被譽為「MIT機器人之母」的麻省理工大學教授羅斯上週旋風來台，短暫停留不到一週。18日，她在天下文化主辦的圓桌論壇上，闡述機器人與AI的最新研究心得，也與台達電、台積電、鈺創、菱光等科技董總們，展開一場科技與人文的對話。
美國麻省理工學院（MIT）的電腦科學及人工智慧實驗室（CSAIL）主任羅斯（Daniela Rus），一向有「機器人之母」的稱號，也是液態神經元一派AI模型的知名研究學者。5月底她出版中文版新書《我們與機器人的光明未來》（The Heart and the Chip），曾接受《遠見》獨家專訪。（延伸閱讀：獨家專訪！MIT機器人之母羅斯，點出台灣在AI革命勝出關鍵優勢）
上週，羅斯旋風訪台，受老友廣達創辦人林百里之邀，在台舉辦閉門科技會議，離台當天的9月18日也在天下文化主辦的圓桌論壇上，與七位科技界與學界的董總們相見歡，暢談AI與機器人領域的最新趨勢，並論及歷史、教育與跨物種的人文關懷。
與會者包括台達技術長郭大維、臺北醫學大學董事長陳瑞杰、鈺創科技董事長盧超群、台積電文教基金會執行長許峻郎、菱光科技董事長黃育仁、華晶科技技術長夏祖禹、歐特明電子產品策略暨行銷室協理曾怡舜，圓桌論壇由ICRT總經理白健文（Tim Berge）主持 。主辦論壇的遠見‧天下文化創辦人高希均、發行人王力行，以及天下文化副社長兼總編輯吳佩穎，皆在場見證這場科技與人文的精采對話。
向一條蟲學習，發現更有效率的AI模型
近年專研液態神經網絡的AI模型，羅斯解釋原理是向一條線蟲學習，讓AI模型具備生物學的物理基礎，有機會提升能源與運算效率，扭轉傳統AI大模型的耗能劣勢。
身為全球知名CSAIL主任，羅斯也解釋自己的AI研究工作分為三部分，一部分是研究現有的解決方案，使其更加完善，並解決現有方案中的問題。第二部分是提出新的解決方案；例如，採用一個大型模型，然後對其進行修剪，使其變得更小、更有效率。第三部分是專注於應用，她正在研發醫療保健、金融以及更多垂直領域的人工智慧。
「21世紀每個人都要有AI素養！」而提及教育，羅斯則認為每個人都需要有基礎的AI素養，但這不只是為了使其工作更有效率，也要有跨物種的人性關懷，才是眾生萬物的永續之道，因此她在新書中談論晶片，卻不忘在英文書名放上一顆心（heart）。她相信，唯有如此，人類、眾生與AI機器人，才能共同打造光明未來。
液態模式能突破傳統AI模型局限
以下是圓桌論壇的精采QA節錄：
台達技術長郭大維問：機器人的能源損耗很大，我認為Rus教授的液態方案確實達到節能效果。請談談您如何思考人工智慧的永續創新？產學之間又如何進一步合作？
羅斯答（以下簡稱答）：傳統的人工智慧解決方案，每個神經元都進行非常簡單的數學運算，它輸入一些數字，將它們相加，然後輸出0或1。但這同時又很複雜，因為它發生在許多計算單元上，依此進行訓練和推理，最終會得到一個巨大的模型，必須耐心地一遍又一遍地查看數據。
但我們採用的液態神經元卻是非常不同的技術，是奠基於物理學的技術，也是一種類似於線蟲的生物學原理。一條線蟲有302個神經元，可以使其生存、覓食、移動，甚至還有創意表現，例如，如果它發現一個障礙物，它知道如何把它移開，線蟲的神經元能進行更複雜的數學運算，展現顯著的適應性。根據這樣的原理，液態網路（liquid network）能夠在訓練後，根據後續觀察到的發現來輸入、繼續學習，這與訓練後就凍結的 Transformer傳統模型完全不同。
液態模式的每一個神經元都可以視作一個可調整的模型，這也使得它的能源使用效率可達傳統模式的1000倍。我們最新的研究結果顯示，液體模型的性能可與大 200 倍的傳統模型相當。
此外，學術界和企業之間的合作至關重要，兩者的工作就像今天、明天和後天。公司的產品是「今天」生產的，研發是為了「明天」，大學的研究工作則是部署「後天」。因此，當企業與大學合作時，能夠做好前瞻準備，而在企業的幫助下，學術單位可真正了解問題所在，讓研究成果更對準目標。
醫學院應該有系統地導入AI課程
臺北醫學大學董事長陳瑞杰問：醫學院似乎在科技與AI教育起步較晚。您觀察，醫學大學、醫院與AI的合作，可以什麼方式進行？
答：這次來台有一個研討會就是探討AI與醫學的合作，在台灣已有先進的方案。我想建議的方向是，既然我們想像AI可以輔助醫生與醫院手術，那醫生就要搞懂AI的運作原理，並了解科技可能的錯誤，否則會過度或不當依賴AI。
醫學院課程也應該有系統地導入訓練，讓醫學生充分了解AI工具，目前我觀察現在的訓練似乎都有點臨時性，應該要讓醫生們有更全面的人工素養會更好。
幾年前，哈佛大學有做過一個試驗，診斷淋巴結細胞屬癌症或良性，單靠人為判斷大約有3.5％失誤率，若是單靠AI判斷的失誤則為7％。但有趣的是，若結合人與AI來綜合判斷，失誤率則大幅降低至0.5％。如今，AI系統已大幅使用在美國最先進的醫療中心，可以自動判讀病人症狀並列舉出最相關與最新的醫療資訊，未來有望更聚焦在治療上面。
成長於羅馬尼亞，在工廠中啟發機械興趣
台積電文教基金會執行長許峻郎問：我可能是現場少數沒有科技背景者，且對人類的興趣多於機器人。我想請教您的成長與教育背景，如何造就您的機器人研究之路？
答：我成長於共產主義時期的羅馬尼亞，當時教育非常嚴格，且是全科學習，所以我小時候什麼科目都喜歡，而且我的數學很好，而我媽媽是物理學家。所以你可能會認為，如果把物理學和電腦科學結合起來，就能進入機器人領域。
在那個年代，當你是羅馬尼亞的學生時，你必須每個月去工廠工作，所以這是政府希望我們學習技能的一種方式。我的學校被分配到一家工廠去生產火車備件，我必須學會如何使用車床，甚至從頭開始製作螺絲。當時我並不確定這些技能是否有用。但幾年後，我成為了一名研究機器人的學生，能夠使用機械車間，是一項非常實用的技能。
許峻郎問：台積電文教基金會組織了很多夏令營和參觀，但我們發現女孩們對使用機器通常很緊張害怕。請您分享幼時在工廠中的經驗，如何影響您的研究生涯？
答：其實當時我們一定要在工廠中工作，因此我對機器、工廠等事務沒有太多想法，也不會感到害怕。而且，當你必須長時間待在工廠，你就會因為逐漸熟悉而對機械感興趣。
資料蒸餾技術可增進AI訓練效率
菱光科技董事長黃育仁問：如何用更少的資料來增進AI模型的訓練效率？現在的模型訓練需要各種可得的大量數據，然後產生合成數據來訓練。
答：其實，並非所有數據對模型訓練都同樣重要。舉個例子。假設你拿著手機，從這個會議室轉到下一個會議室，你每秒都會收集一個GPS點。但你並不需要所有GPS 點來重建你的路徑，你只需要一些關鍵點位，例如轉一個彎的數據就是關鍵的，我們需有方法來辨識出哪些是值得餵進訓練模型的關鍵數據。就好像你不需要十萬張照片才能辨識出一隻貓，你可以合成貓的本質樣貌。
我們有一種資料蒸餾（data distillation）的技術，可以分析數據集並合成大量簡化的項目。例如，如果你觀察男人和女人的臉，我們可以創造一張合成的男人臉和一張合成的女人臉。有了這兩套數據集，我們就可以訓練一個AI系統來辨識任何一張臉，並判斷這是男或女。
也就是說，有一些技術解決方案正在成熟中，可用於分析和訓練數據集，以便我們保留數據的本質，但我們不會蒐集任何沒有新資訊的數據。
人類有責任去關懷其他物種
鈺創科技董事長盧超群問：我代表台灣半導體產業協會，六年前我們就把AI放在晶片上，但我很欣賞妳將心與晶片結合在一起（編按：《我們與機器人的光明未來》，英文書名為《The Heart And The Chip》），並且以人文視角來關懷地球眾生。
答：我想說地球是很特別的，人類有責任去關照其他物種，因為我們有意識且有能力去使用工具，這讓人類更有可能去了解這些圍繞在我們周圍、產生緊密連結的生命體，以及它們形成的生態系，並且盡可能去保護大自然萬物。
台灣的半導體產業確實非常優秀，我們期待更多合作。還有一點我之前沒提到，那就是未來我們應該考慮讓晶片架構更有目的性、針對不同用途來打造，不要一體適用。如此一來，針對不同的AI模型，我們將在運算和能源方面獲得更多額外的優勢。（延伸閱讀：機器人浪潮來襲，MIT機器人權威點名台灣是關鍵玩家）
21世紀大家都應該有AI素養
華晶科技技術長夏祖禹問：在AI時代，我們有兩大挑戰，一個是能源耗費巨大；另一個是教育，至今小孩都還在學同一套東西，似乎有些過時。您對此的看法？
答：能源確實是大問題，我吃一條巧克力棒就能撐一整天，但機器可不行。過去在1980、1990年代，機器人研究之所以延宕，就是因為成本過高。最近有人告訴我，1980年代製造的第一台彩色印表機，以當時的美元價值計算，竟然高達5億美元，令人難以想像。
近年，隨著能源與電池科技的發展，問題已大有改善，我相信更有效率的資料中心與運算模型指日可待。以我們來說，是採用液態網絡技術，並創辦Liquid AI公司來解決能源消耗的難題，我們也打算著手改變演算法，並整合軟硬體，這些都是不同的嘗試路徑，我們仍有一大段路要走。
至於教育，我真的覺得在21世紀每個人都應該要有某種程度的AI素養（AI Literacy），不是要你成為一個AI狂人，而是依照你的需求與角色，來導入AI成為協作工具。然而，不只是科技，我覺得孩子們在教育的早期階段就應該學習歷史、文學、地理等各面向的人文知識，使其成為很好的溝通者、懂得與人合作，上了大學與研究所再去專精所愛學科。這些文史方面的軟技能，也是獲取成功的重要因素。
機器人會帶來世界末日？
歐特明電子產品策略暨行銷室協理曾怡舜問：您曾提到人與機器人的最大分別是心，也就是人性。但如果機器人發展出不良意圖，那是否可能帶來世界末日？
答：我想人類有智慧，而機器人有速度，兩者取其優點，將能帶來許多益處。
說到好萊塢和科幻對AI的描繪，真的非常有趣。有人寄了一段1966年拍攝的《星際爭霸戰》片段，其中竟然提到了通用人工智慧（AGI），太不可思議了。人類擁有如此豐富的想像力，但我們必須確保這些創造力與想像能激發正面的一面，而不是負面的一面。（林讓均整理）
