邀請中研院院士、美國南加大傑出講座教授郭宗杰，分享AI時代綠色學習

亞大校長蔡進發表示，AI是亞大的發展重點之一，透過郭宗杰院士的分享，相信能給予更多寶貴的參考。

亞洲大學14日舉辦「人工智慧前瞻應用工作坊」，邀請中研院院士、美國南加州大學（USC）電機及計算機傑出講座教授郭宗杰，以「AI時代深度學習與綠色學習」為題進行專題演講；同時由亞大講座教授黃光彩、資工系講座教授詹景裕等，分享亞大各學院在無人載具、醫療AI角色應用、AI融入課程教學和創新等相關AI計畫亮點，展現亞大「AI大學」特色。

亞大校長蔡進發表示，很榮幸請到郭院士到亞大演講，他的資歷十分豐富，得獎無數。亞大從8年前就開始AI人才培育，設立台灣第1所「人工智慧學院」、「AI研究中心」等；AI是亞大的發展重點之一，亞大、中醫大「中亞聯大」系統學校有附屬醫院暨醫療體系等，致力在AI智慧醫療，相信透過郭院士提供的寶貴意見，能給予亞大正在進行中的相關研究、各學院的AI亮點計畫，有更明確的指引和參考。

郭院士指出，人工智慧可分為：「Weak AI」、（弱人工智慧）Strong AI (強人工智慧) 。舉例來說，小孩子識別狗和貓，他看過幾隻狗和貓，就知道他們有什麼不同。可是AI數據要收集2,500隻狗、2,500隻貓做訓練，才能判斷狗跟貓。過去50多年，人工智慧發展緩慢，因為人類想要做「Strong AI」，要模擬人的思維，希望AI能夠舉一反三，想要學人類智慧，但學不了。現在AI能夠突飛猛進，因為專注於「Weak AI」，只要求滿足輸入/輸出的關係，不要求理解裡面的邏輯，只要讓AI系統大量輸入/輸出的配對，行訓練，就能建立模型達到AI效果。

中研院院士、美國南加大傑出講座教授郭宗杰表示，「Green AI」能為人工智慧帶來更節能、更有效率的突破性發展。

郭院士說，「Weak AI」的發展，從傳統的機器學習，用人去找特徵；進一步到深度學習，使用一大堆網路模型參數去滿足輸入/輸出的關係；接著，就是進入綠色學習（Green Learning）階段，這也是他最推崇的，他甚至形容自己是「Green AI的傳教士」，它的優點是不需要提早定好模型，而是用信號處理方法，一個階段接者一個階段做，處理方法基本上用統計工具，可以調適到合適的模型。綠色學習有非線性、能自動生成很多特徵，不需要靠人去設計專精於多媒體通訊技術，尤其是隨著永續思潮崛起，目前人工智慧技術，深度學習、神經網絡等，都需消耗大量資源，致力投入鑽研如何使用低耗能來進行機器學習的「Green AI」，為人工智慧帶來更節能、更有效率的突破性發展。

郭院士解釋，綠色學習沒有計算神經元，是按照資料來設計的，使用前饋訓練，沒有反向傳播，所以它的訓練比深度學習快得多。而評價一個AI系統優缺點，要考慮到準確性、效率 (模型大小，計算複雜度多少、二氧化碳的碳排量)、可解釋性。由此可看出，綠色學習能贏過深度學習。從智慧醫療角度來看，未來AI要走的路就是，人與機器的互動和合作，知道人類和AI各自擅長的領域，才能降低醫療的成本，增加醫療服務品質。

亞大舉辦「人工智慧前瞻應用工作坊」，邀請中研院院士郭宗杰(左)分享，並給予各學院建議。

此外，在工作坊中，由黃光彩講座教授線上分享「主權AI與無人載具」，談到主權AI是國家或組織在自己管轄範圍內建立AI技術的控制與治理，確保AI系統遵守當地的數據主權法律法規、AI應優先保障的國家敏感數據等。

亞大資工系講座教授詹景裕談「空間科學與AIoT應用」，從掃地機器人的追逐移動目標，到無人機、無人艇的空間科學應用等；亞大資訊長、資工系教授林俊淵分享「運用深度學習於醫學影像判讀與臨床決策支持之實作與應用」，提到與中國醫合作，從肝癌細胞標記、無顯影劑膽囊炎辨識、到目前已經獲得專利的偵測腹膜透析患者出口部位感染等研究。

亞大精準健康研究中心、資工系教授蔡志仁談「多模態大型語言模型於醫療AI之角色與應用探索」，分享與亞大醫院合作，即將在今年10月導入機器人服務，從「說話人分離」模型等，導入文本生成、圖文、影像輸入；資工系特聘教授陳興忠談「基於區塊鏈技術的軟體供應鏈安全微服務」，提到目前亞大與漢翔、資策會的合作，利用區塊鏈安全存證、後量子密碼安全的加密與簽章技術等，提供安全的軟體供應鏈解決方案。

亞大舉辦「人工智慧前瞻應用工作坊」，亞大校長蔡進發(前排左)、中研院院士郭宗杰(前排右)，和部分參與師長合影。