白宮：人工智慧領域，中國的「論文數量、質量」都超越美國

記者黃郁棋／綜合報導

如果你是科技癡、科技狂，肯定也發現了一件事：現在幾乎所有的軟體公司，都在發展「人工智慧」：Google、Facebook、Apple、百度、騰訊．．．。美國白宮官方在10月份發佈了一篇《國家人工智慧研究開發戰略計劃》的報告，內容更罕見的提出警告：「美國在人工智慧的論文數量、論文影響力上，已經不再是世界的領頭羊。」

▲美國白宮發佈的人工智慧戰略報告。（圖／Whitehouse）

中國在人工智慧領域的大爆發

從白宮提出的報告圖表我們可以發現，中國在「人工智慧」領域的論文數量，大約在2013年的時候跟美國出現了死亡交叉；在2012年以前，中國與日本、德國、新加坡、南韓在這個領域上的研究是差不多的，只有美國從2008年開始就遙遙領先。

然而，中國在2012年以後，關於「深度學習」（Deep Learning，是機器學習的一環）以及「深層神經網路」（Deep Neural Network）的論文數量就呈現迅速成長的態勢，直接擺脫了日本、德國、新加坡等國家，暫居第二。到了2013年，論文數量更是以「井噴」的方式快速增加，美國很快的被超越。可怕的是，中國在超越美國後，成長幅度依舊是世界第一。

▲中國在「深度學習」、「深層神經網路」的論文數量，超越美國。（圖／Whitehouse）

或許有人會說：「論文數量多，不代表質量好。」白宮同樣也有考慮到這個情況，於是他們在圖表中加入了第二個觀察維度：論文至少被其他人引用一次的數量。

當然，論文被「引用」的數量，依舊無法直接證明論文的質量如何，但是它對於論文的「影響力」是具有指標性意義的：論文被大量引用，意味著研究成果的能見度較高，亦暗指該論文獲得了同儕之間的認同，顯示該論文在品質上具有一定水準。

在「被引用至少一次」的論文數量上，中國依舊超越了美國，這也讓人必須特別重視這個現象：中國在「人工智慧領域」的發展上，按照這樣發展下去，很可能成為全世界的領頭羊。而人工智慧，被多方面認為會是人類科技下一階段的發展重點。

▲在「論文至少被引用一次」的數量上，中國依舊是第一名。（圖／Whitehouse）

人工智慧研究的三個階段

在白宮的這份報告中，提到了人工智慧發展以來，經歷過的三個階段：

一、「如果是這樣，那就這樣做」的規則時期

在大約1980年代的時候，人工智慧還很青澀，解決的問題都還停留在「if-then」階段，一切都依照人類給定的規則在進行。換句話說，這時候的人工智慧，只能做「你規定好」的事情，並不具備自我學習的能力，無法面對充滿「不確定性」的情況。

▲AlphaGo開發者黃士傑。（圖／記者黃郁棋攝）

二、機器學習時期

嚴格來說，從2000年到2016年，都屬於第二階段「機器學習時期」。在這個階段，「辨識」（Recognition）出現了很大的突破，無論是文字的辨識、圖片的辨識，還是聲音語言的辨識，都變得相當準確。另外，在各國語言的「翻譯」上，也開始藉由機器學習的技術進化很多。

事實上，在「人工智慧擊敗人類」這件事情上，曾經出現好幾個里程碑，包括：西洋棋（1997，深藍）、Trivia（2011，IBM的華生人工智慧）、雅達利（2013，Atari Game，DeepMind）、圖像辨識（2015）、演講辨識（2015）、圍棋（2016，AlphaGo）。

三、機器理解時期

在第二階段中，機器學習其實只能做到「基於大數據的統計、分析、歸納、找出數據中的邏輯」等事情，還沒辦法辦到讓機器真正「理解」人類想表達什麼。白宮的報告推測，現在（2016年）已經是「第三時期」的起點，工程師將可以構築出一個「解釋模型」，機器將能「理解」現實世界發生的各種現象，並且以自然語言與人類溝通。如此一來，機器能夠做到的事情，將會變得非常多、非常廣。

▲Google台灣董事總經理簡立峰。（圖／Google提供）

事實上，Google台灣的董事總經理簡立峰，在「Google十年好時光」活動的記者會上，也有提到這個趨勢，並且明確的指出台灣在未來這一波「人工智慧革命」中所佔有的優勢地位：

「台灣有一個絕佳的機會，因為下一代的這些新的科技，『軟硬』沒有擺在一起做是不行的，這是一個機會。」

「更重要的是，一個專門為AI設計的、為語音辨識設計的，為電腦圖像設計的，甚至有一天對理解、語義分析設計的（處理器）。也許Google現在叫它『TPU』，TensorFlow的PU（編按：TensorFlow是Google的開源機器學習系統），我不知道，也許有一天叫『AI的PU』也有可能（笑）。這些東西如果去年在看的時候，就覺得沒有那麼的清楚，那今年再看就覺得它速度很快。」

這波「人工智慧浪潮」，全世界都相當重視，連白宮都針對它做出戰略報告。究竟未來的人工智慧大戰，除了現在發展最快的中國、一直以來沒有弱過的美國外，台灣能不能提前找到自身的戰略價值，卡位佔據一個優勢位置，恐怕會是未來十年的發展關鍵。