高焕堂 （台湾VR工业联盟主席，厦门VR/AR协会荣誉会长兼参谋）
0 导言
曩昔十多年来，大数据是推进AI开展的主力。跟着AI运用日愈扩展和日趋杂乱，核算才能成为当今推进AI开展的新动能。30多年前，台积电公司创始了新IC工业分工形式和协同系统。现在为了结合IC工业，AI工业的智能组件化是必定潮流，AI工业的分工系统也渐渐地进化。所以风趣的是，硬件IC工业将随同新式AI工业的生长，且志同道合、融合为一。从此公主（AI）和王子（IC）过着幸福快乐的日子。
综观现代的IC制程分工是：规划→制作→测封→拼装（成PC、手机等）。所以，咱们能够依循相同的思想，把AI制程分工界说为：AI规划（运用形式）→AI程序开发（运用模版）→AI测验QA→整合成为AI运用系统（Application）。本文就从AI神鹰 [1] 的规划讲起。
1 AI的利益是什么?
一般来说，进入到AI范畴，首要都会去了解AI能够帮人们做什么（What）。AI具有十分强的技术便是：替代人类从杂乱的大数据中找规则，然后根据得到的规则，来帮人类做猜测（Prediction）。换句话说，考古题做多了，就会有心得和好用的规律，也就成为某个特定范畴的专家了。而上述的心得和规律，供给了专家直觉，能鉴往知来，猜测短期未来的改变。
AI就好像练习有素的狗，例如在机场里络绎于旅客之中，活络地闻行李箱里是否有大麻毒品等。这些练习有素的狗能够瞬间查找行李箱里的大麻毒品滋味。所以AI也相同，除了能够考古、猜测和鉴往知来之外，还能发挥其专家直觉，不费时不吃力地进入新事物范畴。因之，AI对往事擅于“考古”，对当下擅于“探究”。
2 AI的矮处是什么?
AI有其利益，当然也有矮处。AI对中长期的未来事物变迁的猜测（Forecasting）才能却十分单薄。由于AI没有拟定（对未来的）假定或假说（Hypothesis）的才能，并且它又没有关于未来可变事物的数据。所以，AI对往事擅于“考古”，对当下擅于“探究”，对未来的“假定”简直力不从心。在AI年代里，AI担任考古和探究眼前现实；人类观想未来和拟定假定性计划。AI的才能与人类才能构成互补，相得益彰。所以，咱们只需找到最佳的互补形式就对了。至于什么是抱负的互补的协同协作形式呢？并无标准答案。
3 AI神鹰的来源
笔者从《成吉思汗与神鹰》的故事 [1] 里，发现了一个AI规划形式（Design Pattern），称之为：AI神鹰（如图1）。
AI神鹰的根本主张是： 比起“有所为”，“有所而不为”或许更要害。与 AI神鹰互补的是：AI猎狗。两者相得益彰，AI猎狗主张人类“有所为”；AI神鹰则主张人类“有所不为”。有所为，寻求获利；有所不为，下降风险。就好像于登山者与雪巴人之间的协同协作形式 [1] 。
4 AI神鹰的需求典范
一个常见的AI神鹰是：协助医生核对处方上用药的副作用。医生开立处方单时，先交给AI神鹰审视，若药物之间的穿插副作用过高，神鹰会告诉医生（人），从头考虑其用药。而一个常见的AI猎狗是：辅佐医生判别超音波图画（如图2）。
AI猎狗作用于人类的“决议计划前”；而AI神鹰作用于“决议计划后”。这两项AI成为人类决议计划者的最佳同伴。关于底层经理人（决议计划）而言，AI猎狗能够发挥很大的辅佐作用。关于高层总裁（决议计划）而言，AI神鹰能够发挥要害性的效益。所以成吉思汗出行时，随身携带神鹰，而不是猎狗 [1] 。
猎狗看利益，神鹰看风险。两者协同协作，带给人类趋吉避凶作用，让企业势不可当。如成吉思汗一般，树立地球史上最大地图的帝国。
5 AI神鹰规划形式（Design Pattern）
AI天然生成具有“考古”和当下“探究”的强壮才能。也便是AI出生就具有猎狗的天资，能极活络地嗅出利益时机（如哪里有兔子）。也便是一般总称的“猜测（Predict）”才能，这种极活络才能既能够用来嗅出“利益”，也能够用来嗅出“风险”。所以，将一群擅于嗅出风险的AI猎狗们，奇妙组合成为一个团队，就成为一只“AI神鹰”了。
例如，在机场交游的行李箱或许装有“风险”物品（如毒品），差人就让一群猎狗来嗅出行李箱里的“风险”物。这位差人和一群擅于嗅出毒品的猎狗们，奇妙组合成为一个团队，就成为一只“机场的神鹰”了。
6 从规划到完成
AI猎狗的模型、算法和练习方法都是相同的，其差别只在于闻嗅的方针（利益Vs.风险）不同算了。因之，就把来自CNN的我常用的“格格/丫鬟”模型引过来 [2] ，成为AI神鹰的根底架构，如图3。
如果您现已了解了CNN的架构和术语，就能够了解怎么实践这神鹰了：AI丫鬟对映到CNN的卷积层；而AI格格则对映到CNN的全衔接层。换句话说，咱们能够直接运用CNN的根本模型来实践和练习根底的AI神鹰，简直不用消耗额定的学习和建模本钱。只需让一群嗅风险的AI猎狗们能协同协作，并发生全体综效即可。
像AI神鹰的协同协作结构，能够运用于医疗、股市、警政、军事等各种范畴，是一种通用型的“规划形式（Design Pattern）”，又称为“规划形式”。这种AI形式，通常会运用多个模版（Template）来实践。而模板则由多个Excel作业表和多个Python程序来实践。然后，这些Python程序则表达了杂乱的AI算法。
形式比较挨近人的国际 ， 模版挨近机器的国际 。 模 版 ： 让AI机器模仿个人的考虑和学习（Learning）。形式：让AI模仿一群人之间的协同协作（Collaboration），如图4。
7 迈向“智能、软件与IC”三合架构年代
所以，咱们的终极方针是：人机共舞。而短期愿景是：让IC工业与AI智能工业志同道合、融合为一。例如，现代的IC制程分工是：规划→制作→测封→拼装（成PC、手机等）。咱们能够依循相同的思想，把AI制程分工界说为：AI规划（运用形式）→AI程序开发（运用模版）→AI测验QA→整合成为AI运用系统（Application）。 曩昔30年来，软件和硬体都经历过组件化（Component）的生长之路，而完成了软硬结合的今天IT潮流。曩昔是软硬结合架构，现在是“AI智能（算法）+软件+IC”三合一架构。
反观当今的AI运用系统开发，一个公司或一个团队 ， 把规划 、 制作（编程）、测验、拼装（Assembly）都全包了。其相当于30年前的IC（半导体）工业结构。
在2020年代的未来AI工业，智能组件化是必定潮流，跟着AI运用日愈扩展日趋杂乱，工业的分工系统也在进化。让IC工业来陪新式AI工业的生长，且志同道合、融合为一。从此公主（AI）王子（IC）过着幸福快乐的日子。
参考文献
[1] 高焕堂.AI的实质及其商业的阳关大道[J].电子产品国际,2019(9):77-78.
[2] 高焕堂.学AI之路，从探究特征动身[J].电子产品国际,2019(11):81-84
本文来源于科技期刊《电子产品国际》2019年第12期第78页，欢迎您写论文时引证，并注明出处。
