邁向AI與IC產(chǎn)業(yè)結合之路

　　高煥堂?（臺灣VR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席，廈門(mén)VR/AR協(xié)會(huì )榮譽(yù)會(huì )長(cháng)兼顧問(wèn)）

　　0 引言

　　過(guò)去十多年來(lái)，大數據是推動(dòng)AI發(fā)展的主力。隨著(zhù)AI應用日愈擴大和日趨復雜，計算能力成為當今推動(dòng)AI發(fā)展的新動(dòng)能。30多年前，臺積電公司開(kāi)創(chuàng )了新IC產(chǎn)業(yè)分工模式和協(xié)同體系。如今為了結合IC產(chǎn)業(yè)，AI產(chǎn)業(yè)的智能組件化是必然潮流，AI產(chǎn)業(yè)的分工體系也漸漸地進(jìn)化。于是有趣的是，硬件IC產(chǎn)業(yè)將伴隨新興AI產(chǎn)業(yè)的成長(cháng)，且心心相印、融合為一。從此公主（AI）和王子（IC）過(guò)著(zhù)幸?？鞓?lè )的日子。

　　綜觀(guān)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(kāi)發(fā)（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(cháng)處是什么?

　　一般而言，進(jìn)入到AI領(lǐng)域，首先都會(huì )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(lèi)從復雜的大數據中找規律，然后依據得到的規律，來(lái)幫人類(lèi)做預測（Prediction）。換句話(huà)說(shuō)，考古題做多了，就會(huì )有心得和好用的法則，也就成為某個(gè)特定領(lǐng)域的專(zhuān)家了。而上述的心得和法則，提供了專(zhuān)家直覺(jué)，能鑒往知來(lái)，預測短期未來(lái)的變化。

　　AI就如同訓練有素的狗，例如在機場(chǎng)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(lái)之外，還能發(fā)揮其專(zhuān)家直覺(jué)，不費時(shí)不費力地進(jìn)入新事物領(lǐng)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(cháng)處，當然也有短處。AI對中長(cháng)期的未來(lái)事物變遷的預測（Forecasting）能力卻非常薄弱。因為AI沒(méi)有擬定（對未來(lái)的）假設或假說(shuō)（Hypothesis）的能力，而且它又沒(méi)有關(guān)于未來(lái)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(lái)的“假設”幾乎無(wú)能為力。在A(yíng)I時(shí)代里，AI負責考古和探索眼前事實(shí)；人類(lèi)觀(guān)想未來(lái)和擬定假設性方案。AI的能力與人類(lèi)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(xié)同合作模式呢？并無(wú)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(fā)現了一個(gè)AI設計模式（Design Pattern），稱(chēng)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(guān)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(lèi)“有所為”；AI神鷹則建議人類(lèi)“有所不為”。有所為，追求獲利；有所不為，降低風(fēng)險。就如同于登山者與雪巴人之間的協(xié)同合作模式 ^[1] 。

　　4 AI神鷹的需求范例

　　一個(gè)常見(jiàn)的AI神鷹是：幫助醫師核對處方上用藥的副作用。醫師開(kāi)立處方單時(shí)，先交給AI神鷹審視，若藥物之間的交叉副作用過(guò)高，神鷹會(huì )通知醫師（人），重新思考其用藥。而一個(gè)常見(jiàn)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(lèi)的“決策前”；而AI神鷹作用于“決策后”。這兩項AI成為人類(lèi)決策者的最佳伙伴。對于基層經(jīng)理人（決策）而言，AI獵狗可以發(fā)揮很大的輔助效果。對于高層總裁（決策）而言，AI神鷹可以發(fā)揮關(guān)鍵性的效益。所以成吉思汗出行時(shí)，隨身攜帶神鷹，而不是獵狗 ^[1] 。

　　獵狗看利益，神鷹看風(fēng)險。兩者協(xié)同合作，帶給人類(lèi)趨吉避兇效果，讓企業(yè)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(huì )（如哪里有兔子）。也就是一般統稱(chēng)的“預測（Predict）”能力，這種極靈敏能力既可以用來(lái)嗅出“利益”，也可以用來(lái)嗅出“危險”。于是，將一群擅于嗅出風(fēng)險的AI獵狗們，巧妙組合成為一個(gè)團隊，就成為一只“AI神鷹”了。

　　例如，在機場(chǎng)來(lái)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(lái)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(gè)團隊，就成為一只“機場(chǎng)的神鷹”了。

　　6 從設計到實(shí)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(fēng)險）不同罷了。因之，就把來(lái)自CNN的我常用的“格格/丫鬟”模型引過(guò)來(lái) ^[2] ，成為AI神鷹的基礎架構，如圖3。

　　如果您已經(jīng)熟悉了CNN的架構和術(shù)語(yǔ)，就可以理解如何實(shí)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(huà)說(shuō)，我們可以直接運用CNN的基本模型來(lái)實(shí)踐和訓練基礎的AI神鷹，幾乎不必耗費額外的學(xué)習和建模成本。只需讓一群嗅危險的AI獵狗們能協(xié)同合作，并產(chǎn)生整體綜效即可。

　　像AI神鷹的協(xié)同合作結構，可以應用于醫療、股市、警政、軍事等各種領(lǐng)域，是一種通用型的“設計模式（Design Pattern）”，又稱(chēng)為“設計模式”。這種AI模式，通常會(huì )使用多個(gè)模版（Template）來(lái)實(shí)踐。而模板則由多個(gè)Excel工作表和多個(gè)Python程序來(lái)實(shí)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(gè)人的思考和學(xué)習（Learning）。模式：讓AI模擬一群人之間的協(xié)同合作（Collaboration），如圖4。

　　7 邁向“智能、軟件與IC”三合架構時(shí)代

　　于是，我們的終極目標是：人機共舞。而短期愿景是：讓IC產(chǎn)業(yè)與AI智能產(chǎn)業(yè)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(kāi)發(fā)（使用模版）→AI測試QA→整合成為AI應用系統（Application）。 過(guò)去30年來(lái)，軟件和硬體都經(jīng)歷過(guò)組件化（Component）的成長(cháng)之路，而實(shí)現了軟硬結合的今日IT潮流。過(guò)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(guān)當今的AI應用系統開(kāi)發(fā)，一個(gè)公司或一個(gè)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(chǎn)業(yè)結構。

　　在2020年代的未來(lái)AI產(chǎn)業(yè)，智能組件化是必然潮流，隨著(zhù)AI應用日愈擴大日趨復雜，產(chǎn)業(yè)的分工體系也在進(jìn)化。讓IC產(chǎn)業(yè)來(lái)陪新興AI產(chǎn)業(yè)的成長(cháng)，且心心相印、融合為一。從此公主（AI）王子（IC）過(guò)著(zhù)幸?？鞓?lè )的日子。

　　參考文獻

　　[1] 高煥堂.AI的本質(zhì)及其商業(yè)的康莊大道[J].電子產(chǎn)品世界,2019(9):77-78.

　　[2] 高煥堂.學(xué)AI之路，從探索特征出發(fā)[J].電子產(chǎn)品世界,2019(11):81-84

　　本文來(lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第12期第78頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。