國眾新聞專題

因為需要 才需要應用 (下)

因為需要 才需要應用 (下)

多年前AlphaGo擊敗世界棋王的那一刻起,人們就開始相信「人工智慧」會超越「人類智慧」;之後的演變人們開始擔心未來是否只有人工智慧可以擊敗人工智慧?未來是否人類大部分工作將會被機器取代?

人類生活將會因人工智慧的發展徹底改變?但是,這一天終究會來臨,只是還需要多久時間? 沒有人或是市場預測可以說個定數,因為機器要學會做的事,是可以像人類一樣的思考與反應,做出複雜的判斷,這是一個不可逆的趨勢,並且終將改變人類的生活。既然人工智慧是不可逆的趨勢,那麼就應該去認識、理解,並且有能力判斷如何擁抱與應用。

現在市場上標榜使用人工智慧的公司及服務不勝枚舉,新創公司幾乎都必須與大數據及人工智慧沾上邊才有賣點。但是目前的市場非常紛亂,這些在實驗室被驗證的人工智慧理論,是否會發展為成熟產品,能可靠的運用於實際應用場景中,仍然有待時間來驗證。這一波人工智慧浪潮會推向何方,何時會形成大浪沖擊我們,無法確切預知,但是我們應該跟上腳步,提早思考可能應用的場景與案例,才能應付AI的變化。

Gartner 所公布的十大物聯網策略技術趨勢中,引領 2018 至 2023 年企業數位創新的技術,人工智慧(AI)落地應用的重要趨勢,即為人工智慧。該單位預測:「數據是物聯網的動力,而企業從數據當中發掘意義的資訊,將左右企業長期的成就。未來人工智慧將被用來處理各式各樣的物聯網數據,包括影片、靜態影像、語音、網路流量以及感測器資料。」2019年全球連網物件數量將達142億,並在2021年將達到250億。從進一步預估資料呈現,2023年前人工智慧的技術分野仍相當複雜,主要是因為許多IT廠商正重金投資人工智慧技術,除各種人工智慧技術並存外,新的服務及相關投資也不斷產生。

每一間企業都已經知道人工智慧的重要性,甚至也開始著手蒐集大量的數據,卻仍有企業不知如何佈局,仍在嘗試挖掘數據背後的金礦,找尋人工智慧應用的方式,及尋覓各種商業模式的可能性。現在儘管已經有實際應用,人工智慧仍在相當初期的發展階段。站在先行者的肩膀上,減少誤區、降低企業試錯成本,2019 年的未來商務產業沙龍就專注在「人工智慧與數據變現」,是所有想在數位轉型企業,所關注的重大議題。

AI 轉型的實際應用,供應鏈、銷售與行銷,是第一個大機會。 從市場的情資可以看到產業界的人工智慧整體採用率仍有高成長的空間,各行各業的組織正密切關注這門技術的應用,想要知道它能為自家事業做些什麼。它們的確應該怎麼做,從分析法當中創造的所有潛在價值,有40%來自稱做「深度學習」(deep learning)這個領域的人工智慧技術(深度學習使用多層的人工神經網路。如此稱呼是因為它們的結構和功能大致是參考人類的大腦)。整體來說,市場規模估計深度學習每年的價值,可能在3.5兆到5.8兆美元之間。

不過,許多企業領導人仍不完全確定應該在什麼地方應用人工智慧,以獲取最高的報酬。畢竟,在整個企業各處導入人工智慧,需要大量投資人才,以及技術堆疊(tech stack)升級,還要推展全面性的變革計畫,以確保人工智慧帶來有意義的價值,無論創造價值的方式是協助做出更好的決策,還是增進面對消費者的應用。人工智慧應用在何處那就是:跟著錢流走。 企業領導人若要了解應把人工智慧應用在何處,另一種方式是觀察哪些職能已經在善用傳統的分析技術。人工智慧創造價值的最大潛力,在於神經網路技術可提供高於既有分析技術的績效,或是產生額外見解和應用的使用案例中。

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