發佈日期:2017-12-20

人工智慧浪潮與日本AI產業化規劃重點

作者: 陳怡如

日本 人工智慧技術發展策略 Japan Artificial Intelligence Technology Strategy

文章圖片所有權: https://goo.gl/kZLVaS ,Created by geralt
版權適用聲明: CC0 Public Domain-可以做商業用途-不要求署名

1

近年來人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用呈爆炸性成長,產業對AI的重視程度持續增加,成為實現智慧城市、智慧家庭、智慧零售、智慧交通、智慧醫療、智慧製造等物聯網產業應用的關鍵技術,預計2020年,產業於AI方面的投入將達460億美金,其中又以金融保險業為最高,製造業次之,接續為零售業與醫療照護產業(IDC,2017)。促進這波AI發展的關鍵因素包括人機介面(Human-Machine Interfaces)的採用量增加、自動化程度提升、智慧應用程式的需求上升以及預測能力得到重視等(Frost & Sullivan,2016)。國際調研機構Gartner於十月發表的2018年十大策略性科技趨勢,其中以人工智慧為基礎、智慧App與分析技術以及智慧物件等,即為討論AI與機器學習如何滲透所有事物和生活,Gartner預期在未來五年內,這三大科技趨勢將成為科技廠商的主要戰場(數位時代,2017)。AI可說是這波科技驅動產業創新發展過程中最重要的破壞式創新,對產業經濟、社會發展、人類生活都將產生極大的影響,經濟學人(The Economist, 2016)引述麥肯錫全球研究院的報告指出,人工智慧帶來的變革將比工業革命快10倍,規模大300倍,並產生3,000倍的衝擊(科技部,2017),預估在2035年,以智慧機器為主的AI產業,其對各國經濟成長率將有一定比重的貢獻,如美國約2%、日本約1.9%、中國約1.6%(Accenture,2017)。

2

AI於未來應用可能帶來的法律及風險議題以及其對工作權的影響,是人們對AI發展最大的擔憂。2016年全球經濟論壇(WEF)即預測,人工智慧、機器學習、機器人、3D列印、奈米科技以及智慧系統(smart system)等新興科技的發展,將於未來幾年造成約700萬個工作機會消失,特別是對重複性高的單一性工作產生衝擊;另一方面WEF亦強調,AI造成工作機會消失的同時,也將創造出200萬個新穎的工作機會,AI將帶來新的商業模式和工作型態,Cheers工作人雜誌亦提出,在AI時代,如資料科學家、機器人培訓師等20種新型態工作將會是新崛起的工作職務。

3

因應此波人工智慧浪潮,近兩年來,許多國家積極擘劃AI發展策略,並紛紛投入大量資金加速發展。美國國家科學技術會議(National Science and Technology Council, NSTC)於2016年10月公布了《國家人工智慧研發策略規劃》(National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan),針對AI基礎科研投入重點、產業應用以及跨領域與社會面議題,提出七大發展策略規劃;之後白宮又陸續發佈「為人工智慧的未來做準備(Preparing for the future of Artificial Intelligence)」以及「人工智慧、自動化與經濟(Artificial Intelligence, Automation and the Economy)」兩份人工智慧白皮書,特別針對勞工就業、所得分配、教育訓練、社會安全網等層面提出因應對策。英國下議院於2016年9月發布「機器人和人工智慧」報告,英國政府於2017年投資1,730萬英鎊,其預期到2035年人工智慧將可為英國經濟增加6,540億英鎊的收入。中國於《中國製造2025》已將人工智慧納入智慧製造的重點方向,今年七月又公布《新一代人工智能發展規劃》(中國國務院,2017),發展重點著重於AI前沿基礎理論研究、推動基礎學科的跨領域融合、發展關鍵性共通技術等,未來將投入1,500億美元進行相關研發。

4

日本將機器人作為面對高齡社會勞動力不足及提升生產力的重要手段,其於2014年成立「機器人革命實現會議」擬訂相關策略,經多次討論後於2015年1月提出「機器人新戰略」並訂下「使日本成為世界最先進的機器人標竿大國,將機器人普及於日常生活之中」之目標,希望日本機器人於社會應用的比率為世界第一,且在物聯網時代日本機器人技術可保持全球領先地位(王宣智,2015)。日本的機器人發展政策為日本AI戰略立下一定的基礎。

5

日本於2016年年初公布的「第5期科學技術基本計畫」中明確提出:「為實現「超智能社會」必須強化基盤技術和人才,各部會要共同合作進行AI等關鍵技術的研究開發和推動。」同年4月安倍晉三總理於第五次「未來投入方向的政府與民間對談」中指示集合產官學研的智慧,設立跨部會的「人工知能技術戰略會議」,由總務省、文部科學省、經濟產業省等三省以及5個法人(包含情報通信研究機構(NICT)、理化學研究所(RIKEN)、産業技術總合研究所(AIST)、科學技術振興機構(JST)、新能源・産業技術總合開發機構(NEDO))共同負責(人工知能技術戦略会議第一回,2016)。AI技術戰略會議下設「研究合作會議」與「產業合作會議」,分別由學界與法人協助研究重點規劃,同時鏈結產業進行人才培育、標準化、技術道路圖、以及智財法治等分析與規劃,以產業發展應用為發展目標,最終產生出新產品、新服務、新商業模式等,學研的研發方向和項目皆為未來可明確讓產業使用的標的,並以三階段時程進行產業化技術發展:

6
  • 第一階段(Phase 1,約至2020年):各領域AI應用及資料蒐整運用應有所進展,相關產業或服務業等新型態產業的萌芽。
  • 第二階段(Phase 2,約於2025年~2030年):跨領域AI應用和資料的活用,相關產業或服務業等新型態產業的擴大。
  • 第三階段(Phase 3,2030年~):複合性資料服務提供與生態系(Eco-system)建構。
7

在考量(a)需要迫切解決的社會問題,(b)在經濟上有較大貢獻影響者,以及(c)預期因AI技術而產生重大影響/衝擊等條件下,日本AI關注於生產製造、醫療照護、空間移動等三面向,資訊安全為橫向支撐技術,隨各面向之技術發展與應用進程進行整合、開發與導入;且於規劃同時一併考量AI產業化之人才需求,第一階段為培育即戰力人才,將現有相關產業的人才進行在職訓練,同時針對第二和第三階段產業價值創造和普及化的人才進行培育。觀察日本所選擇的三個發展主軸,皆是在高齡社會下,如何提高生產力以維持日本在全球技術與製造優勢地位,同時確保人民生活獲得保障,其與日本中長期發展目標具一致性,包含綠色(永續)創新(green innovation)、樂齡社會(healthy living(aged))、安心生活(safe life)等。

8
9

圖1 人工智慧相關技術整合之產業化想像
資料來源:日本人工知能技術戦略会議(2017),「人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ(案)」,頁4。本研究重繪。

表1 日本人工智慧三大主軸產業2025~2030年預計達成之目標與發展重點

生產製造 健康・醫療・照護 空間移動
目標 從製造邁向價值創造:不斷出現新服務、新產品的社會 從治療邁向高度化的預防醫療:享受健康長壽的社會 從移動邁向創造自我空間:可安全、自由移動的社會
發展重點 (1)增加具有創意的產品或服務。
(2)滿足/具體化個人潛在意識/需求。
(3)獲得高附加價值的產品。
(1)自然的進行健康管理
(2)身體設計(利用人工器官臟器、人工感覺器取代身體機能,生病能立即治癒)。
(3)人們可更便捷地利用精密醫療。
(4)照護及陪伴型機器人可廣泛且安心被人們使用。
(1)人的移動不再有困難,且因人為造成的死亡事故降至零。
(2)移動高附加價值化。
(3)結合虛擬空間和實體空間(即使未移動,依然能體驗到移動時的感受)。
(4)人或物移動所花費的時間、能源等成本降至最低。
10

資料來源:日本人工知能技術戦略会議(2017),「人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ(案)」,頁5-7。STPI本研究整理。

自2016年4月18日啟動第一次跨部會AI技術戰略會議起,至2017年9月底共召開五次會議、兩次論壇以及辦理一場AI競賽。日本政府亦從2016年下半年開始追加預算並啟動相關研發計畫,如經產省追加195億日圓,補助產業技術綜合研究所(AIST)投入AI研發項目的全球研究基地,透過產官學合作模式進行AI尖端技術研發以及加速社會應用,同時追加20億日圓於IoT相關計畫,以進行創新營運模式開發以及系統整合。2017年則投入約45億日幣於「下世代AI機器人核心技術開發」,補助AIST進行研發以及委請NEDO推動相關計畫,目標為至2020年要有6件以上的專利被活用、下世代AI可具體於社會實現,並完成6種機器人的研發(経済産業省,2016a、2016b)。

11

另一項值得關注的是,針對(a)從基礎研究到社會實現具一貫性、(b)短期不具收益,民間無法獨自開發以及(c)具國際標準化與共用基盤技術的研發項目,日本政府則交由情報通信研究機構(NICT)、理化學研究所(RIKEN)、産業技術總合研究所(AIST)等三個研發法人共同進行相關整合型計畫,在發展前期(2016-2017年)即由三個研發法人分別進行資料整備、平台建置以及基礎核心技術(含理論)的研究開發,以確保後續應用開發時能有足夠且穩定的資料和平台可以使用,後再針對所設定的應用項目分工進行研發,最後共同進行系統整合與評估。其中在應用項目的技術開發分工方面,以「提升服務業產值和服務品質」為例,AIST主要負責消費者數據資料蒐集與分析、顧客行為預測以及相關系統建置;NICT則在提升服務業產值的目標下,針對促進全球溝通的支援技術發展多國語言的語音翻譯系統;RIKEN則是針對即時變化的環境資訊以及消費者意向與偏好進行連結,並透過物聯網技術,建立群眾合作之數據分析機制。再者,日本政府亦透過NEDO、JST等兩個負責計畫補助的專責機構,藉由延續性或新規劃的專案,傾全力加速佈局和推動。

12

科技部於2017年六月份亦開始陸續提出AI相關推動方案,並於九月公布「人工智慧(AI)推動策略」。綜觀日本AI發展策略,有一些值得我們關注,且或可做為科技部日後相關AI計畫推動時之參考。首先,日本整體規劃具一致性,其以總理層級進行由上而下(top-down)的跨部會規劃,所選取的發展面向與日本中長期發展目標一致。再者,日本發展AI的目標相當明確,其以「產業化」為目標,也就是AI需具體落實於日本社會且被廣泛應用(特別是在2020年東京奧運的運用),而非僅停留在科學或技術的研發階段,是故其在科技研發選項上皆以「回應社會需求」為核心思維,同時兼顧技術發展,以保持日本技術領導的地位。此外,其規劃面向周延且具操作性,日本納入產官學研能量和資源,既分工又整合,透過技術地圖,具體描繪出AI產業化發展路徑、時程和各階段目標和產出(milestone),以及各單位/部門間的分工和運作模式,同時亦考量人才培育、標準化以及智財法治等未來應用時之需求。最後,日本對其科學基礎能量、法人和產業技術概況具有效掌握力,相關政策規劃時即納入考量,讓後續計畫更具可推動性,也更可能達成發展目標。

13

參考文獻

  1. 工作人雜誌(2017),”別怕失業!AI時代,你還有這20個新工作可找”。工作人雜誌,取自https://web.cheers.com.tw/issue/2017/ai/article/2.php?utm_source=facebook_cheers&utm_medium=social&utm_campaign=content
  2. 王宣智(2015),”日本機器人新戰略之產業策略”,科技政策觀點,取自https://portal.stpi.narl.org.tw/index/article/10164。
  3. 科技部(2017),人工智慧(AI)推動策略,取自https://www.most.gov.tw/most/attachments/7ec20154-6378-404a-99f6-342a9c1e37d8。
  4. 數位時代(2017),”2018十大策略科技趨勢預測,Gartner:主戰場在AI”。數位時代,2017-10-17取自https://www.bnext.com.tw/article/46573/gartner-identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2018。
  5. 日本人工知能技術戦略会議(2017),”人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ(案)”, http://www.nedo.go.jp/content/100862419.pdf。(日本人工知能技術戦略会議(第5回)會議資料2)
  6. 経済産業省(2016a),“平成 28 年度第 2 次補正予算の概要”, 取自http://www.meti.go.jp/main/yosan/yosan_fy2016/hosei/pdf/pr_01.pdf
  7. 経済産業省(2016b),“次世代人工知能・ロボット中核技術開発”, 取自http://www.meti.go.jp/main/yosan/yosan_fy2017/pr/ippan/i_sangi_a_06.pdf
  8. 総務省・文部科学省・経済産業省(2016),”人工知能技術戦略会議について”, http://www.nedo.go.jp/content/100790387.pdf。(日本人工知能技術戦略会議(第1回)會議資料1)