人工智能的新发展趋势分析

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?
 

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