黃仁勳:台灣發展AI人工智慧技術腳步並不算晚

台灣地區確實在人工智慧領域發展布局較慢,但黃仁勳認為目前還不算太晚,未來將會持續與台灣產業持續合作,藉此擴展更多人工智慧技術成長機會。

針對此次在GTC Taiwan說明內容,NVIDIA執行長黃仁勳表示在與科技部合作之下,未來將會持續深入投資台灣,並且提供人工智慧技術發展所需資源,同時將協助培育更多相關技術領域人才,藉此提昇台灣在人工智慧技術競爭能力。此外,對於運算產業目前看好的量子電腦發展,黃仁勳則表示NVIDIA未來並不排除往此方面發展,但現階段主要還是聚焦在基於深度學習的人工智慧技術領域。

 

根據黃仁勳說明,量子電腦運算模式是為了同時解決「0」、「1」的大規模分析問題,相較現階段的運算模式其實有點「殺雞焉用牛刀」的感覺。舉例來說,量子運算模式可以同時針對大量資料趨勢成長進行預測分析,卻無法細至判斷單一區塊內的特定位置應由誰坐下,後者比較需要藉由深度學習的人工智慧運算方式做判斷。

因此就NVIDIA的角度來看,確實量子電腦發展相當重要,但並非是現階段主要任務,雖然目前包含Intel、IBM等廠商已經開始投入此項領域發展,NVIDIA認為將傳統CPU運算模式以深度學習的人工智慧運算模式銜接,才是當前更應發展模式。

對於其他廠商同樣投入人工智慧技術應用處理器發展,黃仁勳則強調NVIDIA目前主要著重特定領域應用,確實在部分細分領域未能深入布局,因此也看好諸如Google等廠商開始投入自主研發處理器,進而推動更廣泛的人工智慧技術成長。至於針對越來越多廠商投入結合人工智慧技術的行動處理器,NVIDIA目前並未有布局計畫,認為此類需求藉由雲端協同運算,搭配終端裝置運算即可滿足多數需求,甚至能以此改善整體演算遲滯問題。

另外,對於自動駕駛技術所帶動的自動化應用發展,NVIDIA將以開放架構形式提供使用,例如藉由Jetson開發模組對應多元機器人發展,未來更計畫進一步擴展到智慧化城市發展規模。就NVIDIA的發展規劃,未來將能藉由自動化方式解決絕代多數的工作需求,例如並非每個人都擅長編寫程式,但在教導人工智慧如何編寫程式之下,將能協助人編寫更複雜的編碼內容。

而與科技部合作部分,黃仁勳也表示除了此次投資更多人工智慧技術發展資源,未來也將進一步協助培育人工智慧技術人才,並且推動在地團隊以人工智慧技術打造更多創新服務。黃仁勳強調,由於台灣地區有包含台積電、廣達、富士康、華碩、技嘉、泰安等重點合作廠商,因此未來將會持續投資台灣地區在人工智慧技術領域的發展。

雖然台灣地區確實在人工智慧領域發展布局較慢,但黃仁勳認為目前還不算太晚,未來將會持續與台灣產業持續合作,藉此擴展更多人工智慧技術成長機會。

 
 

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