數據速度

在工業 5.0 中,電腦將與人腦所見略同

兩個腦比一個腦好嗎?似乎是如此,尤其是在其中一個「腦」屬於人工智慧機器的情況下。

將人類認知與 AI 結合是第五次工業革命的特點,在這個即將到來的時代,人類與機器人將為了共同的利益而協作。工業 5.0 將使運算突破極限,進入人類空前茁壯的世界—而機器人是助力,不是阻力。

如同目前的工業革命—工業 4.0,在工業 5.0 中,人、物體、運算裝置等一切將在龐大的數位網路中連結,而人類在其中看起來幾乎是多餘的。

差別在於,現在人們會擔心和煩惱:我是否必須放棄開車?我會不會因為機器人而失業?我的個人隱私是否永遠消失了?在工業 5.0 中,這些問題不會存在—因為我們將解決人類與 AI 的難題。

透過我們只能想像的技術,機器將自然地執行它們擅長的任務,而我們將受益。憑著奈米快速處理和看似無限的記憶體,機器人、無人機、自動駕駛車及其他機器將讓人類擺脫單調的日常生活和工作,讓我們的思想能夠提升至新的高度。

透過我們只能想像的技術,機器將自然地執行它們擅長的任務,而我們將受益。憑著奈米快速處理和看似無限的記憶體,機器人、無人機、自動駕駛車及其他機器將讓人類擺脫單調的日常生活和工作,讓我們的思想能夠提升至新的高度。

前四次革命:回顧

Micron IT 總監 Tim Long 將前四次工業革命描述為:

  1. 機械化。(1780) 發生於 18 世紀中期到 19 世紀中期約 100 年間的第一次工業革命始於使用水和蒸氣動力將製程機械化。
  2. 電氣化。(1870) 在 19 世紀末和 20 世紀初,電力被導入工廠,實現組裝線和大量生產。
  3. 自動化。(1970) 機器人等數位技術從 1970 年左右開始被導入製程,將許多以前由人類執行的任務自動化,並透過網際網路實現全球化。
  4. 連線。(2011) 從汽車到電腦、機器人以至烤麵包機,一切都在連線時代以虛擬方式連結,互相通訊甚至互相控制,幾乎不需要人類介入。工廠即將自行運作,因為「網宇實體系統」不僅負責製造,還負責採購、維護和維修。物聯網、機器人和人工智慧是實現這些自主性的技術,而自主性是由資料、分析和記憶驅動,如同人腦。

如我們所知,數位技術加快了時間。現在一切都發生得更快,這也是第四次革命—連線時代緊接著第三次革命—自動化時代而來的原因。所以,我們已開始展望工業 5.0—協作時代,又有什麼奇怪?

工業 5.0:人機匯聚

第五次工業革命將迎來人類與機器的匯聚—在字面上和比喻上都是如此。智慧型手機和應用程式將被存在於我們身體上的技術取代,虛擬助理將在我們耳邊指引方向、推薦餐廳、代替我們購物等等。但最撼動典範的變化將發生在工作場所。

在工業 5.0 中,第四次革命的「網宇實體」製造工廠(利用數位技術以最少的人類介入使工廠運作)將轉變成「人類網宇實體」系統。

在這個新世界,感測器會蒐集資料,具備 AI 的電腦則加以處理和分析—以越來越快的速度,用越來越大的資料庫將資料脈絡化和分類。機器和機器人會根據程式化演算法和自身的資料庫利用資訊做出決定,而資料庫中包含過去行為和結果的「記憶」。

人類是這場新革命的中心,而不是像某些人所預測的那樣被邊緣化。機器為我們服務,而不是我們為機器服務。

在這個新典範中,人將與協作機器人(「cobot」)合作,教導它們完成工作並在它們犯錯時加以糾正。機器將執行最簡單、重複性和危險的任務,人則運用複雜、靈活的大腦做出高階決定:例如設計產品和流程時,可能使用「數位雙胞胎」做為生產產品的工廠或產品使用環境的虛擬複本。

Micron 資深研究員 Mark Helm 表示:「如果我們要機器做過去由人類所做的事情,就必須讓機器在人類所做的事情上非常有效率。」

在此過程中,工廠直接與客戶溝通的能力將使其能夠根據個別需求和期望將每個產品客製化、個人化。

某些公司已開始邁向新時代。例如,運動用品公司 Adidas 正在德國和美國的小型「智慧工廠」生產慢跑鞋和運動鞋。這些工廠使用機器人、積層製造(又稱為 3D 列印)和資料分析,隨時為任何人生產鞋子。當客戶要求修改版的 Adidas 設計時,最近的智慧工廠可以在一天內生產一雙並迅速交付給消費者—這是極具革命性的發展,因為該公司在亞洲的主要工廠所生產的鞋子只有每個尺寸 20,000 雙。

智慧工廠不會自行運作,而是仰賴少許人力操作平板電腦進行編程、指示、引導和故障排除。工廠機器人處理、分析和回應來自眾多來源(感測器、線上訂單、其他機器人、運算裝置以及人使用的穿戴式裝置)之資料的速度,取決於它們的處理器有多快以及擁有多少記憶體。人類智慧與人工智慧有共通點。

舉藥物為例。現在,1 型糖尿病患者可使用抽血並測量血糖濃度的裝置,裝置隨後會將結果傳送至另一部裝置,由另一部裝置輸送適量的胰島素到患者的血液中。

如同現今大部分的藥物,此方法的問題在於以一概全。我們現在知道,人的生物構造和生活方式選擇各不相同,而藥物的效益和劑量是根據其獨特需求而量身設計。在工業 5.0 中,裝置將使用 AI 監測身體的變數,在患者需要胰島素時測出患者所需的確切胰島素劑量,並追蹤身體的反應以改善裝置本身的性能。如果需要醫療程序,智慧裝置將提供執行程序所需的資料,例如直接提供規格給生產人工胰臟的工廠。

靠記憶運作

人類非常瞭解,有智慧地應對情況不見得容易。為此,我們必須快速處理現有資訊,同時使用記憶來提供脈絡。我們的反應可能攸關生死:轉方向盤以避免事故、拉緊急制動器以停止故障設備,或診斷患者的傷害或疾病以確定最有效的療法。

人工智慧也仰賴記憶和處理速度在正確的時間產生正確的反應。專家想像在不久的未來,自動駕駛車將對來自多個來源的資料流進行分類以做出快速決定,故障率幾乎為零;製造工廠將自動調整生產規模、訂購耗材、運出成品、維修和更換設備,醫療裝置將自行診斷疾病和管理治療。

如同第四次工業革命,第五次工業革命也將仰賴資料、裝置和人工智慧來潤滑商業和商務的巨輪。這些元件都無法在沒有記憶的情況下運作—人腦也是如此。事實上,記憶將「智慧」置入 AI,為其提供執行演算法所需的資料,以及其行為和反應的脈絡。

隨著科技業努力生產運作速度和人腦一樣快甚至更快的記憶體—AI的「聖杯」,我們即將實現夢想,創造機器為改善社會和人類而工作的世界。我們離實現夢想只差一步之遙。

更多、更好、更快速的處理

Micron 資深研究員 Mark Helm 表示:「如果我們要機器做過去由人類所做的事情,就必須讓機器在人類所做的事情上非常有效率。」

我們所做的一切都是感官輸入的結果:去吃午飯、因笑話而笑、說「我愛你」、買車。為了完成這些行為,我們會接收來自視覺、感覺、味覺、聽覺、觸覺以及記憶、情感、信念、思想、直覺的資訊,並同時加以處理。有別於中央處理單元 (CPU)(運算裝置),我們的大腦沒有離散的「核心」,資料會進入核心,被分析和分類,再被傳送出去以產生行為或結果。我們的大腦會拆分傳入的資訊並將各部分分配到對應的專門區域:一個區域用於視覺資料,另一個用於聲音,另一個用於情感等等。

因此,AI 系統不使用 CPU 來處理資料,而是使用圖形處理單元 (GPU),這是另一種記憶體晶片,運作方式較接近我們的大腦。CPU 晶片上可能有兩個、三個或 26 個處理核心,但 GPU 有數千個,能夠同時處理數千筆資料輸入。

Helm 表示:「AI 會在許多情況下使用 GPU。」「GPU 非常適用於特定任務—勝過 CPU,CPU 適用於一般用途,完成各種事務。」

Micron 的 NAND 和 GDDR6 DRAM 記憶體讓 GPU 能夠以思考的速度運作。 NAND 記憶體可以儲存大量資料,DRAM 產品(包括頂級的 GDDR6)則以非常快的速度(「低延遲」)並且一次非常大量地(「高頻寬」)提供資料給所有 GPU 處理核心。人工智慧因此具備龐大、廣闊的長期記憶,能夠快速思考,並且像人類一樣近即時地做出反應。

GPU 是為了處理影片和遊戲具有豐富影像的串流資料而被發明出來,通常也用於加密貨幣挖礦。現在 GPU 已成為 AI 的必備技術。

Helm 表示:「AI 會在許多情況下使用 GPU。」「GPU 非常適用於特定任務—勝過 CPU,CPU 適用於一般用途,完成各種事務。」

「無論是在螢幕上呈現遊戲,還是執行AI 工作負載或挖掘加密貨幣,都必須選擇超低延遲超高頻寬記憶體加上圖形處理器架構,才能滿足它們共同的基本需求。」

Helm 表示:「我們希望提供記憶體和儲存產品,讓客戶利用這些產品創造新功能。」「我們希望扮演領導角色。」

在 Micron,我們可以想像智慧、學習能力和反應時間媲美人類的機器人、無人機、自動駕駛車及其他形式的 AI。我們不斷致力開發越來越快、越來越有效率的記憶體,並持續推出讓世界更接近工業 5.0 的產品

Helm 表示:「我們希望提供記憶體和儲存產品,讓客戶利用這些產品創造新功能。」「我們希望扮演領導角色。」
+