原标题：2017年AI开始普及化，技术竞赛白热化
Google云端人工智慧与机器学习首席科学家李飞飞在今年3月的Next年度大会中，宣布了Google机器学习的未来战略目标也是“AI大众化”，要让人人都有能力使用AI。（图片来源：Google）
去年5月，AlphaGo打败了韩国围棋棋王，让全世界感受到AI技术的威力，竟然在最复杂的游戏中，打败了人类，在今年5月更进一步打败了职业围棋排名世界第一的柯洁，尽管催生AlphaGo的DeepMind公司在赛后也随即宣布这是AlphaGo最后一场战役，尔后将从围棋界退休，但AlphaGo这股打遍围棋界无敌手的气势，早已在世界各地的人们心中，唤起了对AI的重视和担忧。
人工智慧无疑是近两年来最high的技术，早在2、3年前，许多科技巨头仍旧主打云端第一或行动第一的策略，但是到了去年纷纷转向AI第一的战略，今年更是明显。
根据市调机构IDC在2016年中时预估，全球AI（含认知服务）投资规模预估是80亿美元（相当于台币2,400亿元。），但是，IDC在今年4月揭露的全球AI投资半年报中更大胆预测，2017年全球AI支出规模将会达到125亿美元（约3,750亿元），比去年成长了近6成，而且，这股投资成长力道将持续，每年以54%的成长力道增加，预计在2020年时，全球AI投资规模将达到460亿美元，这个规模比2017年全球云端投资规模还要高。Gartner研究总监Angela△Mclntyre更预估，2020年时的AI商机更将超过3千亿美元。
今年主要有5大类的AI投资，包括了品质管理和推荐系统、诊断和治疗系统、自动化客服引擎、威胁情报自动化和预防，最后一类是防诈骗分析和调查。IDC估计，这5大类的AI投资占了今年整体AI支出的一半。
目前，美国是AI投资最多的国家，IDC预估将达到97亿美元规模，超过2017年AI整体支出的一半，但是，到了2020年时，IDC反而预测，全球AI投资主力将转移到亚太地区，尤其日本在未来3年将会有107%的AI投资规模成长。
深度学习技术、GPU和大数据让原本停滞的AI应用开始有了爆炸性的成长，尤其是深度学习技术彷彿隔空出世，Google台湾董事总经理简立峰更指出，深度学习技术带来机器学习演算法上的突破，最大关键是可以善用大量资料。
几年前，在Google年度大会中，深度学习展示了快速提升语音辨识技术的惊人效果之后，也吸引了IT巨头相继投入研发，甚至为了催生更多应用，从2015年底到2016年，不只Google、微软、IBM、脸书、百度等纷纷开源释出了自家的深度学习技术，这更进一步带动了AI产品和AI服务平台商品化的发展，在2017年形成了一股AI应用普及化的风潮，开始进入一般企业、各种产业应用领域的关键。
今年无疑是AI发展大步起飞，甚至是遍地开发，开始普及化应用的一年，主要有3大驱力。
驱力一：AI平台服务相继出炉，降低企业采用AI的门槛
不同于去年AI技术大多是整合到科技巨头自家消费端产品或App中，今年反而有不少云端巨头开始主打AI云端平台服务，要让企业或一般开发者，不需自行建置AI平台，也能打造出各种AI服务。
例如Google云端机器学习服务正式推出，企业可以直接在云端租用一个机器学习环境，不用自建。而很早就开始主推华生AI服务的IBM，以及以今年以Azure快速抢下云端市占第二的微软，都开始力推认知服务，并以Chatbot平台作为主打号召，将自家各种AI技术藏在Chatbot服务后端，作为分析和处理的后台引擎，AWS也在今年4月正式将自家智慧语音助理Alexa的核心引擎Lex释出，成了人人可租用的技术。Chatbot成了吸引企业导入AI应用的应用形式，也再次降低企业采用AI技术的门槛，不用采用整套AI平台，可以租用部分AI云端服务来改善自家的Chatbot。
驱力二：AI硬件化风潮兴起，专用设备相继亮相
除了云端AI平台服务的出现，以GPU带动机器学习和AI技术发展的Nvidia，今年继续推出新一代资料中心等级的GPU，比起上一代Pascal架构的技术，新的Volta架构能提高5倍的浮点运算效能，这也让倚赖大量资料训练的深度学习技术，有更快的发展，而也有越来越多的厂商采用GPU来提供AI专用伺服器产品，如Nvidia去年就发表了AI整合型设备DGX-1，富士通的AI专用伺服器也在今年中上市，让企业更容易建置自家的AI运算平台。
甚至，Google自己研发的AI晶片TPU，今年也发展到了第二代，针对自家深度学习框架TensorFlow进行优化，不过没有对外销售，而是用来强化自家云端AI服务。
不过，很早就开始运用各种AI技术的自驾车，今年则进入了新的竞争阶段，不再只是网络或科技公司带头研究，不少车厂都纷纷投入自驾车，而且开始从研发阶段进入了道路实测阶段，全球多国可以看到自驾车的实验，甚至预告准备开始上路提供服务，不过，自驾车仍旧还未进入普及化阶段，大多用于特定用途，无新加坡的无人计程车实验，台湾也将有无人公车上路，杜拜警方则打算用无人车在风景区巡逻。
驱力三：AI大众化风潮崛起，未来要让AI人人容易可用
随着AI技术和平台技术越来越商品化，另一股风潮也开始酝酿，那就是Democratizing△AI的趋势，一种常见翻译是AI民主化，不过，AI大众化的说法更能贴近原意，要让AI技术成为人人可用的技术。
微软去年先提出了AI大众化的未来愿景，将AI视为可以改变生活、人与电脑互动方式的根本技术，因此，微软计划在自家所有产品，从装置、应用系统、APP、云端服务或基础架构平台产品中，都运用AI技术。Google云端人工智慧与机器学习首席科学家李飞飞在今年3月的Next年度大会中，宣布了Google机器学习的未来战略目标也是“AI大众化”，要让人人都有能力使用AI，Google想要推动的AI大众化方向，包括了4个：运算、资料、演算法和人的能力。这也是Google并购了全球最大资料科学社群平台Kaggle的原因，要让更多开发者、使用者和企业有能力运用AI。
曾一手创立Google大脑计划的AI专家吴恩达在离开百度时也提出，AI将成为电力一样普及的技术的想法，他将致力于让大公司以及企业都使用并熟悉AI，努力推动让全世界的人都能使用AI。
就像2006、2007年时，云端运算崛起之际，专家们纷纷预言云端将成为未来像电力设施一样的公共性服务（Utility△Services），人人可用。过了十年后，如此，人人生活中随手可得的各种服务大多上了云端，甚至公有云服务也成了企业节省自家机房建置的另一个成熟的选择，就像是电力设施一样。
尽管深度学习只是人工智慧的其中一项重要突破，距离通用性AI技术的出现，还有很长一段距离，不过，AI开始也像十年前的云端运算技术一样，想要成为新的电力服务，人人容易可用的愿景，在云端巨头带头之下，也迈出的关键的第一步。
?100项 IT人不可不知的AI发展??
No.001 2017年全球AI支出规模预估125亿美元
No.002 2020年全球AI市场规模上看460亿美元
No.003 云端巨头要靠AI服务抢市场
No.004 AI硬件化风潮兴起，专用设备相继亮相
No.005 AI大众化风潮崛起，未来要让AI人人容易可用
?相关报道 ?AI△100（上）
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