讀《人工智慧在台灣》學習如何跟上人工智慧 讓AI真的幫上忙

2023/05/11閱讀時間約 5 分鐘
《人工智慧在台灣》
這是一本講述人工智慧的發展,以及企業在導入人工智慧會遇到的困境,和擁抱人工智慧所需要具備的條件,給身在台灣的各位一個思考的方向,是一本很值得一讀的書。
人工智慧不是什麼特別新的概念,早在這一波開始前就有兩次的人工智慧革命,前兩次的人工智慧仰賴專家來定義清楚邏輯,讓電腦根據此定義來進行決策或是透過專家的所學來撰寫程式,而如哲學家伯蘭尼悖論所揭示:我們懂的事情比我們能表達的還多,有些機器出了問題,老師傅聽聲音就能知道,但不知如何將這樣子的專業拆分成不同的因子來做傳承,這也是前兩次人工智慧無法蓬勃發展很大的困境;而第三次人工智慧則是不特別仰賴人為專業,以大量的數據交由電腦進行機器學習,從中找出特有的模式(pattern)。
機器學習又可簡單分為傳統型及深度學習,書中以找出眼睛病變的因子為例來說明,傳統型機器學習是請領域專家提供大量眼睛病變的照片,而後再與機器學習專家一同定義出可能造成病變的領域特徵:微血管寬度、深色斑塊數量等,領域專家在傳統型機器學習佔有很重要的地位,需協助提供標注資料(病變照片)、定義出領域特徵(微血管狀態)及與撰寫演算法的機器學習專家一同溝同訓練模型;而深度學習跟傳統型不一樣的地方是機器本身自行定義領域特徵,乍看之下完全完勝傳統型機器學習,但深度學習的模型常會更為複雜、運算能力要求高、仰賴高品質的資料,這些在導入人工智慧上都會遇到最直接的成本問題;可簡易概分將較簡易的結構化資料交給傳統型機器學習而非結構化資料交由表現較佳的深度學習。
書中看了特別有感的是五個在應用人工智慧旅途上會有的迷思:資料等於價值、導入是資訊部門的事、資料分析就是產生報表、電腦贏不過人的專業、導入系統或平台就可以解決問題,這些也都是之前在將RPA介紹給客戶時常會遇到的問題集,而我們在這之中的腳色則是透過專業的角度來破解客戶會有的迷思。

資料本身就有價值?

並不是所有的資料都是符合需求的資料,資料來源及資料本身需要進行相對應的前置處理及萃取,要將對的資料以對的方式放在對的應用場景,如電信業者的通話紀錄給行銷公司可能可以拿來做點電銷,但給治安機關則可能可以拿來偵破詐騙集團,同樣的資料光不同的場域就會造成不一樣的社會價值;是否有價值除了須檢驗資料是否完整及正確,也要了解資料與產出之間的連接,才能期許有較好的資料產出。

導入是資訊部門的事?

人工智慧所需要的資料勢必需要各使用單位的投入,進行完開發及分析後,仍須要有使用單位來協助驗證,若沒有跨部門的支持有可能發生責任歸屬的紛爭,讓後續遇到問題,長官的支持與鼓勵也是很重要的環節;資料分析就是產出報表?這個也特別有趣,能夠轉換成報表的常會是結構化的資料,針對這些結構化資料再轉成別的形式,作者認為是很多此一舉。

電腦決策贏不過人的經驗?

人的大腦記憶有限,會將資訊簡化成特定模式,這樣的認知與記憶方式造成人類在決策上會有忽略的盲點,或是有關聯的弱訊號無法掌握,而機器不會受到這樣的限制,只要有夠強大的運算能力及資料源即可;導入系統或平台就能解決問題?人工智慧與一般資訊系統不一樣,是一種以已知來預測未知的方法,應用的層面也包山包海,每家企業的做法都依照企業狀況而有所不同,問題不在有沒有導入人工智慧,而應該著重在人工智慧導入的深度及廣度。
人工智慧勢在必行,但要有好的應用跟導入有許多關鍵要素,需要有好的開發人員、好的資料來源、夠強的硬體基礎架設,長官的支持能夠不追求短期的效益,協助跨部門之間的合作,讓不同單位的人能夠找出適合的應用場景及問題,來讓人工智慧接手處理。
之前在前公司上班的時候也常常遇到這些迷思,我想這跟人工智慧與RPA的特性有點類似,哪裡都可以用,跟各個業務單位有非常密切的關係,所以在這種狀態下,找到對的應用場景跟有效益的流程變得格外的重要,那在流程自動化的過程中,比起直接把RPA當作一套工具帶入現有的流程,更應該要先將流程梳理清楚或是看是否能夠透過系統串接把問題解決。很多時候是跨部門之間互相了解的不夠通透,常常會是我們在中間協助以一個專家的口吻來幫忙企業內部各單位的溝通,也常常要告訴客戶流程自動化不是要取代人的工作,而是讓彼此的專業達到最大化。
流程自動化、資料倉儲、雲端運算之所以這麼的火熱,也跟企業們積極想要透過人工智慧找到解決企業困境的企圖心有十分緊密的關係。流程自動化將企業內外部所會遇到的業務流程產生的資訊留下數位軌跡,增加資料的廣度;資料倉儲協助將資料源進行前置的處理,以提供機器學習乾淨的資料源;雲端運算則協助企業不用花費大量的硬體設備投資,獲得足夠分析的運算能力,未來有更多的感測器、更多的數據,真的很期待未來各種人工智慧應用後可能會有的樣貌。
書中還有提到很多給政府的建言,對白領工作者的建議,要如何提升自己的技能,提升機器不擅長的領域,讓自己能夠跟上人機協作的浪潮,還有作者本人對台灣的觀察與期許,真的看完是滿滿的感動,很謝謝台灣還有像是作者這樣的學者好好的在耕耘這塊田地,是很棒的一本書,以台灣為背景出發特別的讓人有感。
我是軌軌,是個喜愛讀書的科技業上班族,發現自己如果沒有留下文字記錄,等到同事或是朋友請我推薦時,總會支支吾吾講不出理由,最後只能霸氣的說:「反正就是本好書啦!」深感這樣子實在不行,故養成了讀完書進行反思的習慣,希望我的心得能夠讓忙碌的大家鼓起勇氣,勇敢地打開書,省去一些挑書選書的時間,享受讀書的平靜好時光。
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