人工智慧在產業界與學界皆是熱門領域，已經應用於醫療、製造、通訊、交通等多元產業，2021科研發光第二場前進未來座談鎖定AI人工智慧，邀請國立台灣大學資訊工程學系教授林軒田分享機器學習、深度學習、神經網路等人工智慧相關領域，並與國立台灣師範大學光電工程研究助理教授楊承山對談，帶領大家進入AI的世界中。
林軒田教授投入「機器學習的理論基礎與演算法設計」相關研究已20載，2016年起擔任沛星科技首席資料科學家，致力於將人工智慧應用於商業領域。他曾共同帶領台大團隊參加全球最頂尖資料探勘比賽ACM KDD Cup，在2010至2013年連續獲得共六座世界冠軍榮耀。他還獲得2012年ACM Taipei Chapter「李國鼎青年研究獎」、2013年國科會「吳大猷先生紀念獎」與2017年傑出人才基金會「年輕學者創新獎」肯定。
人工智慧專有名詞解析
座談中楊承山助理教授與林軒田教授進行精采對談，為直播間線上的學子與觀眾說明人工智慧的發展與應用。
楊老師提問：請說明人工智慧相關的機器學習、神經網路、深度學習等名詞。
林老師回答：機器學習是當代人工智慧中的一個主流技術，希望讓機器透過分析大量資料的方式模仿人類學習，以烹飪為比喻，資料像是食材，機器學習是工具與方法，人工智慧就是做出來的一道一道佳餚。神經網絡是以電腦模擬生物體內神經元的運算，希望達到學習、記憶等模仿人類智慧的效果，由於當年電腦技術尚未成熟，模擬神經元運算時出現瓶頸。有了新技術、更多資料、更成熟的電腦運算平台，神經網路經過復興之後成為現在的深度學習，讓當年的夢想成真，用電腦模擬大量神經元的運算，達成令人驚豔的人工智慧，發展更多有趣的應用！
產業轉型 掌握AI增進生產力
楊老師提問：很多人懼怕AI會取代人類，請問在傳統產業轉型上，引進AI是否會讓這樣的擔憂成真？
林老師回答：我想引用清大電機系副教授孫民的名言：「未來你不會被AI取代，但你會被善用AI的人取代！」AI是一種工具，當越來越多人懂得使用之後，不懂得使用AI工具增進生產力(productivity)的人，就可能會被取代。AI是新的工具，正在改變產業做事的流程，例如傳統產業面臨人力缺乏，AI帶來自動化，僅需少量人力就能操作大量機械或大量流程，讓傳統產業做得比以前更好。當交通工具從馬車進化到汽車，馬車伕這個職位開始式微，但是會產生公車司機、計程車司機等全新職位，交通運輸就隨著新的工具而轉型。
發展人工智慧 台灣三大優勢
楊老師提問：在未來的人工智慧發展上，台灣有何優勢或劣勢？
林老師回答：台灣有三大優勢，包括人才、半導體產業與醫療資料庫。台灣的數學等教育基礎佳，有助於銜接AI人才培育；由於具備半導體產業的領導地位，未來進行硬體結合AI時享有優勢；台灣已累積龐大醫療資料庫，與AI結合將有許多突破的機會。AI是由資料驅動，必須仰賴良好的資料基礎建設，台灣由於兼顧隱私保護等考量一步一步建置，在資料基礎建設上還需要加緊努力。
楊老師提問：很多學生關切，未來想投身人工智慧或深度學習須要什麼能力？
林老師回答：須要具備數學、程式設計與英文能力，但是首先必須要有興趣！當代人工智慧相關方法與模型背後須要有一定的數學基礎，具有數學能力才能將相關工具設計得更好；當代人工智慧是從資料起家，要操作大量資料，就須要將程式寫得高效、正確；人工智慧技術在全球蓬勃發展，而世界共通的語文是英文，因此，必須多學多用、培養一定的英文能力與信心！
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