人工智能的新发展趋势分析

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过去 30 年，信息科技经历几次巨大的质变，经历 e 化、互联网化、移动化、社群化、云端运算，以及近年的大数据、工业 4.0、物联网等等浪潮。从去年起，社会突然看见人工智能 (AI) 的威力及潜力，无论是产业或学研各界都对它充满期待。

看待 AI，有人忧心忡忡，有人冷眼以对，觉得只是另一波的蛋塔式流行。因此，我来谈谈 AI 与过去 30 年信息科技变革的同与异。
 

AI 其实与过去的所有信息科技质变一样，都由一波热潮来先行，热潮过后自然会退烧，但所带来的影响将会永久性地改变我们的生活及工作样态 (试想 20 年前怎么决定买不买某项商品?)。

记得 20 年前有开班教如何用计算机及 Office 软件，15 年前还有教上网及设计网页的课程吗? 现在这类型的课程几乎消失，不是会用 Office 软件及上网不重要，而是因为这些技能已成必备。

同样地，对于今天的 AI 学习热潮，你可能怀疑这一波热潮将持续多久。身为台湾人工智能学校执行官，我可以告诉你，这波热潮不会也不需要持续太多年。原因很简单，AI 退烧的同时，我们将慢慢发现它将无所不在，应用于我们生活及工作的各个角落，因此 AI 课程会慢慢并入学校教育、软件设计及各领域的专业课程里头，成为知识工作者的必备知识。

另一方面，AI 与过去 30 年的信息科技浪潮有些根本上的差异。e 化、互联网化、移动化、社群化、大数据等等趋势的本质都在于提供更多的「信息」; 云端运算、工业 4.0 及物联网都是运算平台的进展，在于能够收集及提供更多信息。一言以蔽之，过去 30 年的信息科技进展主要在于把更多更好的信息带给人们，以帮助人们做决策。

这一波的 AI 浪潮是信息科技史上头一遭，在信息运用上的突破，不再以人类为决策主体，而是企图由计算机来辅助甚至代替人类的决策。简单来说，过去的突破都在于讯息的提供，对我们的优势帮助是「加法」：多拥有一些讯息，竞争力是加分的。而这一波的突破，终于比较符合我们对于电「脑」的期待 (不再只是书僮)，开始让它来帮助人类做决策。因此，AI 带来的优势是「乘法」，基于我们拥有的讯息，让计算机进行比人类更客观更全面，可能也是更准确的判断，在竞争力上可有立竿见影的加乘效果，这是为什么它如此重要、忽略它如此致命的原因。

另一个不同之处，过去的科技进展，通常我们可用涵盖率 (coverage) 来衡量一家企业的导入进展。例如说公司内部有 100 个系统，有 70 个系统支持移动应用。但因为 AI 的目的在「决策」而不在「信息」，因此 AI 的导入进程应该用「绩效」来评估，就像在评估学生的学习成果一样。

一个残酷的事实是，十家在同一种产线同一个问题同样导入 AI 技术的同业，导入的绩效可能皆不相同。AI 的导入不是 0 与 1，未来每家公司都会导入 AI，但拥有足够深度的认知及技术 (以及数据治理)，才有可能借助 AI 的帮助下达到比同业更好的绩效。

趋势大师凯文. 凯利说：“如果你了解 AI，知道怎么与 AI 一起工作，以后你会先找到工作。” 未来，不懂驾驭 AI 的个人或企业，就像今天不会上网或没有 e 化一样，不一定会致命，但保证大幅丧失竞争力。因此，没有学不学的问题，而是早学或晚学的问题。你希望成为哪一种?
来源：大比特资讯

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