人工智慧（Artificial Intelligence，AI）已經說了這麼多年，究竟還可以有什麼體驗與期待？難道還只是停留在那些貨架上掛滿AI的各式電子產品，但完全不曉得其智慧在何處？或是標榜AI的智慧型手機，可以拍出不會出錯的照片、上傳社群媒體來騙讚，但這類AI應用在這兩場會議中，根本是一碟小菜。

幫助醫生診斷判讀，AI難取代醫生角色

在這兩場會議裡面，不斷出現的概念是：未來將透過各方大數據的蒐集與彙整，讓機器自主學習（Machine Learning），進而提供各種具有人工智慧的協助。舉例來說，醫療產業將是其中顯著的例子之一。

來自麻省理工學院MIT的教授Collin Stultz表示，機器學習可以將病患的資料進行整理跟分析，提供醫生具有參考價值的資訊建議，協助病患在治療或是就醫初期，更準確預測可能發生疾病的病灶所在，協助醫生治療以降低死亡率。

Collin教授更強調，人工智慧的出現是站在一個「協助」醫生的角色，它無法完全取代醫生、更不會是維繫醫病關係的正解，人工智慧只是協助醫生在病患資料庫上判讀的不足、利用深度學習將過去所有病患的資料進行分析，協助指出醫師可能會錯失的盲點跟建議，來提高整體醫療品質。

來自Aifred Health新創團隊的技術，規劃將AI用於心理疾病的治療，協助提供醫生一個臨床決策的AI支援軟體，讓醫生能更精準判讀，同時提高治療速度跟效果。目前首發的產品將會是針對憂鬱症的精準治療，並將在今年接受使用簡易度跟雙盲臨床測試。

另一方面，台灣擁有最好的醫療健保資源，背後有強大的數據資料庫。正因如此，AI Labs台灣人工智慧實驗室表示，要成為孕育醫療產業人工智慧的最佳搖籃，過去AI Labs與台大、北醫等醫院合作，透過技術上導入，協助醫生診斷病患的判讀更精準。像是腫瘤治療，機器學習可以將過去病患所拍過的醫療影像進行紀錄與分析，透過人工智慧提供醫生一個更快速、精準的判讀，醫生也能配合問診跟經驗，用更有效率的方式治療病患，並正確找出病灶所在。

解決人類問題，AI協助影音創作、語音辨識

來自台灣的團隊GLIACLOUD就看準現在創作者中，有高達6成4的人表示，影像創作是對他們而言最大的挑戰，因此GLIACLOUD透過影像資料的統整跟語意分析的技術，創作者只要將文字輸入進去，系統能快速判讀文字背後可能需要的影像，進而產出一支圖文並茂的短片，對現在以影音為主的年代來說，是很省時、省力的服務跟技術。

另一方面，AI Labs也為了可以協助聽障朋友能更方便與人溝通，設計一款具有學習能力的語音輸入逐字稿機。用戶只要開啟錄音功能，就能即時紀錄內容，並將內容轉化為文字，AI Labs將它命名為「雅婷」。雅婷可以辨識講者的語氣，且透過機器學習的功能，對於有台灣國語的講者也能夠辨識，這不僅讓聽障朋友可以更輕鬆地與人交談，對於在工作上需要即時紀錄的人來說，也是一大救星。

如同林百里所言，人工智慧需要以人為本出發才能真正帶來有用的影響。AI或許能在某些情況下為生活帶來便利性，但它更需要透過分析大數據並持續學習，提供更有價值和效率的服務，這才是人工智慧最珍貴的地方，也透過以人為本的出發，來解決人所不能及的問題點，讓未來的生活能帶來更多的想像與藍圖。

責任編輯：陳映璇