NVIDIA CEO黃仁勳訪談，AI是什麼？如何改變我們的生活

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。

▲ NVIDIA創辦人暨CEO黃仁勳在2022年Computex台北國際電腦展的第4天，透過視訊方式與國際媒體進行聯合訪談。

▲ 黃仁勳在訪談中回應了許多不同的問題，也分享了對AI發展的觀點。

▲ 比方將橘子的照片輸入訓練好的模型，AI就會辨識這物件有99.847%的機率為橘子。

▲ 故意輸入枇杷的照片，辨識結果為81.458%機率是橘子。

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。

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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。

▲ Lockheed Martin透過AI協助，在Omniverse視覺化和模擬平台以精準的物理模擬在數位孿生中預測火災動向，並讓系統提出抑制火勢的建議行動。

▲ NVIDIA透過cuQuantum軟件開發套件加速量子電路的模擬，並著手開發傳統、量子處理器併存的混合運算架構。（圖片來源：NVIDIA）。

（下頁還有黃仁勳對科技奇異點的觀點）