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科技部AI计画太浮滥?错!案子还不够多呢!

来源:M生活汇 2020-07-27 23:00:02
科技部AI计画太浮滥?错!案子还不够多呢!

日前 曾有媒体撰文 ,认为科技部「AI 创新研究中心专案计画」初步审核太容易,许多案件主持人都没具备 AI 能力还能通过;不仅如此,也指出该计画沦为台大前校长杨泮池的「人头帐户」。

关于这篇文章指出学术绑桩的部分,INSIDE 不是执法机构,手上也没有搜集证据,自然不能判断是否真假;但此文背后批判该计画过于空洞、缺乏创新的地方,却有很大的可议之处。不过在进入本文正题之前,读者们可以先看《AI 时代,如果你家有两个小孩,一个出国赚钱,另一个把家里照顾好》这篇文章,然后来思考一下,这到底是够不够聚焦,还是给不给学者们有所累积,并容许尝试空间的问题。

经 INSIDE 去电确认,「AI 创新研究中心专案计画」共投案 538 件,经初步审核有 131 件通过第一阶段,入选率大概四分之一。看到这里,读者会觉得这个数量很多吗?笔者却认为:这还不够多呢!来看看 Google 自己曾训练了 5000 位工程师去学深度学习,然后一人提一个,总共提出了 5000 个 AI 计画。但这里面有用的多少个呢?不到 10 个。就连世界顶尖的科技公司数字都这幺低,正证明了现在是学界产业界大家都知 AI 很重要,但没人该知道怎幺做,需要不断尝试、犯错与积累的时代。话说回来,科学不正是这种精神的产物吗?

那些批评者是有多天纵英明?难道每个人都可以知道未来 AI 发展的标準答案,好像研究不需要犯错,一切都可以照着计划做就可以成功?这可不是高中科学实验,每一个 AI 的研究计画都在努力的把人类的知识往前推进一点点,当然可能失败,甚至是注定犯错,注定「浪费」,但是没有这些投资,又怎幺有机会出现只属于我们自己的新发展?

你或许会想问:这些都是纳税人的钱啊!怎幺能不好好审核呢?但反过来从应用面来看,这也正是任何计画,任何事情都可以用机器学习试试看的时刻。所以另一个真正需要关注的大问题就是:怎幺鼓励这些学术研究计画使用现成的 AI 技术,去突破现有成果?不管是科技部官方还是民间也好,是不是该有人推动,去把这些没被「AI 创新研究中心专案」选上,属于应用类的计画,让他们思考怎幺用 TensorFlow、Torch、Caffe 呢?若这些资料都符合研究範畴,且经过严谨的去识别化,那这不就是更快速、有效且经济的途径吗?

像名单中有不少是 AI 图像辨识技术,用以协助诊断的计画。图像辨识可说是目前深度学习发展最迅速的领域之一,这部分 Google 自己就有不少成果 ,像糖尿病视网膜病变、淋巴结中的乳腺癌转移瘤都能透过这种技术有效提升诊断率。像这种医疗结合 AI 的运用,可说就是台湾具有稳健基础的强项,可说是鼓励推动都来不及了;而且说实话,用类神经网路判别心电图早在三十年前就在做,但现在却是技术高度突破,需要再度被验证的时刻啊!

当然, 这份入选名单 不是没有可议之处,我们可以看到台大电机系于天立、中正资工系丁川康各自提了「人工智慧的社会伦理法律研究」、「人工智慧之伦理学」。重要吗?当然很重要,如果号称準确率 100% 的 AI 医生有一天误诊了,问题出在哪?是那些可能带有偏颇条件的演算法吗?还是被骇客入侵的?那又要该由谁负担法律与道德责任?又如果 AI 大量取代了人类劳动力,我们该设计什幺样的社会机制去面对?

这里不是要质疑于天立、丁川康两位教授的专业,但这种大哉问的计画应该有更多法律、政治、社会等专业学门提出;此外「结合 AI」也不是理科的专利,社会科学、商业学门也都有很多应用数位工具,等待 AI 技术导入来提升效率。

最后该文最大的问题,应该就是台大赖飞罴「电脑架构自动化流程及系统建置」部分了。「自动化流程」与「系统建置」没有 AI 应用空间?嗯,这可能是误会了什幺。

22:02 更新:中正资工系丁川康教授已来信向 INSIDE 说明,科技部计画审查结果仅会显示「计画主持人」名称,并不会显示「共同主持人」。该计画「人工智慧之伦理学」由丁川康与中正哲学系谢世民教授共同主持,并且会跟资工系、哲学系、心理系、法律系的教授和研究生进行研究与讨论。同样于天立老师也是和法律系的教授共同进行「人工智慧的社会伦理法律研究」。特此说明。

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