黃仁勳訪談深入思考（1）：AI不只是會唱歌、畫圖的人類模仿器

各廠商在Computex台北國際電腦展2025無不擁抱AI議題，究竟AI是再次曇花一現的騙局，還是真金白銀的產業趨勢，而AI又是什麼？就讓我們從NVIDIA執行長黃仁勳的主題演說與媒體放訪談切入，深入思考這個問題。

系列文章：
黃仁勳訪談深入思考（1）：AI不只是會唱歌、畫圖的人類模仿器（本文）
黃仁勳訪談深入思考（2）：AI浪潮是真金白銀嗎？（工作中）
黃仁勳訪談深入思考（3）：NVLink Fusion深掘護城河（工作中）
黃仁勳訪談深入思考（4）：AI會取代人力，但人力會找到出路（工作中）

AI不是模仿人類

AI（Artificial Itelligence）普遍翻譯為人工智慧，這個名稱很容易讓人將技術與科幻電影出現的機器人聯想在一起，它們能夠自主行動、與人溝通，甚至會企圖消滅人類並征服世界。

好吧，雖然在黃仁勳在Computex 2025的CEO Keynote主題演說上強調通用機器人是下個產值上看兆元的產業，但是他口中的機器人與電影中的機器人卻不盡相同。

在討論AI是什麼之前，筆者先提出簡單的問題，「計算機是否為人工智慧？」。就算是最簡單的計算機也進行加減乘除、開根號的計算，它們也知道1+1=2，這樣是否稱為人工智慧？

或許很多人會以計算機能完成的工作太過簡單為由，而覺得它們不是人工智慧。那筆者又要請問你了，「你是否可以馬上算出6546487開根號是多少？」，看來計算機比你聰明多了。

以筆者的觀點來看，計算機當然不算人工智慧，背後的原因不是它的輸出的結果夠「人性化」，而是它的運作原理。粗略來說無論是計算機或是一般電腦程式，它的運算都是透過簡單邏輯閘或是依循程式碼的指示執行固定的運算工作，而人工智慧或機器學習（Machine Learning，以下簡稱ML）則以不同的方式運作。

▲ 黃仁勳在Computex 2025的CEO Keynote主題演說上強調通用機器人是下個產值上看兆元的產業。

▲ 你覺得會唱歌、跳舞或是畫圖的機器人就算是AI嗎？（本圖透過Stable Diffusion生成）

▲ 應該沒有人會覺得這種計算機是AI的應用範例吧。

引用先前3度獲得奧斯卡科技成就獎的NVIDIA電腦繪圖資深科學家Jos Stam博士在訪談中提到觀點，他認為AI就像個黑盒子，雖然我們不知道它如何運作，但是它卻實能夠發揮功效，充滿幽默感的答案也襯托出AI的複雜性。讀者可參考《3屆奧斯卡獎得主電腦繪圖資深科學家Jos Stam博士分享，未來電腦繪圖會往哪裡走？》一文。

筆者不會在這系列文章提到太多艱深的技術細節，內容以討論AI的概念為主。為了避免「人工智慧」這4個字造成顧名思義的混淆印象，筆者建議對AI底層技術不太瞭解的讀者將AI在腦中翻譯為「矩陣迭代相乘」，總之AI就是很複雜的數學運算，而不是科幻電影中的機器人。

撇開艱澀的理論，從功能來看，AI能夠進行學習、推論以及採取行動，筆者認為AI與傳統運算最大的差異在於「學習」這個階段。

以「貓、狗照片分類」為例說明，傳統運算仰賴程式中固定的邏輯，開發者需要撰寫分辨貓、狗特徵的程式碼，比方詳細列出貓與狗的面貌、耳朵、體型、毛色等差異，如此一來程式在運作的時候，就可以根據這些原則進行分類。

然而AI運算的開發過程不需手動撰寫分類規則的程式，而是提供大量已經標註貓或狗的圖片，將這些圖片送入系統進行「AI訓練」運算，如此一來系統便會產生能夠分辨貓或狗的「AI模型」。在這之後只要拿任意新的圖片送入系統進行「AI推論」運算，系統就會給出這是貓或狗的答案。

一般大眾比較熟悉的ChatGPT等大型語言模型，或是筆者先前介紹過的ChatRTX聊天機器人、StableDiffusion圖像生成等工具軟體也都是AI的應用，只是它們生成的結果可以是一長串文字、針對提問的答案、圖片或影片等一般人更容意理解的具象化結果，所以將其分類為生成式AI。

以結論來說，筆者認為AI應該是以其運算方式進行分類，透過大量資料進行AI訓練得到模型後，再以AI推論的方式生成結果，比較適合被歸類為AI。

▲ NVIDIA電腦繪圖資深科學家Jos Stam博士比喻AI就像個黑盒子，雖然我們不知道它如何運作，但是它卻實能夠發揮功效。

▲ Jos Stam舉例人類的神經匯聚為智慧，而電腦的位元資料匯聚後產生人工智慧。

▲ 開發者藉由大量的貓、狗圖片資料進行AI訓練得到模型後，就能以AI推論的方式讓電腦自動分辨新輸入的圖片是貓或是狗。（本圖透過Stable Diffusion生成）

在下篇文章中，筆者會再說明AI產業發展的狀況，如此一來便能回答這波AI浪潮是否「玩真的」。