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<p>要深入了解產業如何應用人工智慧達成策略目標，首先必須瞭解AI究竟能做哪些事？無法做什麼事？企業對於AI又存在著哪些誤解？</p>
<p><span>在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。</span></p>

<p>最近幾年大家一定經常聽到，人工智慧是台灣產業轉型關鍵技術這樣的說法，也有不少企業宣布已經導入人工智慧。但是，到底什麼是人工智慧？我想我們必須在課程開始的第一個重點，先釐清這個概念。</p>

<h2 class="writingsH2"><strong>人工智慧定義</strong></h2>
<p><u>人工智慧的定義是，任何讓電腦能夠表現出類似人類智慧行為的技術。實現人工智慧的技術有許多種，目前這一波的人工智慧浪潮中，最主要用來實現人工智慧的技術叫做機器學習。</p></u>

<p>機器學習的定義是，能夠從資料裡頭學習到規則的演算法，之後我們就可以將這些規則實作在電腦系統中，讓電腦展現看起來有智慧的行為。依這個定義來看，機器學習需要有資料才能發揮功用，所以，是否有合適的可用資料也是實現人工智慧的關鍵之一。</p>

<p>因此，人工智慧、機器學習以及大數據這三個大家常見的名詞，事實上是息息相關的。今天的人工智慧系統，底層的引擎都是機器學習模型；而機器學習必須要基於大數據才能淬取出有用的規則。換句話說，<u>我們可以將大數據想成原料，機器學習則是處理這些原料的方法，而產出的結果就是人工智慧。</p></u>

<p><img src="/wp-content/uploads/2019/12/class1-1-e1576557161249.jpg" alt="人工智慧、大數據與機器學習" width="870" height="400" class="alignnone size-full wp-image-9882" /></p>

<p>人工智慧雖是台灣普遍關注的熱門議題，不僅企業想擁抱人工智慧，人才也想往人工智慧領域移動，大家也都聽過，人工智慧將帶領新一波科技革命，但究竟產業如何導入人工智慧，仍然是不太清楚。在認知不清的狀況下，台灣企業目前的資料運用程度，通常與人工智慧應用仍有一段距離。</p>

<h2 class="writingsH2"><strong>人工智慧發展的三個面向</strong></h2>

<p>所以，在今天的課程中，要跟大家談的第二個重點是，先了解人工智慧發展的三個面向，再聚焦台灣產業與人工智慧的關係。</p>

<p><u>人工智慧發展的第一個面向指的是技術發展，這個面向通常由學術界或業界實驗室來進行，鑽研機器學習演算法的改善。</u>它的目的是讓以前做不到的事變成可以做到，讓演算法可以基於同樣的資料在同樣的條件下，讓電腦表現出來更聰明。因為我們這個系列課程的目的在於人工智慧應用，在這次的課程中我們先不深入討論。</p>

<p><u>人工智慧發展的第二個面向是AI產業化，像大家都知道的無人車、無人機、無人商店或服務型機器人，這些以人工智慧技術為主軸，所發展出來的新產業或新商業模式，稱為AI產業化。</u></p>

<p><u>第三個面向，就是我們在這十二堂課程中要深入與各位分享討論的，叫做產業AI化。產業AI化指的是將人工智慧導入現有的各式產業中。</u>不論是製造業、金融業、零售業、服務業、農林漁牧業等等，都可以藉由人工智慧的協助，提升產品或服務的品質，同時降低管理、人事及生產成本等等，維持及提升產業競爭力，甚至成為升級及轉型的契機。</p>
<p><img src="/wp-content/uploads/2019/12/class1-2-e1576557397220.jpg" alt="人工智慧發展的三個面向" width="870" height="528" class="alignnone size-full wp-image-9884" /></p>

<h2 class="writingsH2"><strong>商業智慧平台不等於人工智慧</h2>

<p><u>不同產業對於產業AI化的需求與方向不太一樣。</u>根據我個人協助許多企業的經驗，金融業與電信業因為監理法規的要求，通常已累積大量交易及使用者行為資料；製造業方面，因為工業4.0與物聯網的觀念推行，尤其是電子製造業，許多中、大型廠商都積極蒐集從備料，排程，生產，出貨到實際運行的所有資料。另外，電商平台生而數位，掌握所有使用者的交易資料。大型零售業也在POS系統的幫忙之下，有限度地瞭解使用者喜好及行為。</p>

<p>這些產業基本上資料充足，且資料架構相對成熟，其中許多已經投資商業智慧平台，可以透過資源儀表板或關鍵績效指標的呈現，來做情勢評估，並據此進行管理。不過，應用數據報表來做情勢評估，仍仰賴人力來做解讀及決策，只是資料分析的最淺層應用，與人工智慧還有一段很長的距離。若企業自己覺得，我已經收集很多資料，每天也都有報表可以看，就是大數據的應用，那實在是太可惜了。 

<p>產業AI化談的就是下一步，在企業收集資料並有可能開始進行資料分析後，能讓「資料為企業產生價值」的終極手段，就是人工智慧。

<p>Gartner有篇報告將資料分析按深度分為四個階段：描述型分析、診斷型分析、預測型分析與指示型分析。這四種階段，分別要回答「發生了什麼？」「為什麼發生？」「未來是否發生？」「如何讓它發生？」這四個問題。其中，我們通常把前兩個層次，也就是描述型分析、診斷型分析，歸類為商業智慧平台的能力，而把後兩個層次，預測型分析與指示型分析，歸類為人工智慧，因為預測及指示，指示就是指下指令的動作，像是擁有人類智慧才能進行的工作。</p>
 
 

依我過去數年的觀察，比對上面所提到的描述、診斷、預測與指示四種資料分析階段，也可以說是資料運用的深度，目前台灣企業多數還停留在前兩個階段，甚至是第一個階段，也就是拿著數據產出報表，以人來解讀，號稱是洞察報告的階段。

須先破除「人類才能做決策」迷思
困難的是，有些企業誤以為這就是大數據分析該有的運用方式，因為只有人類可以理解瞬息萬變的市場，才有足夠的領域知識及經驗來進行企業裡各式大大小小的決策。這個理解在某些情境是正確的，畢竟今天的人工智慧還沒有真正的智慧；但在許多情境是錯誤的，有太多實例可以證明，在各式商業情境中，人工智慧進行決策，可以比有經驗的從業人員決策更為準確且快速。

因此，在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。大家必須破除「人類才能做決策」的迷思，將資料運用能力提升到「預測」與「指示」的層次，讓人工智慧以合適的角色、合適的方式進入合適的企業流程中，透過人與人工智慧協同合作，讓人工智慧在各方面為企業加分，無論是開源，節流或是提升企業效率。

要如何做到這一步呢？在下一次課程中，將會與各位分享，如何讓人工智慧持續變聰明的關鍵技術。
