由中研院資科所和台灣資料科學協會（TDSF）共同舉辦的 2017 人工智慧年會 8 日正式開幕，首日特別邀請 Google 台灣董事總經理、曾在中研院待過的簡立峰分享台灣該如何發展 AI 的看法。
簡立峰開場時表示，雖然 AI 的定義大家都會懷疑，但它的重要性早已不需懷疑，過去每過幾年，科技產業就會出現一些大議題（Next Big Thing），像是 Mobile Internet、物聯網、AR、VR……如今 AI 也到了聚光燈下。
「有一個偉大的未來，我們要怎麼走過去。」
其實 AI 並不是什麼全新的想法，簡立峰解釋，類似人們常用的機器翻譯、語音辨識都含有部分應用，但 AlphaGo 和柯潔的世紀之戰，確實讓人們開始關注深度學習和 Google Brain。
在簡立峰看來，AlphaGo 就像一個引爆點，讓 AI 風暴席捲各大產業，讓投資者瘋狂，大家都希望開始進行與 AI 相關的發展，但 AI 應用並非在所有方向都能很快出現重大突破。
那麼台灣究竟該如何發展 AI？簡立峰表示，其實過去台灣的科技發展曾非常領先，2000 年時就能夠建構搜尋引擎、電商平台、旅遊網站，甚至電子支付當時已有企業在研究開發。
後來受到網路泡沫和經濟風暴的影響，造成往後十幾年的台灣對科技投資非常卻步，直到 2015 年才開始有些投資出現，但這對世界來說最好的 15 年間，台灣並沒有什麼動作。
雖然近幾年的大議題台灣都沒有掌握到潮流，在 AI 的基礎技術、主要應用也都沒有搶到先機，但簡立峰認為這些都還可以接受，因為當 AI 跨入各領域時，機會才開始。
只是台灣必須改變自己的想法。簡立峰指出，台灣企業多半已經習慣 B2B 的思考模式──不在馬路邊，而在展場找客戶，讓整個社會的科技行為都不太一樣，即使半導體產業有一些創新，也因為商業保密因素而「隱形」，社會並沒有感覺。
簡立峰認為，台灣在開源（Open Source）一直都做得很差，許多科技計畫只是不停重複做同樣的事，現今多數企業發展 AI 也太關注建構工具，常常工具建構好了，研究應用還沒開始又動手進行下一個工具建構。
其實網路有許多開源工具可運用，簡立峰指出，國外經常會先花一些時間做虛擬應用，讓使用者接觸並確認接受度後再進行，台灣也應該如此。
這並不意味著測試期不重要，只是說明真正重要的是必須了解用戶想法，如果當下 AI 還沒有這麼完善，簡立峰認為甚至可先讓人在背後「代班」AI 確認實際需求，如果這樣使用者也沒興趣，那就算開發出 AI 也不會受歡迎。
「真正的贏家不是會做工具的人，是知道用戶需求並做出來的人。」
看好哪些 AI 應用發展？
和多數矽谷公司看法類似，簡立峰相信未來 2~3 年間，自駕車將會是 AI 發展的最大議題，因為大眾對這種應用的接受度最高，雖然當第一起車禍發生時人們會開始懷疑，但理論上來說，機器還是比較合適的駕駛者。
就像過去許多創新，簡立峰認為自駕車的發展也會牽動許多產業，會有許多新機會、新需求出現，也會有一些產業受到衝擊，像是車禍事故減少就可能影響到保險業。當人們搭上車不再需要握著方向盤關心路況後，現在流行的網路直播也可能因此受惠。
除了自駕車以外，簡立峰也非常看好 AI 在醫療相關領域的發展，運用 AI 的圖像辨識和深度學習技術，AI 就能協助醫生判別病症，一些研究甚至發現在視網膜和乳癌的辨別上，AI 的準確度還高於醫生。
簡立峰認為，企業可以運用類似創新牽動產業的想像，去思考 AI 發展可能對自身產業造成的影響，一旦這麼做，就很有可能從想像中看到機會。
除此之外，理解 AI 的能力範圍也非常重要，如果不試著思考這點，AI 只會成為另外一個單純的「大議題」。
舉例來說，AlphaGo 證實了 AI 在下圍棋方面優於人類，而許多研究指出，經過深度學習的訓練以後，AI 的圖像辨識可與人接近，但在語言理解，AI 尚無法達到人類的程度。
用科技的角度看見台灣
事實上，AI 是由過去數年累積的科技發展累積而成的，簡立峰指出，因為台灣並沒有跟上過去幾年大議題的發展，因此在這一點有些許弱勢，但台灣仍有自己的優勢，那就是硬體。
雖然對 AI 發展來說，硬體只是很小的基礎設備，但對台灣來說是很大的機會，像是美中兩國在 AI 發展上可能就會需要相關硬體資源，台灣可保有硬體優勢這項優點，同時也持續朝向多種應用發展。
簡立峰建議，台灣應該試著用硬體優勢去跨領域，同時掌握好應用面，像是手機廠商出身卻進軍智慧機車的 Gogoro 便是很好的例子，台灣應該不要再把軟體人才放入資訊科技，而是要跨界放入醫療、放入工廠，去了解各產業領域的真實需求，才能精準打造出相關應用。
過去經常有人說台灣之所以無法發展，是因為沒有內需市場，但簡立峰並不同意這種說法，簡立峰指出，Google Play 的遊戲下載中，台灣是世界第四大市場，但這麼大的需求卻沒有帶來相關發展，是因為台灣的社會普遍認為玩遊戲的小孩不好，進而產生作遊戲公司並非主流的想法，才會沒有把握住內需市場。
類似的應用缺乏例子其實並不少見，以無人機為例，其實台灣很早就具備製造各式無人機的技術，但卻沒有把握住潮流，紐西蘭用無人機趕羊，美國用無人機監控商場人潮流動情況，中國用無人機送貨……台灣雖然具備打造精良硬體的技術，卻沒有「應用」的習慣與經驗。
簡立峰認為，要避免 AI 發展也出現同樣的情況，台灣軟硬體產業業者就應該把握機會，讓智慧化進入製造業、醫療業，將台灣現有的能力最大價值化，台灣其實很好，他希望能透過這次談話帶大家用科技的角度看見台灣。
談到最後，簡立峰也分享了他曾看到的一項研究，是關於各個國家是否會因為「偏見」而不去使用特定國家的產品，結果發現大多數國家使用者都有這樣的傾向，只有台灣是少數例外。
儘管可能也各自有立場，但台灣使用者普遍都有「只要產品內容服務好就願意接受」的想法，簡立峰認為，廠商應該重視這一點，放寬心胸去發展應用。