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張善政對智慧科技更有感

參選臺北市長？

文：呂柏賢 2017-12-28

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。

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