NVIDIA已經從專注於顯示技術的硬體公司，成功轉型為提供完整軟硬體堆疊的運算公司，讓我們來聽聽NVIDIA創辦人暨CEO黃仁勳對AI運算的觀點與願景。
AI改變電腦「思考」的方式
筆者有機會在這次2022年Computex台北國際電腦展期間採訪到NVIDIA創辦人暨CEO黃仁勳，因此與先前幾場GTC活動的資訊與黃仁勳提出的觀點，整合為這篇專題報導。
AI是人工智慧英文Artificial Intelligence的縮寫，一般人的直覺反應可能與科幻片做出連結，想像AI的具體表現就是行為與真人一樣、可以自主思考、對話的擬真機器人，但實際上AI的功能並非如此。或許隨著科技發展，人類有朝一日真的能做出這種機器人，但目前的技術還離這種成果很遠。
現今AI領域發展最突出的項目是機器學習（Machine Learning，ML），參考Microsoft提供的Azure說明文件，AI是電腦系統模仿人類認知功能的能力並使用數學和邏輯來模擬人們用來學習新資訊及做出決策的方式，而機器學習則屬於AI的其中1種應用，透過數學資料模型來協助電腦學習而不使用直接指示的程式，讓電腦系統根據經驗，自行繼續學習及改善。
舉個例子來說，過去我們如果要藉由傳統程式讓電腦分辨圖片中的水果是不是橘子，就要由程式開發者親自撰寫如顏色是橘色、形狀是圓型等多種判斷規則，程式在判斷圖片中物品的時候就會檢查圖片中的物品是不是符合這些規則。當寫入的規則越多，得到的效果越準確。
而使用機器學習的話，則是在寫好AI專用程式與演算法後，只需提供大量橘子的圖片給電腦進行「AI訓練」（一般來說輸入的訓練資料越多，得到的效果越準確），之後電腦就會自動分析橘子所有的特徵，並產出可以用來分辨圖片中物品的「AI模型」，最後我們再將新的圖片進行「AI推論」，系統就會告訴我們這個圖片中的物品是什麼。然而有趣的是，我們不一定知道系統最後到底會選擇哪些特徵作為判斷依據。
舉個例子，筆者曾在先前實際測試NVIDIA Jetson AGX Xavier AI運算平台的時候，故意拿枇杷的照片誤導AI模型，結果得到的結果為有81.458%的機率是橘子。雖然筆者沒有詳細分析其中原因，但初步推測AI可能因為枇杷的特徵與橘子接近，而以歐美常見水果進行訓練的AI模型，可能沒有足夠的枇杷資料，所以才會造成這個誤判。
AI就是功能狹隘的超人
在這次台北國際電腦展的訪談中，黃仁勳為AI下的註腳為「AI就是功能很狹隘的超人」（AI is superhuman for narrow tasks.），相對之下，人類能完成更多AI無法完成的工作。
舉例來說，現在使用AI進行圖片辨識、分類的技術已經相當成熟，而使用AI來強化、預測圖片的技術也有不錯的成效，所以除了前段文章所提到的水果辨識之外，NVIDIA也推出DLSS技術，透過AI提升遊戲畫面的品質，並將AI應用於預測氣候，計劃在超級電腦E-2（Earth-2，地球2號）中透過Omniverse建立地球的數位孿生，並透過Modulus AI物理模型模擬地球氣候的變化。
延伸閱讀：
Google透過AI預測天氣變化，提供更精細的Nowcast預報
（將天氣預報視為圖像到圖像的轉換問題，以卷積神經網絡技術預測變化）
NVIDIA也進一步將多種不同用途，例如透過AI強化超音波、核磁共振等多種醫療影像與加速藥物研發，導入AI輔助的DRIVE Hyperion 8車用電腦平台，甚至也推出加速量子電腦模擬的cuQuantum軟體開發套件，在眾多不同領域發揮AI的功效。
不過如同這些AI應用的共通點，就是它們各別的AI程式都僅適用於很狹隘的特定情境，無法用來解決人類遇到千奇百怪的問題。
（下頁還有黃任勳對科技奇異點的觀點）
AI才剛起步，享受AI帶來的光明面
筆者在訪談中也問到，如果有一天我們可以透過AI本身來推進AI的研究與發展，這樣可能引發科技奇異點（Technological Singularity）的問題，雖然這一方面帶來爆炸性的AI進步，另一方面則可能引起無法預測的風險，雖然不見得會發生像是科幻片中，電腦反過來統治人類的情況，但極有可能降低AI民主化（AI Democratization），加速少數公司壟斷AI技術，而不幸的是NVIDIA就是最有可能成為壟斷者的候選人之一。
針對這個問題，黃仁勳表示我們目前在AI的黎明期，還離科技奇異點發生的條件太遠，所以現在擔心這個問題還太早。而且也強調NVIDIA的自我定位是提供完整軟硬體堆疊的運算公司，並致力於推動AI民主化，NVIDIA不但開放許多軟體給公眾使用，用戶也可以自己決定選擇任意供應商的AI軟、硬體相互搭配，降低了這樣的疑慮。
黃仁勳先前曾在GTC 2022技術大會上提出詮釋AI的觀點。相較於傳統製造業是將原物料送入工廠，然後消耗能原製成產品，而「AI製造業」則是把資料當作原料，消耗能原之後就能輸出智慧（Intelligence）。
而這些「智慧」可以在很多領域做出貢獻，例如促進醫學發展，或是即時翻譯我們正在進行的視訊會議，參與者只需直接說出自己熟悉的語言，系統就可以自動翻譯成各國語言，我們當下不妨多享受AI帶來的好處。
黃仁勳這次也特別強調，從現在起的30年將會是量子電腦發展的重要時刻，使用借助目前世界上最快的電腦就是首要之重，而這正是NVIDIA與加速運算扮演的角色，也在ISC 22發表透過cuQuantum軟體開發套件的新展望，協助量子電路、量子演算法、量子傳統混合運算架構等領域的研究，並早日實現量子運算造福人類的目標。
筆者額外補充英國理論物理學家史蒂芬•霍金在《霍金大見解》一書中提到的觀點，雖帶著霍金一貫的幽默風格，但也切中回應了對AI的顧慮。
人類在發明火之後，常常燒壞很多東西，接著我們又發明了滅火器。隨著更多威力強大的技術逐一問世，例如核武器、合成生物學、以及人工智慧等等，我們應該要預先想在前面，試著第一次就把事情做對，因為那很可能是我們所擁有為一的一次機會。
我們未來的競賽，就落在日趨強大的科技能力，與如何運用這些科技的智慧之間。我們要確保「人類智慧」可以戰勝「人工智慧」。
我們為什麼要那麼擔心人工智慧？人類不是可以拔掉插頭嗎？
筆者也很喜歡先前在採訪3屆奧斯卡獎得主電腦繪圖資深科學家Jos Stam博士時，他所分享對AI的看法。Jos Stam認為AI就像個黑盒子，雖然我們不知道它如何運作，但是它卻實能夠發揮功效，就像人類就算明白腦部運作原理，但我們還是可以思考，反過來說我們不需探究AI原理，仍然可以運用AI。
AI確實是個很複雜的技術，它不但牽涉了深奧的軟體與演算法，也需要最先進的半導體、硬體產業支持，而在AI黎明初升的階段，還有太多超出我們理解與想像的問題，有待科學研究持續發展並解決這些問題。
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