緊追深度學習技術核心 輝達股價再創新高 黃仁勳：人工智慧終極目標——機器人

五月三十日一早，台北君悅酒店一樓大廳擠滿了人潮，他們都是為了輝達（Nvidia）創辦人黃仁勳今年在台灣的首場演講而來。

短短幾年，黃仁勳創立的輝達以GPU（圖形處理器）一戰成名，高階電腦幾乎都不能沒有它的晶片，握有遊戲產業半邊天；如今的GPU更被視為人工智慧的技術核心，黃仁勳也成為科技界的新生代重量級人物，發表的談話宛如科技預言。五月底這場演講，他直指AI的終極，將是人工智慧機器人。
 

資金追捧，近一年漲逾3倍

而看著站在趨勢浪頭上的輝達，股價從去年起持續上漲，漲幅已超過三倍。日前更創新高至一四八．○一美元，市值高達八七六．三億美元，就可以知道輝達炙手可熱。

停留台灣的這一周，儼然已成「AI教父」的黃仁勳行程滿檔，所到之處大受關注。半個月前，輝達才在美國舉辦二○一七年GPU Technology Comference（GTC，圖形處理器技術研討會），一結束緊接著馬不停蹄地來台，先在台北國際電腦展發表公開演講，接著在交大名譽博士頒授典禮上現身，在在顯示他與台灣科技業的緊密關係。

不論今年一月美國國際消費電子展（CES）、自家論壇到近期在台灣的兩場公開演講，黃仁勳一言一行都備受全球矚目，外界都想從中一窺科技產業最新趨勢。而從人工智慧、虛擬實境到自駕車，近一個月來，黃仁勳談最多、最新的，就是「機器人」！

「機器人可以說是最終極的AI！」黃仁勳在演講上這樣說。他預言的下一波革命就是機器人。

機器人並非新話題，廣義來說，機器人問世已有十幾年，從自動提款機、GPS導航機都可說是機器人，甚至到近年來各種更像人形的機器人開始走進大眾眼前，包括軟銀的Pepper、華碩的Zenbo等。 但是，機器人要真正走入大眾生活中始終有段距離，「原因就是能夠跟世界互動的機器人真的很複雜，沒有人有辦法將這一切行動都寫成程式。」黃仁勳說。機器人必須要感知這個世界，要看、聽、聞、摸到這個世界，它要能建立起這個世界的模型、去推理自己該做什麼，必須要規畫自己的行動是什麼，接著再去行動，且行動當然不能傷害人。
 

輝達的ISAAC平台可以建構虛擬曲棍球場，讓機器人模擬學習。（圖片取自輝達官網）

創模擬平台，大幅減低成本

他舉例，例如要伸手去撿一個瓶子的話，機器人必須要知道瓶子在哪裡、瓶子材質是什麼，若是玻璃就要小心拿，且瓶子形狀也都不一樣，因此每次手指伸出去拿時，動作都要不一樣，機器人必須要能做到這些。

「最重要問題是，我們怎麼教機器人做事。」黃仁勳說。而輝達的做法是創造一個機器人模擬訓練平台，他稱作「ISAAC」，以知名科幻小說作者以撒．艾西莫夫（Isaac Asimov）的名字命名。

艾西莫夫早在一九四二年就針對機器人技術的發展提出了三大定律，探討未來人類對人工智慧的應用以及所面對的倫理道德問題，好萊塢科幻電影《機械公敵》概念也來自於此。如今輝達提出的ISAAC平台，就是要拉近現實與艾西莫夫筆下的科幻世界間的距離。

ISAAC開發平台，最大的特徵就是在全VR（虛擬實境）環境下，讓機器人開發者不斷大量模擬訓練，而不用耗費硬體成本投入實際訓練。這個平台是基於Nvidia 針對中小型機器人或智慧裝置所設計的模組「Jetson TX2」，開發者能在ISAAC上，模擬基於Jetson開發板運算效能的虛擬機器人，並且能透過虛擬多組機器人方式同時進行訓練，藉此加速整體訓練效率，並且縮短整體學習所需時間。

黃仁勳在台上展示給大家看，假設在一個機器人模擬環境，輸入一個很小的曲棍球場，基本上這整個曲棍球場是模擬的，冰也是模擬的，機器人可以在這個虛擬模擬器中學習打冰上曲棍球。換言之，就是VR的環境，擬真且遵循物理法則，因此就和真實世界一樣，只是不受限於真實世界的時間限制，在這裡同樣的時間內，機器人可以做更多的事。

且更有效率的是，在ISAAC環境中可同時進行多個機器人的培訓，讓他們同時間展開學習過程，做對了就會獲得正面回饋，做錯了就會獲得負面回饋，最後可從中挑選學習最快的機器人，而後再將Isaac培訓後的內容移植到實際的Jetson機器人中。

過去大家不知道怎麼去寫這樣的機器人程式，可是有了深度學習、AI的演算法，讓這個機器人可以演進，人工智慧讓這化為可能。「我們把它用在世界上最重要的機器人上面，其實就是我們的汽車。」黃仁勳說。

今年CES輝達展示了他們的自駕車系統，也就是稱做「BB8」的機器人。透過AI，「BB8」可以感測周遭環境，遵守交通規則，在安全狀況下轉彎，藉由整合各種攝影機視野，來觀察前方路況，即使狹窄道路都能夠通過。

輝達已經開始跟世界各種汽車公司合作，包括計程車公司、卡車貨運公司、接駁車公司等各種運輸公司，都是輝達的合作夥伴，「未來十年我們可以看到運輸產業有前所未有革命！」黃仁勳說。豐田汽車已開始採用輝達的開放式人工智慧車用運算平台「DRIVE PX」來打造未來自駕車。

這對未來會帶來怎樣的翻天覆地變化？黃仁勳說，如果我們可以為自駕車解決科技上問題，這等於開啟了一條康莊大道，未來還會拓展至很多新應用。只要我們可以教會機器人自己學會這些任務的話，未來機器人將可完成更多任務。

他舉例，像是未來在實體送貨上，可以使用自駕車或無人機；在農業上，也可以由AI來辨別哪一株蔬果、哪一株植物需要殺蟲劑或肥料；在醫療上，很精細的手術，可以由非常小的手術刀、非常小的機器人來進行非侵入式的治療。「機器人技術將可以為世界帶來很大改變！」

「我們不為孩子制定計畫，而是要教導孩子。」（We don't program children, we teach children.）黃仁勳表示，未來的電腦會太過於複雜而無法去編寫程式，它們必須被教導，學習行為、社會規範，為人類帶來益處。

「整個產業正在改變，是前所未見的幅度。」黃仁勳說，我們看著電腦運算未來，已經到了必須消滅摩爾定律（指晶片效能約每兩年就會增倍）的時候，現在須進入GPU加速運算世代，藉由GPU運算可以持續將運算速度往上推進，而大數據分析與GPU演算，即將帶我們進入人工智慧時代。
 

輝達自主研發的自駕車「BB8」，採用深度學習系統來學習駕駛。（圖/ 達志） 

人工智慧晶片百花齊放 GPU、Nervana 、TPU誰能勝出

輝達（Nvidia）以繪圖處理器（GPU）龍頭之姿，稱霸遊戲用的高階個人電腦市場。在人工智慧浪潮來襲下，GPU運算成為深度學習的核心技術，輝達一舉成為人工智慧領域領頭羊，被視為繼蘋果公司後下個引領產業趨勢的科技公司。但現在，許多國際大廠虎視眈眈地要挑戰輝達在AI晶片的領先地位。

不久前，Intel以超過4億美元的價格收購AI晶片新創公司Nervana，並聲稱將在2020年之前將深度學習訓練速度提升100倍。 無獨有偶，為了在人工智慧時代搶先機，Google也已開始研發和製造自己的晶片，對外宣布了針對其特殊AI演算法優化的TPU晶片。Google最近一篇部落格文章中還聲稱，其TPU晶片性能優於GPU和CPU，逼得黃仁勳親自發文反擊。

無論如何，輝達為遊戲和圖形製作使用的繪圖晶片，過去幾年促成許多機器學習的突破性應用，讓輝達搶先吃到人工智慧大餅的甜頭，但最後誰會從中勝出呢？這場AI晶片大戰勢必火熱可期。
（勵心如）