人工智能(AI)技術發(fā)展陸續(xù)帶來技術瓶頸的突破：如語音、視覺辨識、自駕車、機器人、自動影像生成等。同時也在這些新興領域激發(fā)許多新的商業(yè)需求，如運算平臺、傳感器、大量存儲器、儲存設備等。

最近美國國防高等研究計劃署(DARPA)公布的20億美元經(jīng)費支持次世代AI技術研發(fā)，提供了前瞻技術發(fā)展的重要指標。其中包含20項技術的新投資，目標是探索機器如何具有與人相類似的交流和推理能力。

DARPA的過往投注標的，都引起極大的技術革新，例如為了因應冷戰(zhàn)時期的備援通訊研究，促使了Internet的開始。目前自動駕駛開發(fā)的靈魂人物大都來自早期DARPA資助的自駕車競賽。其它還包括資料查找技術、無人機、語音辨識等。我在美國攻讀博士班時候，參與了相關影像辨識、查找等研究，看到這些計劃如何善用美國學界以及產(chǎn)業(yè)界的菁英來開發(fā)創(chuàng)新技術。

網(wǎng)絡安全的防御更是DARPA的核心思維，象是網(wǎng)絡上的犯罪或是國防議題等。尤其是近來利用深度學習技術所(自動)生成的影像、視訊等已經(jīng)真假難辨，希望開發(fā)相關的技術來自動分辨虛實。另外，也希望自動評定人員安全等級，可以想象，每個人生活的數(shù)碼軌跡都被將被極盡可能的收集，帶動儲存運算設備的龐大需求！

一般對于智能技術的信賴感(為何會失敗、何時會失敗等)還極度缺乏，這對于金融、醫(yī)學、法規(guī)上等較嚴肅的應用是不能接受的情境。目前主導智能技術的深度學習運算，為何做出最終決定并不能明確解釋，龐大的參數(shù)是個黑盒子，所以急需「可解釋性」的AI技術。

DARPA的視野是未來人機共生(symbiosis)?？梢韵胂笪磥碓诟鞣N生活或是工作環(huán)境中(如工廠、家庭、醫(yī)院、政府單位等)，我們會與各種實體(或是虛擬)機器人共存，如何互相助益？該有怎樣的人機接口、傳感器等可以促進發(fā)展安全豐富的生活空間？另外，降低耗能一直是落實智能技術在各個場域的重要關鍵，新型態(tài)的機器學習技術、硬件(特別是終端平臺)的效率、耗能等都是這幾年必須解決的問題。

從這些前瞻的需求中我們可以預先規(guī)劃技術的定位以及未來發(fā)展的場域，對于產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與方向做準備！