“AI的未來很難預測，歷史上，人們對未來的99.99%的預測後來都被證明是錯的。”這是馬雲說過的一句話。

那麼，我們難道應該放棄預測未來嗎？

事實上，重要的並不是“該不該”，而是“該聽誰的”。

美國雙院院士、IEEE百年來首位華人主席劉國瑞，是當之無愧的世界頂尖華人科學家，也是資訊行業的領軍人物。

他從臺中陋巷起步, 獨自一人前往美國闖蕩，突破重重困境，在無線通訊和人工智慧領域取得突破性成就，最終站上美國科技的最高殿堂。

在自傳《本心：科學與人生》中，劉國瑞院士寫到：“我自進入大學到現在40餘年，始終扮演著資訊行業尖兵的角色，其間我見證了資訊領域和產業的演進與革命性的變化。這當中的努力，掙扎，失敗，突破與勝利，縷縷地訴說著全球一群資訊科研人員，為了理想和更美好的世界所做出的貢獻。”

讓我們看看他眼中的資訊產業的未來。

很有意思的是，在ChatGPT剛問世的時候，最早的大客戶竟然是全球各地的年輕學子們。他們馬上把這當成寶，做功課、提交報告、寫程式，通通都是好助手，也許還可以幫忙寫情書，能耐還遠大於學生的程度。

很快學校便開始禁止使用，可是防不勝防。漸漸地學校也體會到這是一個新的教學研究工具，必須嚴肅面對。其實它對老師備課、演講、準備教材、做研究，甚至出考題都是非常好的工具。所以很多大學公開支援老師學生用ChatGPT，但是必須遵守規範，也必須清楚註明是否使用了ChatGPT。

不僅僅學校，也有工業界鬧的笑話。據說三星有工程師做不出程式，便把他的未完成工作放進ChatGPT，希望這個神助手能幫忙做出來，結果是三星的機密被ChatGPT收到它的資料庫去了，也許以後ChatGPT會用這送上門來的禮物幫助三星的勁敵呢。

切記，當我們使用它時，我們不僅提供了資訊，同時也透過我們的反饋增進了ChatGPT的學習。所以必須謹慎對待機密的檔案資料，不然，它們將成為全世界公開的秘密。

我個人以為這種生成式AI在生物化學和醫學制藥技術上的應用將會產生遠大於現在所看到的在資訊領域中的影響力。

為什麼呢？因為這些領域的研究和產品開發瓶頸一直在依靠生物過程。比方說疫苗的培養以前得先從雞蛋的蛋白質中萃取，然後等上幾周的時間去培養菌素。在研究開發的過程，這種時間限制一直是這些領域突破不了的瓶頸。

生成式AI可以數字學習和模擬的方式把千萬種菌素演化的可能性做篩檢，並把可能需要幾年的生物過程縮短成幾日。

一個病人的癌症病情也可以藉助AI預測可能的蔓延惡化路徑而先做預防性治療，而不是像現在得看病情的發展趨勢來做事後的診治，一切將可能太晚。

這個生化醫學的AI革命正在發生，它的爆發將可能帶來新一輪的工業革命，也就是生命科學革命，目標是人類的長生不老。新的發明會開啟一個新的文明，同時也開創新的生活方式。 

現在來談談物聯網，這個名詞在2000年左右被正式提出。它是指具有感測器、處理能力、軟體和其他技術的裝置，可透過網際網路或其他通訊網路與其他裝置和系統連線並交換資料。

簡單地說是將短距離收發器嵌入各種小工具和日常生活用品，以實現人與物、物與物之間的新型通訊。

在過去的二十幾年中，物聯網的概念已經在不知不覺中出現在我們的周圍。現在我們周遭的電子電器產品，像是電視、空調、咖啡機、烤箱、煙霧報警器等很多家用電器都能透過藍牙或者Wi-Fi（無線區域網）用手機進行遠端遙控，甚至門鎖和監控也都能做到。

可是為什麼大家都說沒有人利用物聯網賺錢呢？其根本原因在於使用者認為這些電器小物能連線網際網路是應該的，所以應該免費。

而且到目前為止，不同品牌的電器還無法互相連線，在家庭內部構成一個物聯網。所以沒有哪個企業有足夠的底氣讓自己的軟體成為殺手級應用，讓使用者心甘情願地付費。

我個人的看法是：這麼多的“物”可以聯合起來做很多事，但不是站在企業的角度來做。我們必須反向思考，有許多“物”已經在一個家裡，我們如何把這些不同的“物”串聯在一起，形成一個名副其實的物聯網來創造殺手級的應用。

現在很多大廠開始支援新的標準，以便讓這些“物”連線在一起，形成名副其實的物聯網，而不只是概念。

其實AI將為物聯網帶來顛覆性的機會。以我團隊開發的無線感知創新為例，上面提到的各種電器產品的世界級大廠都在和我們合作。電視想要知道有幾個人在看、誰在看，以便做選擇性廣告營銷。空調想要知道有沒有人、有多少人在哪個房間，來自動調節不同房間的溫度。廚房電器用品希望掌握家人的作息時間來適時提供服務，比如自動衝咖啡、煮飯等。

這些“物”更可以加乘起來提供前所未有的智慧服務。幾乎每個領域的大廠都非常樂意推動這個無線感知為物聯網帶來的無限商機。

6G最大的潛力應該是AI帶來的各種嶄新的服務。不是我偏頗，後面會提到的無線感知和定位會是6G最大的賣點。因為它提供了通訊之外的殺手級應用，利用電波感知我們的周遭和活動來幫助並增益我們的生活。

當我們說“無線”時，下個詞馬上聯想到的大都是“通訊”，也就是“無線通訊”。我們證明可以利用我們周遭無所不在的電磁波來感知，而不限於通訊。

“無線”這個詞以後不再只與“通訊”繫結，還和“感知”形成一對。無線通訊經歷了50年的演進來到5G時代，即將進入6G，而無線感知正處在起步階段，未來還有幾十年的發展期。

也就是說，現在是無線感知的啟蒙時期，我們正開啟一個嶄新的無線人工智慧革命，就像三十年前無線通訊剛開始的時候，然後3G、4G，直到現在 5G、6G時代。

我們之所以做得到，是因為我們有時間反演物理的基礎原理的重大突破，未來無線世界的發展將以感知的人工智慧為主軸，它將帶給現在的各工業產業革命性的改變。

我們不僅可讓傳統的Wi-Fi變成感知器——無線感知不用任何穿戴裝置，是完完全全的無侵入式感知——更能讓使用者在自然條件下感知到我們周遭的人事物。

所以我稱無線感知為我們新的第六感，新的無線人工智慧，加成於看觸聽聞味之上的新感覺。這將徹底改變我們的生活方式與福祉。

未來6G通訊技術將採用毫米波頻段，在這個頻段下，追蹤的精確度可以達到毫米的程度，這個時候大部分的功能就像是雷達，可直接在目視距離內完成各種功能，比如手勢辨識、人臉身形影像顯示、各種聲音的偵測檢知和重現。

也就是說未來的毫米波Wi-Fi有可能取代許多光學攝像機的功能，而用不著真的看到被攝物件。

我把時間反演這個大多數人都陌生的物理概念帶進我們的生活世界，它將無所不在地影響並提高我們的生活質量。一個無線感知的人工智慧時代即將到來。

AI並不是忽地從天而降或是從石頭縫裡蹦出來的，它仍然建構在以前所有的研究基礎之上，只是在深度學習上有重大突破性的發展，我們以前做的研究領域有各種名稱，現在統統被稱為AI。

跟以前的研究最大的不同是，因為深度學習帶來的優越能力，現在的科研解決的都是真實的而且是實際的問題，像是ChatGPT能夠學習並給出新的答案、汽車自駕、機器人模擬真人等，重要的資料都在工業界，尤其是大企業。事實上近年來，重大的突破都在少數幾個大企業，因為只有它們有很深的口袋來建造超大型資料中心、超大型GPU伺服器、超大型的雲端，有無人能與之匹敵的大資料，來建構上兆引數的超大型的深度學習模型。這是福是禍，我們只能拭目以待。

近年來相當令人矚目的ChatGPT就是一例，因為它最初是開源的，一般人也能用，所以讓大眾看到也體會到AI的能耐和能量。生成式AI基本要“先有”，然後“去找去兜”，之後最佳化打分，再提交最佳答案。

“先有”就是要先有一個龐大的資料庫，到各個圖書館、所有報紙典藏以及全世界所有的網站去“爬行”，建立起大到超乎想象的資料庫。

“去找去兜”就是去找到各種可能的答案，然後把可能的組合兜在一起。這件事的複雜度也是呈指數級增長的。整個過程所用的學習和模式的引數都在兆以上，而且還在持續快速增加。

從這種前所未有的規模和其所能達成的效果來看，如果這個不是工業革命，那什麼才是？

現在我們再請出水晶球來，談談AI和未來6G的融合。

很多人說AI的爆發會帶來一個虛擬世界。機器人，自駕車，甚至自駕飛機會逐漸取代一切。我們每個人都會有一個數字孿生，它存在於雲端之上，透過人在誕生之後的持續學習，數孿在思考和行為模式上幾乎就是真人的翻版。雲端之上的虛擬世界是所有人的數孿“生活”的地方，他們互相交流，甚至建立友誼，安排日程，回答電子郵件，無事不做，還不吃不喝不睡。那真人做啥？那時真人就在真實的極樂世界裡，過著童話般幸福快樂的日子。

可是這個數孿如何才能永續且不間斷地和真人做學習溝通呢？靠的就是大頻寬永續無縫連線的行動通訊，可能6G做得到，或許未來世代才行，把我思我見我做我的喜好完完全全地複製給數孿做永生的學習和連線。

不管信與不信，請不必大驚小怪，我這裡的論述是在強調，當AI和未來的通信匯集的時候，不可能的事都會變成可能。