i卡會員

身處目前人工智慧（AI）當道的時代，許多人擔心AI會帶來許多不利的影響，但日本AI專家森本典繁（Norishige Morimoto）表示，人工智慧與人合作才能創造最大的價值，其中「人」的角色扮演很重要，而最重要的就是人別把AI給教壞了！

現職為IBM日本東京研究所執行役員（VP）的森本典繁，自1987年就進入IBM的大和研究所（Yamato Lab）工作，2006年加入IBM華生研究中心（Watson Research Center），2017年起擔任東京研究所的主管至今。

森本表示，目前數據的資料量實在太多，數據要如何幫助人瞭解東西才是重點。

例如，你可能在某時間、從某個朋友的臉書上看過一家推薦不錯的餐廳，但是臨時想要找那個餐廳的照片或是地址時，卻很難快速地就找到想要的東西，AI的存在可以協助這類的應用。

森本說，目前的演算法大致上在做三件事情，首先是分析，以醫生看X光片的例子來說，儀器的解析度越是高、醫生看X光片的工作量會越大（因為資料量變大，本來只有一張X光片，可能會變成十張），如果可以透過AI分析，只要去看可能發生問題的地方就好，減少時間浪費。

其次是推論，以研究阿茲海默症來說，電腦可以透過攝影機觀察出一個人日常動作時的細微變化，或是檢測人的視線軌跡（Line of sight），協助醫生病人是否有相關的問題。

最後是預測，透過種種的演算資料蒐集，AI可以進行機器設備「失效」的預測，大約判斷出一旦出現什麼跡象、然後過多久你的設備可能會出現故障，以目前的能力來說，大概可以在四個月前進行預判。

如果是變化更快的股市預測，那麼時間就可能縮短到兩周前左右（依各種狀況而不同）。

不過就算AI再厲害，人類還是有更重要的責任要擔負，森本說，例如持續創造好的點子，因為機器再厲害，它卻很難無中生有，好點子還是得靠人。

其次是慎選資料，基本上AI的資料選擇都是看人提供給它什麼東西，它就作什麼分析。

這有點像是父母在教育小孩一樣，不好的示範（言教、身教）很難教出好孩子。

最後是評比產出，電腦可以分析產出東西，但是最終需要人去進行相關產出的評比，才有辦法讓AI在學習的路上往對的方向去靠近與進步。