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）

　　0 引言

　　過去十多年來，大數據是推動AI發展的主力。隨著AI應用日愈擴大和日趨復雜，計算能力成為當今推動AI發展的新動能。30多年前，臺積電公司開創了新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產業的分工體系也漸漸地進化。于是有趣的是，硬件IC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）過著幸福快樂的日子。

　　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）。

　　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）。

　　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。

　　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。

　　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）過著幸福快樂的日子。

　　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。