人工智慧&電腦、資料科學

機器人能做的工作越來越繁多了，甚至可以包下科學家的工作：提出假說、做實驗，並評估實驗結果。雖然它算不算科學家仍有爭議，但無疑是人類做研究時的好幫手。(續前文)

隨著高齡社會時代來臨，長照需求是社會重要的議題，其中輔具更是協助老年人或是失能者維持正常生活的重要夥伴，游忠煌教授是機械工程出身，但從不畫地自限，持續汲取電機、資訊、醫學等各方面種知識，投入物理治療輔具研究已經近30年，所指導的研究生多為醫學背景，跨領域的團隊整合，打破窠臼、挑戰傳統，激發多元科技輔具創新思維。

2025年台灣將要邁入老年化社會，AI將能夠協助醫療服務及長期照護，就像是迪士尼動畫電影大英雄天團中的醫療機器人「杯麵」，未來將會真正出現在現實生活中，成為大家的健康守護神。

AI的發展可以回溯到1960年代，當時叫做Age of Reasoning，主要應用在於如何建立電腦的邏輯推理原則；到了90年代進入Age of Representation，研究如何抽取人類的知識放進電腦裡，不過由於人類也難以清楚的表達自己知識的學習歷程，因此遇到了技術瓶頸；到了2015年機器學習(Machine learning)的技術出現，透過網路和大數據訓練電腦，讓AI快速崛起，當Google AlphaGo陸續打敗了南韓圍棋之神李世乭和中國圍棋職業九段棋手柯潔，雖然讓人們失去了自信，卻也意外為醫學打開了新契機。

人們對於人工智慧總抱持著一種既期待又怕受傷害的微妙心態，深怕某天AI會將人類遠遠拋在腦後。這份可能性在近十年間愈來愈煞有介事。AI究竟是透過什麼機制，逐漸超越它的創造者──人類？2011年，IBM研發的AI系統「華生」（Watson）參加電視智力競賽節目「危險邊緣」（Jeopardy!），打破節目最高獎金得主以及連勝紀錄保持人；2012年，AI在ImageNet圖像辨識挑戰賽中，表現首度超越人類；2016年，谷歌開發的AlphaGo打敗南韓籍圍棋世界冠軍，更一躍成為全球頭條，轟動一時。種種輝煌紀錄的背後，所倚靠的正是「機器學習」（Machine Learning）。

撰文／林守德｜轉載自《科學人》2013年