產業動向

張善政對智慧科技更有感

參選臺北市長?

呂柏賢 2017-11-01

台賓科技舉辦的「AI人工智慧運用X智慧城市建構發展」論壇中,邀請到張善政發表專題演說,面對智慧城市發展與科技應用侃侃而談,對應日前被問到是否參選下一屆臺北市長時,其輕描淡寫的回應判若兩人。
 
群眾外包大數據 建構智慧城市基礎
 

事實上,出身土木工程,曾擔任過美商Google公司亞洲硬體營運總監、科技部長的張善政,日前接受廣播媒體訪問時,就已強烈顯示出不願再從政的想法,近期反倒頻繁出席大小科技論壇,對科技發展的關心更甚政治前途。

面對臺灣發展智慧城市的趨勢,他表示,近年來AI(Artificial Intelligence)的發展運用廣泛,許多人甚至擔心AI、機器人等科技結晶的出現,將要搶走人類五○%的工作,許多電影與小說中,也誇張的表現擁有人工智慧的機器人厲害之處,但其實這都是人們對於AI的誤解。

建構一個智慧城市為何和AI有關?張善政提出,其中很重要的概念仍需要透過大數據來支撐及學習,才能在運用上發揮好的判斷與決策,而提供AI的大數據來源,最終仍回歸於民眾,稱之為「群眾外包」(crowdsourcing)。
張善政以美國波士頓路平專案為例,當地政府為了精準掌握城市道路破損的坑洞情形,希望民眾使用手機加裝的G-sensor偵測系統,一但經過大幅震動的路面,系統就會主動回報,讓民眾成為大數據提供來源,進而讓系統透過分析找出哪些路段損毀嚴重,這種反過來協助蒐集資料的服務,成為群眾外包經典案例,也是建構智慧城市的一部分。

除此之外,張善政亦指出,Google Map 能偵測交通路況,即是利用群眾外包所提供的大數據,讓使用者在運用導航時,能藉由人工智慧避開塞車路段,這便是智慧城市的一環。
 
AI關鍵 仍出於人的智慧
 
張善政也分析,這些發展智慧城市與AI的運用需要大數據支撐,另外一個需要關注的問題,還包含了AI在判斷大數據時的反饋,假設AI收到的大數據資料都是垃圾數據,所給予的反饋也同樣是無效的,如何有效運用大數據使其產生真正的人工智慧,才是考驗人類智慧、臺灣必須跨越的障礙。

從路口紅綠燈秒數問題來分析,現今技術或許可以即時掌握各路口的雍塞狀況,但有時會發現,在尖峰時段中,兩條要道的紅綠燈秒數控制,現今的人工智慧仍無法精準地做出調配。

他說:「當你直行塞在車陣的紅燈中,看著橫向的車一台都沒有,但綠燈還是亮著,直行車塞成一片,目前僅能靠交警調配紅綠燈間距,緩解交通壅塞情形,但或許利用人工智慧就能解決交通問題。」交通號誌系統能判斷車流、壅塞時段而調整紅綠燈間距,這即是AI科技運用於智慧城市的好方式。

最後張善政也點出臺灣目前發展AI及智慧城市的現況,他認為,臺灣在過去硬體的開發運用已經成熟許久,反觀軟體的開發仍不夠成熟,智慧城市發展之路,還須透過群眾的反饋,經由分析後給予AI正確的資料,政府單位不妨可以從民眾需求出發,再去想如何建構智慧城市,會比較洽當。