯發科5G系統單晶片SoC發表,標榜提供5G通訊介面和最高性能指數的CPU及AI核心,在安兔兔跑分超過510,000的總分,一舉超越先前各家領先群,立刻成為新聞報導的熱門焦點。其中AI處理器擁有高達4.5 TOPS的AI算力,在全球指標性蘇黎世AI跑分排名第一。

聯發科宣布,這一次新推出的5G系統單晶片在2020年初就可以量產出貨。比起他的頭號對手高通要等到2020年底才會出貨的完整支援方案,要更早一步。雖然聯發科這次的晶片只支援部分頻段,但目前在大陸市場已經夠用,因而提早推出搶佔先機。現在手機市場競爭激烈,只有最高性能與最早提供的晶片,才能被手機大廠採用。

聯發科發表5G晶片SoC「天璣1000 」,儀式上執行長蔡力行與產業鏈夥伴共同亮相(圖片來源:周岐原攝)
聯發科發表5G晶片SoC「天璣1000 」,儀式上執行長蔡力行與產業鏈夥伴共同亮相(圖片來源:周岐原攝)

以前聯發科採取的策略都是老二哲學,要等到老大高通推出新產品之後,再快速推出相對的產品應對。所以技術從最早落後四年,到現在才有機會做一次彎道超越。這就是搶到最高性能與最早推出的關鍵策略運用。有了這些成果,讓聯發科的股價也由谷底翻身,朝重回歷史高點的方向前進。

不想只當一代拳王

聯發科早期靠手機單晶片席捲大陸市場,它讓山寨機能輕易製成。這也讓聯發科董事長蔡明介得到山寨機之父的稱號,股價因此漲到五百多塊的歷史高點。到了4G的時代,因為對於趨勢的誤判,高階晶片銷售不佳,讓股價跌到只剩三分之一。仿佛即將成為蔡董事長以前提出的一代拳王理論的自我預言。

聯發科在4G上跌一大跤後,請來了以前台積電的接班人蔡力行來擔任共同執行長。曾有報導指出,當時員工很怕他重演在台積電時的鐵血手腕瘦身,但事實上並沒有這樣。而是極力安撫員工,保證不裁員。然後全力押寶5G,將全公司八分之一的人力調來執行5G的設計,且從5G的國際規格制定期間就開始積極參與,期待能靠5G翻身。這次推出的5G系統單晶片,也是號稱投入一千億經費後所得到的研發成果。

5G的高速特性

今年年底,台灣的5G頻段就要開始拍賣,接著很快跟著會建設商轉。5G的特性就是高速度,低延遲與多連結,性能大概就是4G的10倍。5G高速的特性,可讓X光或CT的大檔案傳輸瞬間可達,也讓遠距看診更加可行。當影像資料能即時傳輸時,可以想像就算要隔空用達文西手臂來開刀也不是完全不可能。只要能確保不斷線當機,想好備援安全措施,緊急時應仍有派上用場的可能。還有在演唱會的時候,5G就可以讓現場轉播用VR在的方式在每個人的行動裝置上即時展現出來。使用者隨時可以調整自己的視角,讓演唱者彷彿就站在自己的跟前一般。

使用AI晶片能提升處理速度,而用5G就能提升資料傳輸速度,彷彿把資料拉到眼前一樣。

之前在有些手機的發表會上,就曾經示範讓手機直接對著表演者錄影,然後用AI抽取動作特徵,傳輸給實體機器人同步來做相同的動作。一旦5G人工智慧晶片長在手機上,就能讓每個人隨時受AI加持,如同第一次工業革命讓每個人得到機械動力的好處一樣,不會讓人工智慧成為少數機構的專屬特權。5G手機AI化,可以把每個人和人工智慧綁在一起,讓使用AI像用Excel一樣自然。站在巨人的肩膀上,AI能做甚麼,我就能做甚麼。

AI人工智慧的應用

AI現在可以應用在分群,分類,影像識別,多國語言互譯,語音識別等多種功能上。分群是可以由許多不同的資料中分析特徵,自動分成不同的群組。分類就是可以把輸入的資料,根據特徵自動指派到不同類別上。好比輸入一個形狀,然後去判斷它是三角形,圓形還是正方形。簡單的應用,就是分析消費資料中的客戶特徵後,分出高中低階的消費族群。現在許多企業,就是用這樣子的功能,在客戶資料中淘金,來做產品行銷或自動推薦。很多銀行也利用這樣的分析方法來做房價預測,信用卡詐欺偵測,未來購買時機等分析。這都是利用電腦來判斷每筆資料的是否詐欺與是否購買的類別。

DeepMind團隊推出《Alphago世紀對決》紀錄片。(圖/AlphaGo世紀對決官網 https://www.alphagomovie.com)
DeepMind團隊推出之《Alphago世紀對決》紀錄片,其中AlphaGo打敗了人類的圍棋冠軍李世石。(資料照,AlphaGo世紀對決官網 https://www.alphagomovie.com)

自從幾年前Google的AlphaGo打敗了人類的圍棋冠軍,就開啟了一股人工智慧的熱潮。AlphaGo利用加強式學習,不需要人類的經驗,讓電腦跟電腦對戰,慢慢地從裡面找出致勝的方法。加強式學習原理其實很單純,就是先隨意產生各種步數,然後紀錄每個步數的勝率。之後再找出在什麼局面,走哪一步的勝率最高,那麼就走這步。簡單的說,就是在不同狀態之下,根據最高報酬來選擇最有利行動。這方法的困難就是各種可能性太多了,電腦沒有那麼多的時間和空間來嘗試每一種可行性,所以如何用最有效率的方法來嘗試,就是技術關鍵。由加強式學習的成功案例,證明了人工智慧有能力不需要依賴任何人類經驗,從嘗試中就可以找到可行之路,這也是最令人震驚的地方。因為用同樣的方式,電腦和機器人未來就有可能發展出自己的方法來超越人類。

另一個人工智慧的分支就是類神經網路,它以模擬人類神經網路的運作方式來學習。2010年史丹佛大學發起ImageNet影像識別比賽,從2012年開始,正確率每年都大幅上升。訓練類神經網路的運作方法,就是把很多圖片一張張的餵給類神經網路,同時也要標示出每一張圖片所要的答案是什麼。經過長時間的重複訓練之後,類神經網路就能夠自動地調整參數,讓輸出跟你事先標示的答案相近。之後,便可以將照片餵給這個已經訓練好的網路,讓他來推論答案到底是什麼。

這種類神經網路的訓練,是需要用很多能力強大的機器,花上幾天幾夜後才會有結果。所以就有公司專門賣獨立顯示卡來讓你自行做運算,或像Google和微軟,直接出租現成的機器給你用。用大機器做訓練,然後再用小手機推論找答案,這就是目前人工智慧圈的生態系。

這次的人工智慧工業革命和以往一樣,將會取代許多人的工作,但同樣也能創造出許多運用人工智慧的工作。每個人時刻都在用的有AI功能的5G手機,將成為日後生活不可或缺的關鍵元素。如同第一次工業革命之後,汽車被製造出來,到現在變成每天必備之物一樣,未來生活必定會內化AI,讓它像呼吸喝水一樣自然

*作者為CubicPower晶智能中心創辦人。曾任大學資訊工程系區塊鏈技術與應用課程兼任副教授及於緯創軟體、英商路透社等金融與科技單位從事金融軟體專案開發工作。

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