另一條加速實現AI平民化的路徑

2020-05-31 產業趨勢 HE's note

其實可以很單純以AI如何被應用在社會問題的角度去看「Google AI for social good」,實際上也確實看到很多有趣且有意義的案例。只是我還是忍不住思考,在for social good之外,對Google是否也具有另一層商業價值。


2016年AlphaGo與棋王李世乭一戰,至今仍讓人津津樂道,也是許多人對AI(人工智慧)關注的開始。但Google投入AI當然不只是為了下棋。從糖尿病眼疾、肺癌的診斷,到洪水預警、拯救雨林及瀕危物種保育…Google AI應用觸角之廣,儼然已經從一個科技宅,化身為救世主的角色。

「我們相信AI可以協助處理一些最困難的社會和環境挑戰。」負責帶領Google AI研究團隊的AI界大神級人物傑夫.迪恩(Jeff Dean)指出,「這不只發生在電腦科學,也包括過去那些你不預期可以用AI解決的領域,如健康照護、環境保育或農業。」

今年7月在日本舉辦的Solve with AI論壇中,迪恩以印度理工學院三名學生開發的App 「Air Cognizer」當例子,指這個應用在不需擁有精密感測工具的情況下,只要拿起手機對著天空拍一張照片,透過AI影像分析,就可以判讀所在環境的空氣指數是否達到可以出門的安全標準。雖然這個產品還未臻完美,但已經可以看到未來潛力。

事實上,這樣應用的出現,也正是過去三年多來,Google AI團隊積極努力的一大目標。他們想要讓那些艱澀難懂的AI技術,不再只是專屬於少數資訊專家可以研究和應用的工具,而是可以被更廣泛應用在不同領域,解決更多問題。

為此,Google一方面持續從技術面研發,努力讓AI變成一個更大眾化、平民化的工具,如2018年推出「AutoML」這個號稱不需要有AI專家也能輕易上手的人工智慧技術平台就是一例;與此同時,Google也從教育宣傳和應用面向著手。

「很多人可能都還沒有意識到可以透過機器學習解決問題。」迪恩所說的不只是企業的商業應用,更是關係到社會公眾利益的各種難題。

因此Google在去年提出了「AI for Social Good」的計畫,並且投入二五○○萬美元,發起「Google AI Impact Challenge」競賽。主要就是想激起大眾用AI解決問題的思考,並鼓勵全世界有意以AI解決公眾問題的非營利組織或社會企業和學術單位提出申請。

實際上在Google收到的超過兩千份申請中,就有超過四成的組織在過去沒有過AI應用經驗。而Google除了會給予入選的20個團隊資金資助,也會提供專家指導和諮詢,目標就是要輔導這些用AI改善社會的計畫成真。

從Google公開的入選名單可以看到,這20個團隊想解決的問題橫跨的領域相當廣泛,如Rainforest Connection透過AI音訊分析,在廣大的雨林中找出筏木卡車和鋸鏈的位置,要及時阻止盜木者濫伐。


或是Gringgo Indonesia Foundation則是要用AI,讓當地民眾可以簡單利用手邊的手機拍照,就能辨識出廢棄物的類別和價值,進而透過強化回收來解決大量塑膠廢棄物的問題。另外也有團隊將AI用於自殺防治、農業害蟲防治,以及空汙和教育等等。

「在Google,我們相信AI可以提供一個新的解決問題方法,並且有效地改善人們的生活。」在Google AI Impact Challenge官方頁面上,寫著這樣一段文字。而在讓世界變得更好的遠大志向之外,Google開放自家AI核心技術、致力於將AI大眾化,還有出錢出力協助各領域AI應用成真的種種作為,其實不只為世界盡了一份心力,也為Google本身帶來另一層商業價值。

如果要論技術,Google實力之強大應已無需贅言,但走出Google自家大門,脫離了搜尋、廣告、電子郵件、地圖等各種網路應用,這一身武藝有時就像是一支找不到釘子可以發揮的槌子。

當然,Google在跨領域的垂直產業發展不是沒有成績,如Google透過AI協助診斷糖尿病視網膜病變(Diabetic Retinopathy,DR)的準確度,已經和視網膜專業醫師相當,就是一個震撼醫學界的成功案例。目前在印度和泰國都已經有醫師開始試用。而這個研究最初其實是來自Google工程師利用「20%時間」發展出來的一項研究案。

除此之外,Google AI這些年也持續加碼投資醫療領域,目前在肺癌、乳癌等多個疾病檢測都有突破。如今在Google AI這個研究單位底下,還特別成立Google Health團隊進行健康醫療相關研究與應用。很顯然,Google看待AI醫療已經不再只是獨立小專案,而是視為一個真正的事業。

但就如同迪恩說的:「我們不希望是由上而下地決定應該解決哪些問題,而是想透過每個人的創造力,去協助發揮我們的能力。」終究,Google技術再強大、資源再豐沛,也很難靠一己之力摸索出所有的問題和解答,倒不如將槌子發給每一個人,讓大眾從自身生活痛點中去找出AI用途來得更有效益。


這其實就像Google透過Android作業系統在智慧型手機市場取得巨大成功,但在Android上運行的App不完全來自Google一家公司一樣。事實上,如果沒有來自四面八方的開發者們發揮各種創意、開發出大量且多元的應用,Android恐怕也無法創造出足以和蘋果相抗衡的龐大市場規模。

同樣的道理,掌握了AI核心技術和平台的Google,也不必然得靠自己去一一探索出各種AI應用場景和市場發展機會。

即便目前看來,這些AI應用還沒有一個像Google Play這樣的平台可以讓Google從中分潤,創造直接收益,但Google核心AI技術的開放,以及舉辦AI培訓課程和Google AI Impact Challenge等種種作為,最終都將轉化成壯大Google生態系的養分。

以對外開放「TensorFlow」這個原本只在Google內部使用的機器學習平台為例,可以想像這就像是一個由Google開發建造,可以生產出AI應用「核心引擎」的免費工廠。前述提到的幾個AI應用案例,就是基於TensorFlow所打造出來的。迪恩表示,自二○一五年將TensorFlow開源以來,被下載次數已經超過4100萬次。

既然這個工廠是由Google打造,自然Google也是最清楚如何讓這個核心引擎發揮出最佳效能的人。對使用者來說,使用TensorFlow打造AI應用最好的作法,就是搭配Google提供的其他設施和工具,如Google Cloud雲端服務。

Google技術夥伴iKala執行長程世嘉認為,透過開放策略吸引客戶和開發者進入Google生態圈,是身為雲端市場後進者的Google,在與亞馬遜AWS與微軟兩大強敵競爭所採取的必要策略。

從這個例子可以看到,那些看似無利可圖的作為,最終其實都會回饋到Google身上。特別是當各個垂直領域,如農業、醫療等,開始出現指標性成功案例之後,勢必會為Google帶來磁吸效應。

而Google在持續壯大生態圈之餘,也可以從這些大量的AI實際應用中學習,並且找出趨勢方向,再選擇標後,集中火力投入,就像投入醫療領域一樣,開展出新事業。

電腦的快速進化,為世界帶來了巨大的機會,迪恩說:「我真的非常期待未來。」

(HE's note)