Appier:產學合作才能培育更多AI人才

記者洪聖壹/台北報導

Computex 2016 設立的新創展區 InnoVEX,邀請 Appier 執行長暨共同創辦人游直翰與來自台灣新創競技場(Taiwan Startup Stadium)的Holly Harrington,提到大數據本身沒有太大的意義,重點在於數據的應用,在這當中,機器學習技術將扮演最關鍵的角色。

游直翰表示,「大數據(big data)指的是大量的資料,假如我們把人工智慧比喻成一道「佳餚」,那數據就可以被看作是成就一道美味佳餚的『食材』。光看資料本身,並沒有太大的意義,就像一般人的焦點會放在烹調完成後的料理,而不是糖、蛋、麵粉等食材。」

他更進一步指出,機器學習(machine learning)是電腦處理各種資訊、辨識模式(pattern)並且學習的過程,若以做蛋糕來比喻,就是將糖、蛋、麵粉等食材混合在一起,攪拌變成麵糊,成為蛋糕的原型。至於人工智慧(artificial intelligence),簡單來說就是「成果」,也就是製作完成的蛋糕。在完成一道料理後,你可以持續蒐集各種不同的回饋與意見,不斷精進自己的廚藝。

套用在AI領域,就是讓使用者透過各種學習回饋機制,機器將變得愈來愈聰明,做出更精準的決策,並且有效率地完成更多任務。至於深度學習(deep learning)則是機器學習的一個分支,主要的概念是讓機器去模仿人腦處理大量資訊。深度學習是以複雜的數學模型為基礎來建立人造神經網絡,因此是更接近人腦的學習方式,這一切都已經正在進行中,在未來五年、十年後還會在世界驅動更大的變革,改寫人類生活的樣貌。

談到所謂的 AI+,Appier 認為只要是會產生資料的地方,就有AI可以發揮之處,這就是「AI+」的概念,當中包括AI+商業、AI+醫療、AI+教育等,都屬於相關的應用範疇。

Appier 表示,將AI應用在商業上,主要有三個優勢:

第一:AI的模式辨識(pattern recognition) ─ 透過AI的模式辨識,企業可以從雜亂無章的資料中,找出規律與關聯性,根據有價值的洞察來做決策。

第二:AI可以處理大量資料 ─ 在網路雲端世界中,不論是跨國大型企業或者在地的小公司,每天要處理的資料早已大幅超越人腦可以負荷的範圍,企業需要一個像AI一樣可以真正處理大量資料、並且篩選出有用資訊的工具。

第三:AI可以定義明確的目標 ─ 一個企業的營運非常仰賴「規則(rule)」,所有決策都必須有所依歸,而AI可以在明確的目標下不斷優化,協助企業做出最精確的商業決策,不論是企業中的行銷、人資、財務或物流單位都能受惠。

在這波以軟體為主流的科技研發趨勢中,Appier 指出台灣有強大的人才優勢,「產學合作」將會是培育更多台灣人才的關鍵因素。而拜網路科技所賜,許多主攻軟體業務的台灣企業得以快速拓展版圖,不論大小企業,擁有承擔失誤與風險的勇氣,才能激盪出更多新的創意。

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