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邁向AI與IC產業結合之路
從AI神鷹設計模式談起

【作者: 高煥堂】   2020年02月18日 星期二

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隨著AI應用日愈擴大且趨於複雜,運算能力成為當今推動AI發展的新動能。可以預見的是,硬體IC產業將陪伴新興AI產業的成長。本文敘述AI的長短處,以及AI神鷹設計理想的、互補的協同合作模式。


過去十多年來,大數據是推動AI發展的主力。隨著AI應用日愈擴大且日趨複雜,運算能力成為當今推動AI發展的新動能。30多年前,台積電公司開創了新IC產業分工模式和協同體系。如今為了結合IC產業,AI產業的智能組件化是必然潮流,AI產業的分工體系也悄悄地進化之中。可以預見的是,硬體IC產業將陪伴新興AI產業的成長,且融合為一。


AI的長處是什麼?

一般而言,進入到AI領域,首先都會去理解AI可以幫人們做什麼(What)。AI擁有非常強的技能,就是代替人類從複雜的大數據中找出規律,然後依據其得到的規律來幫人類進行預測(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,在機場裏穿梭於旅客之中,靈敏地嗅聞行李箱裏是否有大麻、毒品等。這些訓練有素的狗,可以瞬間搜索行李箱裏的大麻、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、不費力地進行新事物。因此,AI對往事擅於「考古」,對當下擅於「探索」。


AI的短處是什麼?

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,而且它又沒有關於未來可變事物的數據。所以,AI對往事擅於「考古」,對當下擅於「探索」,對未來的「假設」幾乎無能為力。


在AI時代裏,AI負責考古和探索眼前事實;人類則觀想未來和擬定假設性方案。AI的能力與人類能力能夠形成互補,相輔相成。於是,我們只要找到最佳的互補模式,就對了。至於什?是理想的、互補的協同合作模式呢?這並無標準答案。


AI神鷹的起源

我從《成吉思汗與神鷹》的故事裏,發現了一個AI設計模式,我稱它為:「AI神鷹」。



圖一 : 成吉思汗的神鷹和獵狗  (source:呢圖網)
圖一 : 成吉思汗的神鷹和獵狗 (source:呢圖網)

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。兩者就如同於登山者與雪巴人之間的協同合作模式。


AI神鷹的需求範例

一個常見的AI神鷹是:幫忙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。而常見的AI獵狗之一是輔助醫師判斷超音波圖像。



圖二 : 醫師的神鷹和獵狗 (source:呢圖網)
圖二 : 醫師的神鷹和獵狗 (source:呢圖網)

AI獵狗作用於人類的「決策前」;而AI神鷹作用於「決策後」。這兩項AI成為人類決策者的最佳夥伴。對於基層經理人(決策)而言,AI獵狗可以發揮很大的輔助效果。對於高層總裁(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?帶神鷹,而不是獵狗。


獵狗看利益,神鷹看風險。兩者協同合作,帶給人類趨吉避凶的效果,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。


AI神鷹設計模式(Design Pattern)

AI具有「考古」和當下「探索」的?大能力,也就是說,AI本來就具有獵狗的天份,能極靈敏地嗅出利益機會(例如知道哪裏有兔子),相當於一般統稱的預測(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。於是,將一群擅於嗅出風險的AI獵狗們,巧妙組合成為一個團隊,就成為一隻「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),警察就組織一群獵狗來嗅出行李箱裏的「危險」物。這位警察和一群擅於嗅出毒品的獵狗們,巧妙組合成為一個團隊,就成為一隻「機場的神鷹」了。


從設計到實現

AI獵狗的模型、算法和訓練方法都是一樣的,其差別只在於嗅聞的目標(利益vs.風險)不同罷了。因此,就把來自CNN中我常用的〈格格/丫嬛〉模型引過來,成為AI神鷹的基礎架構:



圖三 : AI神鷹的基礎架構  (source:呢圖網)
圖三 : AI神鷹的基礎架構 (source:呢圖網)

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理論了:AI丫嬛對應到CNN的卷積層;而AI格格則對應到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,能和諧地協同合作,並產生整體綜效即可。


像AI神鷹的協同合作結構,可以應用於醫療、股市、警政、軍事等各種場域,是一種通用型的「設計模式(Design Pattern)」。這種AI模式通常會使用多個模版(Template)來實踐,而模版則由多個Excel工作表和多個Python程序來實踐。然後,這些Python程序則表達了複雜的AI演算法。


模式比較接近人的世界,模版則接近於機器的世界。


模式:讓AI模擬一群人之間的協同合作(Collaboration)。


模版:讓AI機器模擬個人的思考和學習(Learning)。



圖四 : AI模板的元素:Excel + Python (source:呢圖網)
圖四 : AI模板的元素:Excel + Python (source:呢圖網)

邁向「AI智能、軟體與IC」三合一架構時代

於是,我們的終極目標是:人機共舞。而短期願景是讓IC產業與AI智能產業心心相印、融合為一。例如,綜觀現代的IC製程分工是:設計→製造→測封→組裝(組成PC、手機等)。於是,我們可以依循一樣的思維,把AI製程分工定義為: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,軟體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。過去是軟硬整合架構,現在是「AI智能(算法)+軟體+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、製造(編程)、測試、組裝(Assembly)都全包辦了,其相當於30年前的IC(半導體)產業結構。


在2020年代的未來AI產業,智能組件化是必然的潮流,隨著AI應用日愈擴大日趨複雜,產業的分工體系亦隨之進化。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)與王子(IC)過著幸福快樂的日子。


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