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2021年12月4日

洪文正 經管錦言

新興科技ABCD潛力巨大

近年許多新興科技的發展大大改變人類的生活。ABCD就是新興科技發展的四大方向,分別是人工智能(Artificial Intelligence)、區塊鏈(Blockchain)、雲端運算(Cloud Computing)和大數據(Big Data) 。

人工智能是指模擬、延伸和擴展人類智慧的理論、方法、技術及應用系統。在早期發展階段,最廣泛的人工智能應用是智能客服,例如亞馬遜的Alexa、谷歌的Google Assistant與蘋果的Siri。它們能透過自然語言處理去分流、自動回覆、非預設自動解答和感知語義。當中使用的核心技術為機器學習和深度學習,有規律地分析大量樣本數據,從而建構出自我認知模型。

AI自適應有利機械人發展

另外,自適應機器學習(Adaptive Machine Learning)是最新的先進人工智慧與分析技術,即使在機器連線和運轉時,亦可不斷校正機器學習模型,而非僅在開發或測試時進行。自適應機器學習讓機器學習模組,有能力針對環境變化作出反應,極為有利自駕車和智慧機械人等自動化系統。形成性的人工智能(Formative AI)就是未來新興技術趨勢之一。形成性人工智能是指可透過動態改變作出回應的人工智能,屬於可以生成新穎模型來解決特定問題的技術,例如應用在發明新藥物與生成合成數據。

人工智能多數利用大量數據去訓練,甚至可作藝術創作。「Aiva」(Artificial Intelligence Virtual Artist,人工智能虛擬藝術家)可創作古典音樂,用作電影、廣告或遊戲配樂。Aiva已發表名為Genesis的第一張專輯,專輯包含不少單曲,令其成為人工智能領域首個正式獲世界地位的作曲家。由於開發者用已不受著作權保護的音樂訓練Aiva, 所以資料來源沒有侵權,甚至通過法國和盧森堡作者權利協會(SACEM)合法註冊。

不過,機器學習算法的自適應特性,亦使學習系統面臨新型攻擊,如惡意改變訓練數據或決策輸入影響決策正確性。現時有兩種廣泛的攻擊類型:閃避攻擊(evasion attacks)和藥餌攻擊(data poisoning attacks)。閃避攻擊發生在推理階段,攻擊者試圖製作被學習系統錯誤分類的數據,例如略微改變一個停車標誌的形象,雖然人類仍然認為它是停車標誌,但自動駕駛汽車或視之為避讓標誌;藥餌攻擊則出現在訓練階段,對手將藥餌數據(例如具有錯誤標籤的數據)注入訓練數據中,導致系統學習錯誤模型,從而使攻擊者具有導致學習器錯誤分類的輸入數據。隨着新的AI系統不斷與動態環境互動來學習,處理藥餌攻擊變得愈來愈重要。

區塊鏈去中心創新交易模式

區塊鏈是一個公眾電子記賬資料庫,以密碼學(鏈)保護按先後次序串連的交易紀錄(區塊),例如賬本紀錄(Ledger),成為比特幣的底層技術。區塊鐽的特色包括去中心化、強調共享、分散式數學演算法和分散式儲存資料,使用複雜密碼加密以記錄可追溯的每一筆交易資料,資料無法被篡改、一致被用戶認可,而且互聯互通。每一項交易都會被「鏈」中所有電腦備案更新,區塊鏈的應用想像空間跟發展潛力極大,從金融領域到物聯網,以至雲端運算都可看到其身影。與傳統模式的交易不同,區塊鏈系統毋須經過中介機構而直接交易。

雲端運算是指網絡上按照使用者需求,提供源自雲端的連算基礎架構、服務、平台和應用程式的一套原則和方法。簡單來說,雲端運算是共用的軟硬體資源和資訊,可以創造即時線上協作和共享整合資訊。雲端運算的特色包括按需求自行調配服務、廣泛而多元的網路存取方式、共享資源池和靈活度高等。

雲端運算有三大類別,分別是基礎架構即服務、平台即服務,以及軟件即服務。基礎架構即服務提供雲端運算基礎架構,將主機、網絡設備租予使用者,使用者毋須建置硬件,而是按使用量付費,非常適合初創或中小型公司。

平台即服務是一個運算平台,可快速、方便地創建web應用,提供用來開發、測試、傳遞與管理軟件應用程式的隨選環境。主要針對軟件開發者提供完整雲端開發環境,免去因購買與管理基礎硬件、軟件、供應及主機代管而帶來的成本與複雜性。軟件即服務使用者指毋須下載軟件到本機,在不佔用硬件資源的情況下,透過瀏覽器直接使用線上軟件。這服務不僅面向企業,也面向一般消費者。

大數據是數量龐大、無法以傳統方式處理的資料。現時全球每天創造的資料量高達2.5艾位元組(EB),即250萬兆位元(TB),如何處理和有效利用這些資料的問題變得重要。無論何種產業皆可透過分析大數據預測未來趨勢。大數據可以應用於推動智慧城市,例如經濟、教育、醫療、天氣、交通數據可作研究、參考和制定政策之用。

了解以上4種新興資訊科技的巨大潛力,就是社會發展的一大重點,亦是提升競爭力的不二法門。

作者香港科技大學工商管理碩士校友會會員

 

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