「DANCE」這五項發展,促使機器人的「寒武紀大爆發」

「DANCE」這五項發展,促使機器人的「寒武紀大爆發」
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我們想讓你知道的是

遠遠較便宜的工具,促使創新和實驗速度加快,產生了如洪流般的資料,這些資料被用來測試與精修演算法,幫助系統學習;演算法被放到雲端,透過穩定、普及的網路,傳送給各種機器;創新者再做下一回合的測試與實驗,這樣的循環一直持續著。

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文:安德魯・麥克費(Andrew McAfee)、艾瑞克・布林優夫森(Erik Brynjolfsson)

機器人之「舞」(DANCE)

這些自動廚師是我們前麻省理工學院同事、現任豐田研究機構(Toyota Research Institute)執行長吉爾・普萊特(Gill Pratt) 所謂的機器人「寒武紀大爆發」(Cambrian Explosion)的早期例子。開始於五億多年前的寒武紀大爆發,雖然是一段相對較短的時期,但地球上大多數主要的生命形式——「門」(phyla)——都出現在這個時期。幾乎現今地球上存在的所有主要生物類群,都是源起於這個進化創新大爆發。

普萊特相信,我們即將經歷相似的機器人創新大轉變。他在2015年發表的一篇文章中寫道:「今天,幾個陣線的科技發展,正在激發相似於寒武紀大爆發的機器人多樣性與應用性。很多建造機器人仰賴的基礎硬體技術,一直呈現指數型成長進步中,尤其是電腦運算、資料儲存、通訊等領域的技術。」寒武紀大爆發的最重要賦能因素之一是視力——生物學物種首度能夠看到世界,這為我們的遠祖開啟了大量的新能力。普萊特說,機器現在也處於相似門檻;有史以來,機器首次學習觀看,很多能力和益處也伴隨視力而來。

我們的訪談與研究,指向五個並進、互依、重疊的領域,近年來出現了重大進展: 資料(data)、演算法(algorithms)、網路(networks)、雲端(the cloud),以及呈指數型進步中的硬體(exponentially improving hardware)。我們使用頭字語「DANCE」,比較好記憶。

  • 資料D

數十年來,音樂CDs、電影DVDs,以及網頁不停增加這個世界的數位資訊量。但在過去幾年,數位資訊產量出現爆炸性的成長,IBM估計,世界上所有的數位資料,有90%是在過去24個月內創造出來的。智慧型手機與工業設備的感應器傳送訊號,還有不斷上傳的數位相片和影片,源源不絕的全球社群媒體資訊流,以及其他許多資料來源,結合起來把我們帶入空前的「大數據」時代。

  • 演算法A

資料洪流很重要,因為它支持、加速了上一章敘述的人工智慧與機器學習的發展。現在主宰整個領域的演算法和方法,例如深度學習及強化學習,都有一個共通的基本特質:餵入的資料量愈多,成果就愈好。大多數演算法的性能,通常呈現漸趨平穩或漸近線,到達一個點之後,餵入更多資料,改善效果極少,或是不再改善。不過,現今許多被廣為使用的機器學習方法,還未出現這種現象。吳恩達告訴我們,就現代演算法來說,「摩爾定律和一些很優異的技術功效,持續推遲了那條漸近線。」

  • 網路N

長短程無線通訊技術與協定,都在快速進步中。AT&T和威訊(Verizon)2016年都宣布開始測試5G 無線技術,下載速度高達每秒10GB。這比LTE網路(目前廣為布署的最快速網路),平均傳輸速度快了五十倍,而LTE的速度比上一代的3G快了十倍。這種速度進步意味的是更好、更快的資料累積,也意味著機器人和無人機能夠持續保持通訊,在運作中協調作業,對快速變化做出反應。

  • 雲端C

現在,組織和個人可以取得空前未有的電腦運算力。應用程式、無預先配置或已預先配置的伺服器,以及儲存空間,全都可以透過網際網路長期租賃或只租用幾分鐘。這種大致上發展還不到十年的雲端運算基礎設施,從三個面向加快了機器人寒武紀大爆發。

第一,它大大降低了進入門檻。以往只在優異的研究型大學和跨國企業的研發實驗室,才能看到的電腦運算資源,如今新創公司和獨立發明人也可以取得。

第二,它讓機器人及無人機的設計師,可以針對局部運算或中央化運算進行取捨:哪些資訊處理作業應該局部在每台機器人的腦裡執行,哪些則應該在雲端大腦中執行?目前看來,至少在未來一段時間內,資源最密集的工作,例如重複以往經驗以從中汲取洞察,將會在雲端處理。

第三,或許也是最重要的面向,雲端意味著每一台機器人或無人機,能夠快速得知群組內另一台機器人或無人機所做的事。誠如普萊特所言:「人類花了數十年的時間學習,才足以在共同知識的本子上添加重要新知。機器人不僅站在彼此的肩上學習,一被創造出來之後,幾乎就立刻開始在機器人知識的本子上添加重要新知。」這種「集體心智」(hive mind)的一個早期例子,是特斯拉自動駕駛車車隊,所有車子彼此分享行經的路邊物體資料,歷經時日,公司就知道哪些物體長設於那個地點(因為很多車子經過,都會看到那個物體),所以那些物體不大可能突然跑到道路中央。

  • 呈指數型進步中的硬體E

2015年,摩爾定律歡慶五十週年——摩爾定律是:積體電路可容納的電晶體數量,平均每18到24個月倍增——當時它依舊強勁。近年,有人說,摩爾定律會碰上物理限制,倍增速度即將趨緩。這或許是真的,但縱使科技業的科學家和工程師,在未來幾十年想不出如何在矽片上進行更細蝕刻,我們相信,在未來很長一段時間內,仍將享有價格更低、性能更好的處理器、記憶體、感應器、儲存裝置和通訊器材等數位工具。

何以見得?無人機製造公司3D Robotics的執行長克里斯・安德森(Chris Anderson),為我們提供了一個生動例子,讓我們一窺無人機產業及其他許多產業的情形。他給我們看一個直徑約一英寸(2.54 公分)、長約三英寸(7.62 公分)的金屬圓柱說:「這是陀螺儀感應器,一種機械裝置,售價1 萬美元。1990年代,這種機械是航太工廠一些很有才能的女士手工打造的,負責軸的動作。在我們的無人機上,有24個這類感應器。如果一個要價一萬美元,感應器就要24萬美元,它們加起來還像冰箱那麼大。我們用的是一片或數片小晶片,只要三美元,體積小得幾乎看不見。」

安德森這番話想凸顯的重點是,材料很便宜、全球市場龐大、競爭激烈、大量製造的規模經濟,結合起來基本上就是確保價格持續快速下滑、性能持續改善。他認為個人用無人機是:「智慧型手機激戰的和平紅利。智慧型手機使用的元件——感應器、GPS、相機、ARM 核心處理器、無線技術、記憶體、電池等,全都在驚人的規模經濟,以及蘋果、谷歌等公司的創新機器的驅動下,變得非常便宜,只要幾美元。基本上,十年前,它們是『難得素』(unobtainium),用於國防產業技術。現在,到3C賣場就能買得到。」

DANCE這五項發展,促使機器人、無人機、自動駕駛車輛,以及其他許多深度數位化機器的寒武紀大爆發。遠遠較便宜的工具,促使創新和實驗速度加快,產生了如洪流般的資料,這些資料被用來測試與精修演算法,幫助系統學習;演算法被放到雲端,透過穩定、普及的網路,傳送給各種機器;創新者再做下一回合的測試與實驗,這樣的循環一直持續著。

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書籍介紹

本文摘錄自《機器,平台,群眾:如何駕馭我們的數位未來》,天下文化出版

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作者:安德魯・麥克費(Andrew McAfee)、艾瑞克・布林優夫森(Erik Brynjolfsson)
譯者:李芳齡

全球暢銷書《第二次機器時代》作者最新力作
兩位MIT數位頂尖科學家歷時三年時間
走訪矽谷、華府、劍橋、紐約、倫敦、舊金山等科技政經重鎮
拜會許多領域精英進行交流,結合宏觀趨勢觀察,
指出人人都應關注的三重革命

科技正以空前速度改變每個產業及每個人的生活,你該如何做,才能保持領先?

我們生活在一個奇特的時代,人工智慧擊敗頂尖的人類圍棋高手,也以空前效率運作現代資料中心。在全球許多市場上,優異的智慧型手機已經不再足以確保製造商賺錢,反而是蘋果和谷歌之類的平台建造者,才能攫取高份額的價值。在一個又一個的競爭場上,從計算生物學到量化投資,生手擊敗標竿,門外漢比知名專家想得更快、更遠。

這個世界究竟發生了什麼事?本書作者安德魯.麥克費和艾瑞克.布林優夫森為MIT史隆管理學院教授,也是數位科技領域的頂尖思想家,點出由於近年來的科技變化,每個人都必須正視數位三重革命,重新思考人腦與機器之間、產品與平台之間、核心與群眾之間的再平衡。了解這件事不是重要,已是必要。

  • 人腦與機器

人工智慧、自動駕駛汽車、無人機、3D列印機、人工神經網路……,種種形式的數位機器超越以往限制,扮演起全新角色。人腦聰明、直覺性強,但有各種偏誤與缺失,最好的辦法就是建立、善用人機新夥伴關係,在合適情境中讓機器做決策,再明智地讓人類智慧參與其中。

  • 產品與平台

線上平台改變成本結構,改善供需媒合,在音樂、城市運輸、電腦軟硬體、團體運動等無數產業,創造出可畏的新競爭者。這一波平台革命最應關注的是第二代O2O(Online to Offline)平台,能以多重效應結合原子經濟與位元經濟,創造極大價值。

  • 核心與群眾

在網路上自動集結的全球群眾,合力打造出世界上最大的作業系統與線上百科全書。秉持著開放等原則,經常可見業外人士一再擊敗領域專家。群眾撼動核心,而聰明的組織則謀劃善用群眾的力量。

本書充滿科幻成真的實例,以及新創公司如何變成全球重炮的故事,但作者並非只是綜述這些新發展而已,也引據經濟學等學科理論,解釋這些創新與破壞背後的基本原理。

現在,不論個人或整個社會,可以運用的科技力量遠比以往更強大。我們擁有更多自由,可以做到先前世代無法做到的事,所以價值觀的重要性也就更甚以往。機器、平台、群眾,可以帶來非常不同的影響,一切取決於我們如何運用。

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Photo Credit: 天下文化出版

責任編輯:翁世航
核稿編輯:丁肇九

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