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AI做決策...新大腦的乘法優勢

2018-03-16 01:12經濟日報 陳昇瑋

從去年起,社會突然看見人工智慧(AI)的威力及潛力,無論是產業或學研各界都對它充...
從去年起,社會突然看見人工智慧(AI)的威力及潛力,無論是產業或學研各界都對它充滿期待。 美聯社

過去30年,資訊科技經歷幾次巨大的質變,經歷e化、網際網路化、行動化、社群化、雲端運算,以及近年的大數據、工業4.0、物聯網等等浪潮。從去年起,社會突然看見人工智慧(AI)的威力及潛力,無論是產業或學研各界都對它充滿期待。

看待AI,有人憂心忡忡,有人冷眼以對,覺得只是另一波的蛋塔式流行。因此,我來談談AI與過去30年資訊科技變革的同與異。

AI其實與過去的所有資訊科技質變一樣,都由一波熱潮來先行,熱潮過後自然會退燒,但所帶來的影響將會永久性地改變我們的生活及工作樣態(試想20年前怎麼決定買不買某項商品?)。

記得20年前有開班教如何用電腦及Office軟體,15年前還有教上網及設計網頁的課程嗎?現在這類型的課程幾乎消失,不是會用Office軟體及上網不重要,而是因為這些技能已成必備。

同樣地,對於今天的AI學習熱潮,你可能懷疑這一波熱潮將持續多久。身為台灣人工智慧學校執行長,我可以告訴你,這波熱潮不會也不需要持續太多年。原因很簡單,AI退燒的同時,我們將慢慢發現它將無所不在,應用於我們生活及工作的各個角落,因此AI課程會慢慢併入學校教育、軟體設計及各領域的專業課程裡頭,成為知識工作者的必備知識。

另一方面,AI與過去30年的資訊科技浪潮有些根本上的差異。e化、網際網路化、行動化、社群化、大數據等等趨勢的本質都在於提供更多的「資訊」;雲端運算、工業4.0及物聯網都是運算平台的進展,在於能夠收集及提供更多資訊。一言以蔽之,過去30年的資訊科技進展主要在於把更多更好的資訊帶給人們,以幫助人們做決策。

這一波的AI浪潮是資訊科技史上頭一遭,在資訊運用上的突破,不再以人類為決策主體,而是企圖由電腦來輔助甚至代替人類的決策。簡單來說,過去的突破都在於訊息的提供,對我們的優勢幫助是「加法」:多擁有一些訊息,競爭力是加分的。而這一波的突破,終於比較符合我們對於電「腦」的期待(不再只是書僮),開始讓它來幫助人類做決策。因此,AI帶來的優勢是「乘法」,基於我們擁有的訊息,讓電腦進行比人類更客觀更全面,可能也是更準確的判斷,在競爭力上可有立竿見影的加乘效果,這是為什麼它如此重要、忽略它如此致命的原因。

另一個不同之處,過去的科技進展,通常我們可用涵蓋率(coverage) 來衡量一家企業的導入進展。例如說公司內部有100個系統,有70個系統支持行動應用。但因為AI的目的在「決策」而不在「資訊」,因此AI的導入進程應該用「績效」來評估,就像在評估學生的學習成果一樣。

一個殘酷的事實是,十家在同一種產線同一個問題同樣導入AI技術的同業,導入的績效可能皆不相同。AI的導入不是0與1,未來每家公司都會導入AI,但擁有足夠深度的認知及技術(以及資料治理),才有可能藉由AI的幫助下達到比同業更好的績效。

趨勢大師凱文.凱利說:「如果你了解AI,知道怎麼與AI一起工作,以後你會先找到工作。」未來,不懂駕馭AI的個人或企業,就像今天不會上網或沒有e化一樣,不一定會致命,但保證大幅喪失競爭力。因此,沒有學不學的問題,而是早學或晚學的問題。你希望成為哪一種?

(作者為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及台灣人工智慧學校執行長)

雲端運算 大數據 物聯網

陳昇瑋

作者為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及台灣人工智慧學校執行長。堅信大數據及人工智慧的價值,長期推廣資料科學在各領域的應用。他期待讓資料科學及人工智慧在台灣不再是口號,而是真實拿來創造價值及協助產業升級的工具。
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