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跟台灣說再見的七年級博士生:台灣阻礙人才發展

專題/雙方過招全記錄 看川金會怎麼破局

名家觀點/AI時代來臨 企業準備好了嗎?

2017-07-27 00:40經濟日報 陳昇瑋

最近的科技新聞熱點在人工智慧(AI),街頭巷口人人都在談,更出現「人工智慧末日論」,好像AI就快要統治人類似的。事實上稍微對於AI技術有點認識,就會知道這些擔心是多餘的,這幾年進展快速的是弱AI,只會把一種工作做到最好;要真的能跟人對答如流及自我進化的強AI,影子都還沒看見。

人工智慧示意圖。 ingimage
人工智慧示意圖。 ingimage
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但即使是弱AI,因為已證明在許多產業應用上的價值,讓許多企業趨之若鶩,不論本來談不談/做不做資料科學及大數據研發及導入,今年開始都開始談AI。他們可能說,我們已從大數據階段「進化」到AI,比其他還在做大數據的公司還「先進」,這是種有趣的說法,剛好可以見證社會上有些人的不求甚解,經常在未真正瞭解一個詞彙之前就開始使用。

事實上,大數據、機器學習及AI是不可分割的。大數據是資訊來源,機器學習是資料的處理方法,藉以萃取出複雜的規則,讓電腦展現出擬似人類智慧的行為,我們稱為AI。換句話說,以今天的技術來說,大數據及機器學習是發展AI的必要條件;在AI技術領先的企業,同時也必然是大數據及機器學習的領先者,沒有人能夠跳過這兩者而直接開發出先進的AI系統。

因此,想要導入AI,過去欠的技術債,必須先還清。企業裡的資料基礎建設(例如資料倉儲)建好了嗎?資料管理有個統一的授權模式嗎?或是依舊得讓資料使用者一一去說服企業中分散各處的資料擁有者?資料的收集及產出有融入企業流程中嗎?還是每次得為了特定的專案再花人力時間資源來整理收集?資料應用的導入是預設得進行的常規任務,還是得另外花力氣去說服所有相關單位?分析資料的團隊是管理資料的團隊兼任,還是有個專業的資料分析團隊來進行?同時,所有的資料應用者都熟悉機器學習嗎?還是以傳統繪圖製表在做基礎層次的資料視覺化?

更直白的說,AI導入的難易度,根本就是看一家企業的E化程度是否徹底,是只有傳統上要做報表數字在 Excel表格那種淺層的E化?或是在企業流程中融入資料收集及以資料做輔助決策的那種E化?我們都知道E化不是0或1,同樣在做E化的公司及政府部門,層次可以天差地遠。這個概念也可以套用在雲端計算、大數據、資料分析上頭。千萬不要以為公司有資料倉儲,打開電腦就有報表可以看,公司同仁開會討論時都是基於漂亮的即時圖表,就是把大數據應用的很好的公司。

事實可能剛好相反,最淺層的資料應用是讓老闆每天看圖表;最最深入的資料應用應用是隱形的,看不到圖表。AlphaGo就是個例子,它是基於數不清的規則來運作,而不是看著一堆圖表學到如何下棋的。透過機器學習從資料萃取規則出來,而那些規則過於複雜,根本無法完整地視覺化呈現,只能以AI系統來直接應用這些規則,讓系統根據當前的輸入值提供最佳的輸出值。

過去幾年,我們在資料的蒐集及解讀上很熱中,對於機器學習這種以看不見圖表的方式來分析資料及發展AI應用有點後知後覺。十分期待本土各種產業在覺知後的奮起直追,特別在我們有特殊利基點的產業(如製造業、農業、生醫產業等)及社會領域(施政、公用事業、教育等)上,以真正踏實的AI發展來改善社會及產業體質。

(作者是中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長)

機器學習人工智慧

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