(10673,11,'2020-02-01 11:20:52','2020-02-01 03:20:52','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>談到人工智慧，大概最流行的話題就是「有哪些工作會被取代」。在本課中從工作的本質出發，詳細分析什麼樣的工作容易被取代，又有哪些工作不可能由人工智慧代勞，最重要的是，應該如何正確看待人工智慧未來對我們工作產生的影響。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆，有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span></p></blockquote>\r\n<p>經常有人問我，進入人工智慧時代之後，是不是一定要當軟體工程師才有前途？如果不是工程背景的人，是不是註定要被淘汰？今天的課程就跟大家分享，如果你不是工程出身，也不會寫程式，面對來勢洶洶的人工智慧浪潮，應該如何規劃自己的職涯，維持職場競爭力。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不同工作性質 AI 扮演角色大不相同</strong></h2>\r\n<p>首先，請大家先拋開經常聽說的各種恐嚇，說什麼人工智慧會很快取代人類大部分的工作，甚至統治人類。我們應該回過頭來，先分析自己工作的主要成分是什麼，或許可以<span class=\"blueP\">大致分成四類，分別是行政管理(management)、溝通 (communication)、決策 (decision)，以及創造 (creation)。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>行政管理：由 AI 代勞可節省大量時間</strong></h2>\r\n<p>我們先從行政管理談起，例如資料整理、工作報表、考勤紀錄、薪資發放、績效考核等，這些工作有些部分未來可以交由人工智慧來執行。</p>\r\n<p>根據《哈佛商業評論》針對 14 個國家的 1,770 位經理人進行問卷調查，發現目前各層級的經理人都投入大量時間在行政管理工作上，像是協調員工的工作日程及報告撰寫。事實上，《哈佛商業評論》估計，企業若把這些工作轉交給人工智慧處理，至少能夠幫主管節省一半的行政管理時間。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>溝通：視內容複雜程度而定</strong></h2>\r\n<p>第二種類型的工作為「溝通」，舉凡推銷、談判、公關、遊說、報告、接受申辦、查詢、客服等工作。照目前的人工智慧技術發展來看，大部分需要人與人直接溝通的工作不會被人工智慧取代。但有較固定形式的問答，例如餐廳訂位、購票、預約及客服，甚至電話行銷的「意願判斷」階段，的確有可能會慢慢由人工智慧來分擔。</p>\r\n<p>有趣的是，感覺類似的餐廳訂位跟機場接送預約，其實大不同。餐廳訂位只需要時間、人數、兒童餐具、包廂等資訊；機場接送則需要知道時間、人數、飛機航班、航廈、接送點、行李件數、兒童座椅、有沒有指定車款等問題，而且很多問題是去程回程都不一樣。<span class=\"blueP\">這兩種客服工作需要確認的資訊不同，對人工智慧系統來說，複雜度就有很大差別。</span></p>\r\n<p>同樣也從事客服工作，圖書館員的工作更複雜，被詢問的問題更是千奇百怪，從借還書、找書、書籍推薦、找論文、如何播放影片、資料庫查詢、書籍遺失等各種疑難雜症，類似這樣的工作，比較難被人工智慧取代。  </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>決策：資料質量夠  AI可比人類更準確快速</strong></h2>\r\n<p>第三類型的工作在於「決策」，包括創投、併購、選商、行銷、人員招募、陌生開發、客戶回訪、審核、基金操盤、商品開發、活動舉辦、定價，決定要不要買、要不要投資、要不要賣、賣多少錢，都屬於這類工作內容。而這也是大部分白領工作者的工作重點，稍後我會再跟各位深入討論。</p>\r\n<p>要特別提出的是，雖然今天的人工智慧仍是「弱人工智慧」，無法真正具有思考及學習能力，但已有太多實例可以證明，只要有足夠質量的資料，在各式商業情境中，讓人工智慧進行決策，可以比最有經驗的從業人員決策更為準確及快速。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造：很難被人工智慧取代</strong></h2>\r\n<p>第四類型的工作是「創造」，指的是無中生有的工作，像是寫程式、設計圖表、平面設計、寫作、企劃以及藝術創作等。<span class=\"blueP\">人工智慧或許可以幫忙整理、找資料或者提供線索，但短時間內沒有取代人類的可能，也就是說，創造的工作很難被人工智慧取代。</span></p>\r\n<p><span class=\"blueP\">綜合分析這四種類型的工作，創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆；有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span>例如在既有的文章與圖片中挑選，重組為新的作品，像是數位內容策展、產品組合、不同行銷訴求的廣告文案等，這類型的工作，<span class=\"blueP\">看似創造，但是以「決策」為核心，只要有大量的資料及可量化的績效，不久的將來，也很可能由人工智慧來代勞。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造可能只是一連串小決策的組合</strong></h2>\r\n<p class=\"blueP\">例如，阿里巴巴集團旗下的廣告交易平台「阿里媽媽」在 2018 年 6 月推出「AI 智能文案」系統，從淘寶、天貓的上億條標題文案中篩選出數百萬條，再經過自然語言處理，可以自動快速生成文案。無論是只需要幾個字的短標題，還是60字左右的商品描述，都能自動生成，根據他們宣稱，此系統能夠在1秒內產生2萬個短標題。</p>\r\n<p>這個系統甚至還能指定文案的風格，像是功能型、特價型、寫實型、逗趣型、古詩詞型等等。行銷人員不必再絞盡腦汁想標題文案，只要選擇自己覺得滿意的那組方案，就可以快速地完成工作。</p>\r\n<p>相信大家可以注意到，行銷文案寫作原本常被認為是「創造」性的工作，但其實只是一連串小決策的集合，而且是非常適合由人工智慧來處理的決策類型。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>滿足這三個條件就適合由 AI 進行決策</strong></h2>\r\n<p>什麼樣的決策適合由人工智慧來進行？有幾個檢查的規則。我們通常把可能影響決策的因素稱為 X，X 包含的變數可多可少，從兩三個到成千上萬個變數都可以；同時把決策變數稱為 Y，例如一個信貸申請案件有沒有被核可，或是一個行銷文案帶來多少業務收入都是決策變數。如果某個決策問題滿足以下三個條件，就很適合由人工智慧來執行：</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp1. 決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠的關聯性。</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp2. 成對的決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠多的樣本。</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp3. X 及 Y 的資料品質夠好，兩者之間的關聯性有足夠的一致性：也就是若 X1 及 X2 很像，那他們分別所對應的 Y1 及 Y2 應該也會很接近。</p>\r\n<p>從這三個條件來看，不難理解為什麼阿里媽媽的AI智能文案系統能夠快速產出方便好用的文案。按照同樣的標準，也可以盤點出適合人工智慧的決策工作至少還包含：行銷優惠方案、該去拜訪哪個客戶、預估產品交期、預測產品銷量以提前預備原料、貸款該不該核可，個人化的廣告文宣設計，甚至零售店點的展店決策等，都很適合以人工智慧來做半自動或全自動的決策輔助。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>這些事情目前仍必須由人類做決策</strong></h2>\r\n<p>當然，也有許多決策不適合由人工智慧來進行。<span class=\"blueP\">例如併購，因為一家公司的產品、員工、製造、研發及銷售能量很難量化，連資料都無法成形，因此人工智慧派不上用場；同樣的理由，創投與選商也不適合由人工智慧來做決策。另外像新市場的開發及新商品的定價，通常也有難以量化及樣本太少的問題，還是只能由人類來做決策。</span></p>\r\n<p class=\"blueP\">一個簡單的判斷方法，若你覺得自己的日常決策工作背後有些原則，可以完整寫出來或說出來，而且例外狀況不多，那通常就是人工智慧可替代的決策。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人機協同工作將成為常態</strong></h2>\r\n<p>那麼，人工智慧會立刻取代我們的工作嗎？別擔心，即使你的工作是以人工智慧可替代的決策為主，未來可能會慢慢有人工智慧的參與，從提供決策輔助開始，逐漸轉變為人類與人工智慧分工合作。也就是說，<span class=\"blueP\">常規性的工作由人工智慧來進行，而人類負責處理特例以及持續改善人工智慧的效能。這樣一來，整體工作的品質及效率都能夠獲得提升。</span></p>\r\n<p>同時，日後企業的績效評估應該要審視人機協同工作的整體表現，而不是只看人工決策的部分，<span class=\"blueP\">因此職場工作者是否具備與人工智慧協同合作的能力會成為關鍵，企業裡的人力資源單位也要對此有所認知，預先做好準備。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人機協同範例：美國 Stitch Fix 用人工智慧賣衣服</strong></h2>\r\n<p>2017 年在美國上市的 Stitch Fix 就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出 14 億美元的市值，在美國目前擁有兩百萬活躍用戶。</p>\r\n<p>Stitch 的營運模式相當簡單，加入會員時先繳交 20 美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是 Stitch 依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付 20 美元的運費。</p>\r\n<p>這種營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼 Stitch 有辦法獲得消費者的持續支持？因為有<span class=\"blueP\">強大的人工智慧團隊，針對會員在註冊時填寫的詳細問卷，與每次接受及拒絕的品項記錄，找出每個用戶的穿著品味及偏好，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服，以符合每個用戶的需求，降低退貨率。</span></p>\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是科學可以掌握的行為，總有些人工智慧無法理解的考慮，得由專家與人工智慧協同合作。例如某些用戶老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會，或是參加重要的面試等。因此，Stitch 還有三百多位時尚造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求體驗，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n<p>從這個例子來看，<span class=\"blueP\">與人工智慧協同合作最簡單的績效評估方式是：有沒有讓工作效率更快？是不是讓決策更準？</span>具體的合作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；或是以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧是工具，也是白領工作者的得力助手</strong></h2>\r\n<p>再回到人工智慧對於工作的取代性這個問題，若<span class=\"blueP\">你的工作以創造，或是人工智慧無法替代的溝通及決策為主，在可預見的未來，你的工作仍然很安全；而且，人工智慧將成為你的得力助手，</span>它們可以給予各種提示與線索，做決策上的輔助，讓你的工作表現更快更好，或是提供的服務更貼心。</p>\r\n<p>另一方面，<span class=\"blueP\">若你的工作內容大部分可由人工智慧替代，不妨考慮逐漸往創造、策略、溝通或管理的功能移動，讓自己從可能被人工智慧取代，提升為讓人工智慧為自己工作的人才。</span></p>\r\n<p>總結來說，對於非工程背景、不會寫程式的白領工作者而言，能不能善用人工智慧、與人工智慧協同合作，會是影響白領工作者未來職場競爭力的關鍵。</p>\r\n<p>這系列課程就是希望提升所有聽眾對於人工智慧的認識，要知道人工智慧是什麼、破除以訛傳訛的迷思、了解人工智慧的能與不能，再加上對於職場工作的分析，就可以知道，人工智慧只是個工具。甚至，不妨把它當成是複雜版本的Excel，它不會取代我們，更不會統治我們，只要用得好，將成為我們在職場上的得力助手。</p>','台灣產業AI化的問題9〉非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？','','inherit','closed','closed','','10660-revision-v1','','','2020-02-01 11:20:52','2020-02-01 03:20:52','',10660,'https://aiacademy.tw/10660-revision-v1/',0,'revision','',0),(10674,11,'2020-02-01 11:27:00','2020-02-01 03:27:00','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第四，沒有變異的資料，等於沒有資訊，同樣不會有答案。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價 1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成 2000 元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數 Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第七，人工智慧導入之後必然造成企業工作方式或流程的改變。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業 AI 化航向未來。</p>','The Issue of Taiwan\'s Industrial AI Series(10):10 things managers should know before adopting AI','','publish','closed','open','','10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai','','','2021-06-07 17:53:00','2021-06-07 09:53:00','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10674',141,'post','',0),(10675,11,'2020-02-01 11:28:31','2020-02-01 03:28:31','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>談到人工智慧，大概最流行的話題就是「有哪些工作會被取代」。在本課中從工作的本質出發，詳細分析什麼樣的工作容易被取代，又有哪些工作不可能由人工智慧代勞，最重要的是，應該如何正確看待人工智慧未來對我們工作產生的影響。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆，有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span></p></blockquote>\r\n<p>經常有人問我，進入人工智慧時代之後，是不是一定要當軟體工程師才有前途？如果不是工程背景的人，是不是註定要被淘汰？今天的課程就跟大家分享，如果你不是工程出身，也不會寫程式，面對來勢洶洶的人工智慧浪潮，應該如何規劃自己的職涯，維持職場競爭力。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不同工作性質 AI 扮演角色大不相同</strong></h2>\r\n<p>首先，請大家先拋開經常聽說的各種恐嚇，說什麼人工智慧會很快取代人類大部分的工作，甚至統治人類。我們應該回過頭來，先分析自己工作的主要成分是什麼，或許可以<span class=\"blueP\">大致分成四類，分別是行政管理(management)、溝通 (communication)、決策 (decision)，以及創造 (creation)。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>行政管理：由 AI 代勞可節省大量時間</strong></h2>\r\n<p>我們先從行政管理談起，例如資料整理、工作報表、考勤紀錄、薪資發放、績效考核等，這些工作有些部分未來可以交由人工智慧來執行。</p>\r\n<p>根據《哈佛商業評論》針對 14 個國家的 1,770 位經理人進行問卷調查，發現目前各層級的經理人都投入大量時間在行政管理工作上，像是協調員工的工作日程及報告撰寫。事實上，《哈佛商業評論》估計，企業若把這些工作轉交給人工智慧處理，至少能夠幫主管節省一半的行政管理時間。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>溝通：視內容複雜程度而定</strong></h2>\r\n<p>第二種類型的工作為「溝通」，舉凡推銷、談判、公關、遊說、報告、接受申辦、查詢、客服等工作。照目前的人工智慧技術發展來看，大部分需要人與人直接溝通的工作不會被人工智慧取代。但有較固定形式的問答，例如餐廳訂位、購票、預約及客服，甚至電話行銷的「意願判斷」階段，的確有可能會慢慢由人工智慧來分擔。</p>\r\n<p>有趣的是，感覺類似的餐廳訂位跟機場接送預約，其實大不同。餐廳訂位只需要時間、人數、兒童餐具、包廂等資訊；機場接送則需要知道時間、人數、飛機航班、航廈、接送點、行李件數、兒童座椅、有沒有指定車款等問題，而且很多問題是去程回程都不一樣。<span class=\"blueP\">這兩種客服工作需要確認的資訊不同，對人工智慧系統來說，複雜度就有很大差別。</span></p>\r\n<p>同樣也從事客服工作，圖書館員的工作更複雜，被詢問的問題更是千奇百怪，從借還書、找書、書籍推薦、找論文、如何播放影片、資料庫查詢、書籍遺失等各種疑難雜症，類似這樣的工作，比較難被人工智慧取代。  </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>決策：資料質量夠  AI可比人類更準確快速</strong></h2>\r\n<p>第三類型的工作在於「決策」，包括創投、併購、選商、行銷、人員招募、陌生開發、客戶回訪、審核、基金操盤、商品開發、活動舉辦、定價，決定要不要買、要不要投資、要不要賣、賣多少錢，都屬於這類工作內容。而這也是大部分白領工作者的工作重點，稍後我會再跟各位深入討論。</p>\r\n<p>要特別提出的是，雖然今天的人工智慧仍是「弱人工智慧」，無法真正具有思考及學習能力，但已有太多實例可以證明，只要有足夠質量的資料，在各式商業情境中，讓人工智慧進行決策，可以比最有經驗的從業人員決策更為準確及快速。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造：很難被人工智慧取代</strong></h2>\r\n<p>第四類型的工作是「創造」，指的是無中生有的工作，像是寫程式、設計圖表、平面設計、寫作、企劃以及藝術創作等。<span class=\"blueP\">人工智慧或許可以幫忙整理、找資料或者提供線索，但短時間內沒有取代人類的可能，也就是說，創造的工作很難被人工智慧取代。</span></p>\r\n<p><span class=\"blueP\">綜合分析這四種類型的工作，創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆；有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span>例如在既有的文章與圖片中挑選，重組為新的作品，像是數位內容策展、產品組合、不同行銷訴求的廣告文案等，這類型的工作，<span class=\"blueP\">看似創造，但是以「決策」為核心，只要有大量的資料及可量化的績效，不久的將來，也很可能由人工智慧來代勞。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造可能只是一連串小決策的組合</strong></h2>\r\n<p class=\"blueP\">例如，阿里巴巴集團旗下的廣告交易平台「阿里媽媽」在 2018 年 6 月推出「AI 智能文案」系統，從淘寶、天貓的上億條標題文案中篩選出數百萬條，再經過自然語言處理，可以自動快速生成文案。無論是只需要幾個字的短標題，還是60字左右的商品描述，都能自動生成，根據他們宣稱，此系統能夠在1秒內產生2萬個短標題。</p>\r\n<p>這個系統甚至還能指定文案的風格，像是功能型、特價型、寫實型、逗趣型、古詩詞型等等。行銷人員不必再絞盡腦汁想標題文案，只要選擇自己覺得滿意的那組方案，就可以快速地完成工作。</p>\r\n<p>相信大家可以注意到，行銷文案寫作原本常被認為是「創造」性的工作，但其實只是一連串小決策的集合，而且是非常適合由人工智慧來處理的決策類型。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>滿足這三個條件就適合由 AI 進行決策</strong></h2>\r\n<p>什麼樣的決策適合由人工智慧來進行？有幾個檢查的規則。我們通常把可能影響決策的因素稱為 X，X 包含的變數可多可少，從兩三個到成千上萬個變數都可以；同時把決策變數稱為 Y，例如一個信貸申請案件有沒有被核可，或是一個行銷文案帶來多少業務收入都是決策變數。如果某個決策問題滿足以下三個條件，就很適合由人工智慧來執行：</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp1. 決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠的關聯性。</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp2. 成對的決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠多的樣本。</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp3. X 及 Y 的資料品質夠好，兩者之間的關聯性有足夠的一致性：也就是若 X1 及 X2 很像，那他們分別所對應的 Y1 及 Y2 應該也會很接近。</p>\r\n<p>從這三個條件來看，不難理解為什麼阿里媽媽的AI智能文案系統能夠快速產出方便好用的文案。按照同樣的標準，也可以盤點出適合人工智慧的決策工作至少還包含：行銷優惠方案、該去拜訪哪個客戶、預估產品交期、預測產品銷量以提前預備原料、貸款該不該核可，個人化的廣告文宣設計，甚至零售店點的展店決策等，都很適合以人工智慧來做半自動或全自動的決策輔助。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>這些事情目前仍必須由人類做決策</strong></h2>\r\n<p>當然，也有許多決策不適合由人工智慧來進行。<span class=\"blueP\">例如併購，因為一家公司的產品、員工、製造、研發及銷售能量很難量化，連資料都無法成形，因此人工智慧派不上用場；同樣的理由，創投與選商也不適合由人工智慧來做決策。另外像新市場的開發及新商品的定價，通常也有難以量化及樣本太少的問題，還是只能由人類來做決策。</span></p>\r\n<p class=\"blueP\">一個簡單的判斷方法，若你覺得自己的日常決策工作背後有些原則，可以完整寫出來或說出來，而且例外狀況不多，那通常就是人工智慧可替代的決策。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人機協同工作將成為常態</strong></h2>\r\n<p>那麼，人工智慧會立刻取代我們的工作嗎？別擔心，即使你的工作是以人工智慧可替代的決策為主，未來可能會慢慢有人工智慧的參與，從提供決策輔助開始，逐漸轉變為人類與人工智慧分工合作。也就是說，<span class=\"blueP\">常規性的工作由人工智慧來進行，而人類負責處理特例以及持續改善人工智慧的效能。這樣一來，整體工作的品質及效率都能夠獲得提升。</span></p>\r\n<p>同時，日後企業的績效評估應該要審視人機協同工作的整體表現，而不是只看人工決策的部分，<span class=\"blueP\">因此職場工作者是否具備與人工智慧協同合作的能力會成為關鍵，企業裡的人力資源單位也要對此有所認知，預先做好準備。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人機協同範例：美國 Stitch Fix 用人工智慧賣衣服</strong></h2>\r\n<p>2017 年在美國上市的 Stitch Fix 就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出 14 億美元的市值，在美國目前擁有兩百萬活躍用戶。</p>\r\n<p>Stitch 的營運模式相當簡單，加入會員時先繳交 20 美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是 Stitch 依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付 20 美元的運費。</p>\r\n<p>這種營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼 Stitch 有辦法獲得消費者的持續支持？因為有<span class=\"blueP\">強大的人工智慧團隊，針對會員在註冊時填寫的詳細問卷，與每次接受及拒絕的品項記錄，找出每個用戶的穿著品味及偏好，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服，以符合每個用戶的需求，降低退貨率。</span></p>\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是科學可以掌握的行為，總有些人工智慧無法理解的考慮，得由專家與人工智慧協同合作。例如某些用戶老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會，或是參加重要的面試等。因此，Stitch 還有三百多位時尚造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求體驗，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n<p>從這個例子來看，<span class=\"blueP\">與人工智慧協同合作最簡單的績效評估方式是：有沒有讓工作效率更快？是不是讓決策更準？</span>具體的合作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；或是以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧是工具，也是白領工作者的得力助手</strong></h2>\r\n<p>再回到人工智慧對於工作的取代性這個問題，若<span class=\"blueP\">你的工作以創造，或是人工智慧無法替代的溝通及決策為主，在可預見的未來，你的工作仍然很安全；而且，人工智慧將成為你的得力助手，</span>它們可以給予各種提示與線索，做決策上的輔助，讓你的工作表現更快更好，或是提供的服務更貼心。</p>\r\n<p>另一方面，<span class=\"blueP\">若你的工作內容大部分可由人工智慧替代，不妨考慮逐漸往創造、策略、溝通或管理的功能移動，讓自己從可能被人工智慧取代，提升為讓人工智慧為自己工作的人才。</span></p>\r\n<p>總結來說，對於非工程背景、不會寫程式的白領工作者而言，能不能善用人工智慧、與人工智慧協同合作，會是影響白領工作者未來職場競爭力的關鍵。</p>\r\n<p>這系列課程就是希望提升所有聽眾對於人工智慧的認識，要知道人工智慧是什麼、破除以訛傳訛的迷思、了解人工智慧的能與不能，再加上對於職場工作的分析，就可以知道，人工智慧只是個工具。甚至，不妨把它當成是複雜版本的Excel，它不會取代我們，更不會統治我們，只要用得好，將成為我們在職場上的得力助手。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-01 11:28:31','2020-02-01 03:28:31','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10678,11,'2020-02-01 11:41:00','2020-02-01 03:41:00','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一點，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成2000元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十點，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業AI化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-01 11:41:00','2020-02-01 03:41:00','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10679,11,'2020-02-01 11:42:05','2020-02-01 03:42:05','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成2000元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業AI化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-01 11:42:05','2020-02-01 03:42:05','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10680,11,'2020-02-01 11:42:48','2020-02-01 03:42:48','','img_5e34f3b87bcca','','inherit','closed','closed','','img_5e34f3b87bcca','','','2020-02-01 11:42:48','2020-02-01 03:42:48','',10674,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/img_5e34f3b87bcca.png',0,'attachment','image/png',0),(10681,11,'2020-02-01 11:43:39','2020-02-01 03:43:39','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第四，沒有變異的資料，等於沒有資訊，同樣不會有答案。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成2000元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業AI化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-01 11:43:39','2020-02-01 03:43:39','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10682,11,'2020-02-01 11:44:50','2020-02-01 03:44:50','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第四，沒有變異的資料，等於沒有資訊，同樣不會有答案。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成2000元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第七，人工智慧導入之後必然造成企業工作方式或流程的改變。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業AI化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-01 11:44:50','2020-02-01 03:44:50','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10683,11,'2020-02-01 11:45:37','2020-02-01 03:45:37','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第四，沒有變異的資料，等於沒有資訊，同樣不會有答案。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成2000元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第七，人工智慧導入之後必然造成企業工作方式或流程的改變。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業 AI 化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-01 11:45:37','2020-02-01 03:45:37','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10684,11,'2020-02-01 11:46:45','2020-02-01 03:46:45','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第四，沒有變異的資料，等於沒有資訊，同樣不會有答案。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價 1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成 2000 元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數 Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第七，人工智慧導入之後必然造成企業工作方式或流程的改變。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業 AI 化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-01 11:46:45','2020-02-01 03:46:45','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10685,11,'2020-02-01 11:48:56','2020-02-01 03:48:56','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\r\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\r\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\r\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\r\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\r\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\r\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\r\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\r\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\r\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\r\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\r\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\r\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\r\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\r\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\r\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\r\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\r\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\r\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\r\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\r\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\r\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 善用軟性資產</strong></h2>\r\n<p>從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。</p>\r\n<p>說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。</p>\r\n<p>但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。</p>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','The Issue of Taiwan\'s Industrial AI Series(11):Does Taiwan still have a chance in the U.S.-China Arms Race?','','publish','closed','open','','there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition','','','2021-06-07 17:52:49','2021-06-07 09:52:49','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10685',140,'post','',0),(10686,11,'2020-02-01 11:50:18','2020-02-01 03:50:18','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第四，沒有變異的資料，等於沒有資訊，同樣不會有答案。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價 1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成 2000 元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數 Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第七，人工智慧導入之後必然造成企業工作方式或流程的改變。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業 AI 化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題11〉美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？','','inherit','closed','closed','','10685-revision-v1','','','2020-02-01 11:50:18','2020-02-01 03:50:18','',10685,'https://aiacademy.tw/10685-revision-v1/',0,'revision','',0),(10689,11,'2020-02-01 12:21:45','2020-02-01 04:21:45','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\r\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\r\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\r\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\r\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\r\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\r\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\r\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\r\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\r\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\r\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\r\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\r\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\r\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\r\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\r\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\r\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\r\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\r\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\r\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\r\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\r\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如OpenAI基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 善用軟性資產</strong></h2>\r\n<p>從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。</p>\r\n<p>說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。</p>\r\n<p>但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。</p>','台灣產業AI化的問題11〉美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？','','inherit','closed','closed','','10685-revision-v1','','','2020-02-01 12:21:45','2020-02-01 04:21:45','',10685,'https://aiacademy.tw/10685-revision-v1/',0,'revision','',0),(10690,11,'2020-02-01 12:23:36','2020-02-01 04:23:36','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\r\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\r\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\r\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\r\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\r\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\r\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\r\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\r\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\r\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\r\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\r\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\r\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\r\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\r\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\r\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\r\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\r\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\r\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\r\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\r\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\r\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 善用軟性資產</strong></h2>\r\n<p>從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。</p>\r\n<p>說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。</p>\r\n<p>但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。</p>','台灣產業AI化的問題11〉美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？','','inherit','closed','closed','','10685-revision-v1','','','2020-02-01 12:23:36','2020-02-01 04:23:36','',10685,'https://aiacademy.tw/10685-revision-v1/',0,'revision','',0),(10691,11,'2020-02-01 12:25:20','2020-02-01 04:25:20','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 似乎成為台灣產業轉型與創新的救贖，不只產業界全力投入，政府也不遺餘力透過各種方式鼓勵企業朝這個方向發展。在本系列課程的最後一堂課，深入檢視政府應該扮演的角色，以及企業是否都應該以導入 AI 做為轉型重要指標。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</span></p></blockquote>\r\n<p>這堂課是這系列課程的最後一堂，延續上一堂課的討論，我們要談的是台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？除了企業本身的投入之外，政府又應該扮演什麼角色？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>四種應用方向 台灣產業優劣勢不同</strong></h2>\r\n<p>首先，台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？我們可將人工智慧的應用方向可略分為四種，分別是互聯網AI (Internet AI)、商業AI (Business AI)、感知AI (Perception AI)，以及自主AI (Autonmous AI)。</p>\r\n<p>互聯網AI 造就 Google、Amazon、Facebook、阿里巴巴等超大集團，他們實力如此強大的主因是由使用者貢獻各種資料。在這一個領域，台灣由於內需市場小，也已習慣使用海外平台，除了透過電子商務做為出海口，將互聯網AI做到極致的機會並不大。</p>\r\n<p>在商業AI 方面，如同上堂課所談，我們雖然起步較晚，但因為擁有一些優勢及利基產業，是有機會利用人工智慧強上加強的特性來迎頭趕上。</p>\r\n<p>至於感知AI 及自主AI，例如安控系統、智慧家庭、自駕車、機器人等等應用，不論在半導體或電子產品的設計及生產，這些牽涉到邊緣運算的系統，都算是台灣的優勢產業。只是我們的困境在於過去多年來我們的產業早已習慣代工模式，與消費者距離太遠，一來不擅長經營品牌，二來蒐集不到消費者的資料，受制於品牌廠商，要建立能提供好的使用者體驗的人工智慧應用，有極大的挑戰。</p>\r\n<p>當然，感知AI 及自主AI 也有很廣泛的應用，將會出現在工廠、農田、電廠、水庫，在任何有人工設施的場域。我相信，台灣的半導體及電子業只要能快速掌握，如何在邊緣及雲端巧妙使用人工智慧技術，這將會是乘著我們原有的優勢發光發熱的領域。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應解決 AI 新創公司面對困境</strong></h2>\r\n<p>談人工智慧應用，除了既有的產業，也不能漏掉新創公司。科技部公布的「2017 年台灣十家最酷科技新創」名單中，以人工智慧為核心技術的新創公司就占了五家，顯見大家都相當積極投入這個新興產業。台灣有一百三十萬家中小企業，不可能每一家都能從零開始建立自己的人工智慧團隊，這些企業勢必需要新創公司的協助，所以雖然我們通常將新創公司歸類於AI產業化<a href=\"/definition-ai-industrialization/\" target=\"_blank\" title=\"台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？\">（相關定義請見：台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？）</a>，他們同時也是產業 AI 化生態系統中不可或缺的重要角色。 </p>\r\n<p>不可否認的是，台灣的新創環境一直不算好，一方面是創投的態度相當保守，跟中國橫衝直撞的「風投」氛圍相差很大。現實面的問題當然也不能忽略，雖然既有產業都已認知到人工智慧的重要性，但投入速度及力度並不大，因此光靠台灣市場，很難支撐多家規模夠大的人工智慧新創公司生存，相信這也是令創投偏向保守的原因之一。</p>\r\n<p>更何況，人工智慧應用目前仍然無法即插即用，通常需要客製化工作，更需要企業的內部資源配合。例如人臉辨識系統在示範場域表現都很好，可是要導入實際場域時，門口、櫃台、攝影機的位置以及臉上的光線及陰影，往往會是人臉打卡系統是否快速可靠的關鍵。語音辨識系統技術發展也已相對成熟，但至今還是無法克服中英語或中台語混雜的情況，若有特別的使用情境，例如客服、行銷、催帳等等，往往也需要花上大把人力處理過去的錄音檔，才能讓語音辨識更準確。</p>\r\n<p>這些挑戰，讓許多人工智慧新創公司疲於在每個客戶的應用場域解決千奇百怪的問題，而無法簡單快速地進行大量銷售，達到規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>政府補助方式應改變以促進效益</strong></h2>\r\n<p>更殘酷的事實是，許多企業似乎比較無感，危機感並不強，原因也很簡單，就算現在不導入人工智慧並不會怎樣，只是像溫水煮青蛙，在不知不覺中慢慢流失競爭力而已。而且，在台灣，許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</p>\r\n<p>那麼，政府在這個產業轉型的關鍵時刻，可以扮演什麼角色呢？</p>\r\n<p>從早期發展製造代工開始，政府就會以各種獎勵優惠方案提供企業補助，以扶持重點產業的發展。實際上，政府從科技政策、產業升級、農林漁牧安定輔導、保險年金制度幾乎無役不與，在推動人工智慧方面當然也積極投入。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資源應花在刀口上 事後補助可避免流於形式</strong></h2>\r\n<p>不過最現實的問題是，台灣政府的稅收約占 GDP 的 12%，美國約占 24%，重視社會福利的國家，例如德國和北歐國家，稅收高達 GDP 四成以上。從這樣的比例來看，台灣政府並沒有足夠的財力來做為一個大政府，什麼都管，什麼都做。必須將資源花在刀口上，精密計算投資效益。</p>\r\n<p>例如，2018 年科技部宣布以 5 年為期投入 50 億元，以四個方向推動台灣的人工智慧發展，包含成立四大 AI 創新研究中心、建立國家級 AI 運算平台、機器人 Maker Space 及射月計畫。</p>\r\n<p>這樣的立意相當良好，只是必須留意的是人工智慧與過去的雲端運算、大數據、社群運算不太一樣，它是個成效可以「一翻兩瞪眼」的技術。簡單地說，無人車能跑就能跑，撞到人就是撞到人；車牌辨識、人臉辨識、語音辨識、翻譯夠不夠準以及醫療診斷等，都是可以立刻量化的結果，沒有任何灰色空間。</p>\r\n<p>因此，政府的補助和獎勵，或許可以換個做法，不一定要用行之有年的事前補助制度，將一定比例更改為事後補助，以避免補助款永遠流向最知名及看起來最有資格的公司或學者，失去幫助沒沒無名但有潛力團隊的機會。</p>\r\n<p>同時，在全球競相投入的人工智慧軍備賽中，像國家級 AI 運算平台如此重要的基礎建設，也可以做適當的分散投資，不但可以分散建置風險，更可以藉此扶植多家人工智慧雲端服務新創公司，發展台灣自有的人工智慧雲端服務。</p>\r\n<p>簡單地說，補助當然是政府推動創新及扶植新創的有效工具。但補助的執行方式應該與時俱進，根據要補助標的時時調整，才能將納稅人的錢真的花在刀口上。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應採「政策性投資」觀點 解決 AI 發展痛點</strong></h2>\r\n<p>除了補助，政府還可以更積極解決台灣人工智慧發展的關鍵痛點。例如，台灣推動健保制度多年，在醫療技術方面又居全球前幾位，若政府能夠出面整合各大醫療中心的病歷及各種診查資料，將能幫助台灣最具潛力的智慧醫療快速進展。</p>\r\n<p>同樣是牽涉個人隱私與信任的金融資料，也是適合政府出手的領域。台灣的市場不大，銀行卻有將近四十家，因此沒有一家銀行擁有足夠多的資料來做到極度可靠的洗錢、帳號盜用、信用卡盜刷防治及融資風險預測，帶來無數的隱性社會成本。這類問題唯有政府才能介入。當然，政府做莊必須在尊重市場機制前提下，透過適當法規開放, 達到產業發展、社會福祉及個人尊嚴的平衡。</p>\r\n<p>而人工智慧新創公司所面臨的資金不足困境，也適合政府來提供協助。可以針對台灣獨特或有利基的切入點，例如 B 型肝炎防治、交通、治水、地震、颱風、空污問題等，這些也是很多國家正試圖解決的共通問題，政府不妨透過政策性投資，培育出世界級的解決方案。</p>\r\n<p>另外，台灣內需市場的規模限制，政府也不妨考慮透過將英文列為官方語言之一加以解決。不可否認，美國學術與科技發展能夠成為全球動見觀瞻的標準，與英文長期做為全球通用語言有密不可分的關係；全球具有強大產業競爭力的國家或地區，例如新加坡、以色列、荷蘭、香港，人民普遍也都具備良好英文溝通能力。</p>\r\n<p>台灣內需市場小沒有關係，如果能夠藉由良好的英語力打入英語系市場，擴大市場版圖，我們會更有機會突破代工模式，將優秀的文化、軟體或品牌輸出到世界各地，並達到全球等級的規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>引入新科技與否 關鍵在能否為企業帶來價值</strong></h2>\r\n<p>我向來服膺《從 A 到 A+》書中所說，以科技為加速器的論點。書中寫到：「從優秀到卓越的公司從來都不是始於開創性的科技，原因很簡單，除非你知道與公司發展密切相關的是哪些科技，否則你沒有辦法好好運用它。」換句話說，若一個新科技與公司本身的熱情、經濟成長來源以及能成為世界頂尖的領域無關，那其實這個新科技也跟你無關，不需要沒事找事做，以為引入新科技一定可以幫企業帶來價值，這是過度 IT 本位的心態。</p>\r\n<p>因此，雖然現在看起來我們似乎是傾全國之力推動 AI，但平心而論，並不是每個公司在這個時間點都一定要引入 AI。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 並非一切答案 資源技術與文化都要做好準備</strong></h2>\r\n<p>以新創事業來說，除非它的本業本來就與資料或人工智慧高度相關，否則沒有必要在此時引入人工智慧。例如，若新創公司經營的是咖啡店、線上零售、國際貿易、或是遊戲開發，人工智慧都不是需要優先考慮的技術。應該做的是把事業的基本盤打好，能夠蒐集到的資料就好好保留下來。等到有一天，可以心無旁鶩、不用擔心公司生存，準備加速起飛時，就可以使用經年累積的資料做為燃料，以人工智慧為引擎來加速</p>\r\n<p>反過來說，許多已經營運多年、平穩成長的大型企業，營運的資料只是流過卻不存下、日常作業由員工手動處理，太多大大小小的決策都是主管們憑著經驗來討論，雖然年年有盈餘，但欠了一堆 IT 技術債，這些才是需要儘快導入大數據分析及人工智慧的企業。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，任何企業在做數位轉型時，沒有從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備，轉得成功漂亮的例子，可說是鳳毛麟角。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利。數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因，也是藉由這系列課程希望跟各位分享的初衷及期待。</p>','The Issue of Taiwan\'s Industrial AI Series(12):Pour all the power of the whole country to fight for AI? Industrial transformation requires more comprehensive thinking','','publish','closed','open','','put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai','','','2021-06-07 17:52:29','2021-06-07 09:52:29','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10691',139,'post','',0),(10692,11,'2020-02-01 12:26:15','2020-02-01 04:26:15','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\r\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\r\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\r\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\r\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\r\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\r\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\r\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\r\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\r\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\r\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\r\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\r\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\r\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\r\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\r\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\r\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\r\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\r\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\r\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\r\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\r\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 善用軟性資產</strong></h2>\r\n<p>從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。</p>\r\n<p>說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。</p>\r\n<p>但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。</p>','台灣產業AI化的問題11〉美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？','','inherit','closed','closed','','10691-revision-v1','','','2020-02-01 12:26:15','2020-02-01 04:26:15','',10691,'https://aiacademy.tw/10691-revision-v1/',0,'revision','',0),(10695,11,'2020-02-01 12:38:22','2020-02-01 04:38:22','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 似乎成為台灣產業轉型與創新的救贖，不只產業界全力投入，政府也不遺餘力透過各種方式鼓勵企業朝這個方向發展。在本系列課程的最後一堂課，深入檢視政府應該扮演的角色，以及企業是否都應該以導入 AI 做為轉型重要指標。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</span></p></blockquote>\r\n<p>這堂課是這系列課程的最後一堂，延續上一堂課的討論，我們要談的是台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？除了企業本身的投入之外，政府又應該扮演什麼角色？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>四種應用方向 台灣產業優劣勢不同</strong></h2>\r\n<p>首先，台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？我們可將人工智慧的應用方向可略分為四種，分別是互聯網AI (Internet AI)、商業AI (Business AI)、感知AI (Perception AI)，以及自主AI (Autonmous AI)。</p>\r\n<p>互聯網AI 造就 Google、Amazon、Facebook、阿里巴巴等超大集團，他們實力如此強大的主因是由使用者貢獻各種資料。在這一個領域，台灣由於內需市場小，也已習慣使用海外平台，除了透過電子商務做為出海口，將互聯網AI做到極致的機會並不大。</p>\r\n<p>在商業AI 方面，如同上堂課所談，我們雖然起步較晚，但因為擁有一些優勢及利基產業，是有機會利用人工智慧強上加強的特性來迎頭趕上。</p>\r\n<p>至於感知AI 及自主AI，例如安控系統、智慧家庭、自駕車、機器人等等應用，不論在半導體或電子產品的設計及生產，這些牽涉到邊緣運算的系統，都算是台灣的優勢產業。只是我們的困境在於過去多年來我們的產業早已習慣代工模式，與消費者距離太遠，一來不擅長經營品牌，二來蒐集不到消費者的資料，受制於品牌廠商，要建立能提供好的使用者體驗的人工智慧應用，有極大的挑戰。</p>\r\n<p>當然，感知AI 及自主AI 也有很廣泛的應用，將會出現在工廠、農田、電廠、水庫，在任何有人工設施的場域。我相信，台灣的半導體及電子業只要能快速掌握，如何在邊緣及雲端巧妙使用人工智慧技術，這將會是乘著我們原有的優勢發光發熱的領域。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應解決 AI 新創公司面對困境</strong></h2>\r\n<p>談人工智慧應用，除了既有的產業，也不能漏掉新創公司。科技部公布的「2017 年台灣十家最酷科技新創」名單中，以人工智慧為核心技術的新創公司就占了五家，顯見大家都相當積極投入這個新興產業。台灣有一百三十萬家中小企業，不可能每一家都能從零開始建立自己的人工智慧團隊，這些企業勢必需要新創公司的協助，所以雖然我們通常將新創公司歸類於AI產業化<a href=\"https://aiacademy.tw/definition-ai-industrialization/\" title=\"台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？\">（相關定義請見：台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？）</a>，他們同時也是產業 AI 化生態系統中不可或缺的重要角色。 </p>\r\n<p>不可否認的是，台灣的新創環境一直不算好，一方面是創投的態度相當保守，跟中國橫衝直撞的「風投」氛圍相差很大。現實面的問題當然也不能忽略，雖然既有產業都已認知到人工智慧的重要性，但投入速度及力度並不大，因此光靠台灣市場，很難支撐多家規模夠大的人工智慧新創公司生存，相信這也是令創投偏向保守的原因之一。</p>\r\n<p>更何況，人工智慧應用目前仍然無法即插即用，通常需要客製化工作，更需要企業的內部資源配合。例如人臉辨識系統在示範場域表現都很好，可是要導入實際場域時，門口、櫃台、攝影機的位置以及臉上的光線及陰影，往往會是人臉打卡系統是否快速可靠的關鍵。語音辨識系統技術發展也已相對成熟，但至今還是無法克服中英語或中台語混雜的情況，若有特別的使用情境，例如客服、行銷、催帳等等，往往也需要花上大把人力處理過去的錄音檔，才能讓語音辨識更準確。</p>\r\n<p>這些挑戰，讓許多人工智慧新創公司疲於在每個客戶的應用場域解決千奇百怪的問題，而無法簡單快速地進行大量銷售，達到規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>政府補助方式應改變以促進效益</strong></h2>\r\n<p>更殘酷的事實是，許多企業似乎比較無感，危機感並不強，原因也很簡單，就算現在不導入人工智慧並不會怎樣，只是像溫水煮青蛙，在不知不覺中慢慢流失競爭力而已。而且，在台灣，許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</p>\r\n<p>那麼，政府在這個產業轉型的關鍵時刻，可以扮演什麼角色呢？</p>\r\n<p>從早期發展製造代工開始，政府就會以各種獎勵優惠方案提供企業補助，以扶持重點產業的發展。實際上，政府從科技政策、產業升級、農林漁牧安定輔導、保險年金制度幾乎無役不與，在推動人工智慧方面當然也積極投入。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資源應花在刀口上 事後補助可避免流於形式</strong></h2>\r\n<p>不過最現實的問題是，台灣政府的稅收約占 GDP 的 12%，美國約占 24%，重視社會福利的國家，例如德國和北歐國家，稅收高達 GDP 四成以上。從這樣的比例來看，台灣政府並沒有足夠的財力來做為一個大政府，什麼都管，什麼都做。必須將資源花在刀口上，精密計算投資效益。</p>\r\n<p>例如，2018 年科技部宣布以 5 年為期投入 50 億元，以四個方向推動台灣的人工智慧發展，包含成立四大 AI 創新研究中心、建立國家級 AI 運算平台、機器人 Maker Space 及射月計畫。</p>\r\n<p>這樣的立意相當良好，只是必須留意的是人工智慧與過去的雲端運算、大數據、社群運算不太一樣，它是個成效可以「一翻兩瞪眼」的技術。簡單地說，無人車能跑就能跑，撞到人就是撞到人；車牌辨識、人臉辨識、語音辨識、翻譯夠不夠準以及醫療診斷等，都是可以立刻量化的結果，沒有任何灰色空間。</p>\r\n<p>因此，政府的補助和獎勵，或許可以換個做法，不一定要用行之有年的事前補助制度，將一定比例更改為事後補助，以避免補助款永遠流向最知名及看起來最有資格的公司或學者，失去幫助沒沒無名但有潛力團隊的機會。</p>\r\n<p>同時，在全球競相投入的人工智慧軍備賽中，像國家級 AI 運算平台如此重要的基礎建設，也可以做適當的分散投資，不但可以分散建置風險，更可以藉此扶植多家人工智慧雲端服務新創公司，發展台灣自有的人工智慧雲端服務。</p>\r\n<p>簡單地說，補助當然是政府推動創新及扶植新創的有效工具。但補助的執行方式應該與時俱進，根據要補助標的時時調整，才能將納稅人的錢真的花在刀口上。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應採「政策性投資」觀點 解決 AI 發展痛點</strong></h2>\r\n<p>除了補助，政府還可以更積極解決台灣人工智慧發展的關鍵痛點。例如，台灣推動健保制度多年，在醫療技術方面又居全球前幾位，若政府能夠出面整合各大醫療中心的病歷及各種診查資料，將能幫助台灣最具潛力的智慧醫療快速進展。</p>\r\n<p>同樣是牽涉個人隱私與信任的金融資料，也是適合政府出手的領域。台灣的市場不大，銀行卻有將近四十家，因此沒有一家銀行擁有足夠多的資料來做到極度可靠的洗錢、帳號盜用、信用卡盜刷防治及融資風險預測，帶來無數的隱性社會成本。這類問題唯有政府才能介入。當然，政府做莊必須在尊重市場機制前提下，透過適當法規開放, 達到產業發展、社會福祉及個人尊嚴的平衡。</p>\r\n<p>而人工智慧新創公司所面臨的資金不足困境，也適合政府來提供協助。可以針對台灣獨特或有利基的切入點，例如 B 型肝炎防治、交通、治水、地震、颱風、空污問題等，這些也是很多國家正試圖解決的共通問題，政府不妨透過政策性投資，培育出世界級的解決方案。</p>\r\n<p>另外，台灣內需市場的規模限制，政府也不妨考慮透過將英文列為官方語言之一加以解決。不可否認，美國學術與科技發展能夠成為全球動見觀瞻的標準，與英文長期做為全球通用語言有密不可分的關係；全球具有強大產業競爭力的國家或地區，例如新加坡、以色列、荷蘭、香港，人民普遍也都具備良好英文溝通能力。</p>\r\n<p>台灣內需市場小沒有關係，如果能夠藉由良好的英語力打入英語系市場，擴大市場版圖，我們會更有機會突破代工模式，將優秀的文化、軟體或品牌輸出到世界各地，並達到全球等級的規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>引入新科技與否 關鍵在能否為企業帶來價值</strong></h2>\r\n<p>我向來服膺《從 A 到 A+》書中所說，以科技為加速器的論點。書中寫到：「從優秀到卓越的公司從來都不是始於開創性的科技，原因很簡單，除非你知道與公司發展密切相關的是哪些科技，否則你沒有辦法好好運用它。」換句話說，若一個新科技與公司本身的熱情、經濟成長來源以及能成為世界頂尖的領域無關，那其實這個新科技也跟你無關，不需要沒事找事做，以為引入新科技一定可以幫企業帶來價值，這是過度 IT 本位的心態。</p>\r\n<p>因此，雖然現在看起來我們似乎是傾全國之力推動 AI，但平心而論，並不是每個公司在這個時間點都一定要引入 AI。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 並非一切答案 資源技術與文化都要做好準備</strong></h2>\r\n<p>以新創事業來說，除非它的本業本來就與資料或人工智慧高度相關，否則沒有必要在此時引入人工智慧。例如，若新創公司經營的是咖啡店、線上零售、國際貿易、或是遊戲開發，人工智慧都不是需要優先考慮的技術。應該做的是把事業的基本盤打好，能夠蒐集到的資料就好好保留下來。等到有一天，可以心無旁鶩、不用擔心公司生存，準備加速起飛時，就可以使用經年累積的資料做為燃料，以人工智慧為引擎來加速</p>\r\n<p>反過來說，許多已經營運多年、平穩成長的大型企業，營運的資料只是流過卻不存下、日常作業由員工手動處理，太多大大小小的決策都是主管們憑著經驗來討論，雖然年年有盈餘，但欠了一堆 IT 技術債，這些才是需要儘快導入大數據分析及人工智慧的企業。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，任何企業在做數位轉型時，沒有從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備，轉得成功漂亮的例子，可說是鳳毛麟角。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利。數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因，也是藉由這系列課程希望跟各位分享的初衷及期待。</p>','台灣產業AI化的問題12〉傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考','','inherit','closed','closed','','10691-revision-v1','','','2020-02-01 12:38:22','2020-02-01 04:38:22','',10691,'https://aiacademy.tw/10691-revision-v1/',0,'revision','',0),(10696,11,'2020-02-01 12:39:27','2020-02-01 04:39:27','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 似乎成為台灣產業轉型與創新的救贖，不只產業界全力投入，政府也不遺餘力透過各種方式鼓勵企業朝這個方向發展。在本系列課程的最後一堂課，深入檢視政府應該扮演的角色，以及企業是否都應該以導入 AI 做為轉型重要指標。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</span></p></blockquote>\r\n<p>這堂課是這系列課程的最後一堂，延續上一堂課的討論，我們要談的是台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？除了企業本身的投入之外，政府又應該扮演什麼角色？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>四種應用方向 台灣產業優劣勢不同</strong></h2>\r\n<p>首先，台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？我們可將人工智慧的應用方向可略分為四種，分別是互聯網AI (Internet AI)、商業AI (Business AI)、感知AI (Perception AI)，以及自主AI (Autonmous AI)。</p>\r\n<p>互聯網AI 造就 Google、Amazon、Facebook、阿里巴巴等超大集團，他們實力如此強大的主因是由使用者貢獻各種資料。在這一個領域，台灣由於內需市場小，也已習慣使用海外平台，除了透過電子商務做為出海口，將互聯網AI做到極致的機會並不大。</p>\r\n<p>在商業AI 方面，如同上堂課所談，我們雖然起步較晚，但因為擁有一些優勢及利基產業，是有機會利用人工智慧強上加強的特性來迎頭趕上。</p>\r\n<p>至於感知AI 及自主AI，例如安控系統、智慧家庭、自駕車、機器人等等應用，不論在半導體或電子產品的設計及生產，這些牽涉到邊緣運算的系統，都算是台灣的優勢產業。只是我們的困境在於過去多年來我們的產業早已習慣代工模式，與消費者距離太遠，一來不擅長經營品牌，二來蒐集不到消費者的資料，受制於品牌廠商，要建立能提供好的使用者體驗的人工智慧應用，有極大的挑戰。</p>\r\n<p>當然，感知AI 及自主AI 也有很廣泛的應用，將會出現在工廠、農田、電廠、水庫，在任何有人工設施的場域。我相信，台灣的半導體及電子業只要能快速掌握，如何在邊緣及雲端巧妙使用人工智慧技術，這將會是乘著我們原有的優勢發光發熱的領域。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應解決 AI 新創公司面對困境</strong></h2>\r\n<p>談人工智慧應用，除了既有的產業，也不能漏掉新創公司。科技部公布的「2017 年台灣十家最酷科技新創」名單中，以人工智慧為核心技術的新創公司就占了五家，顯見大家都相當積極投入這個新興產業。台灣有一百三十萬家中小企業，不可能每一家都能從零開始建立自己的人工智慧團隊，這些企業勢必需要新創公司的協助，所以雖然我們通常將新創公司歸類於AI產業化<a href=\"https://aiacademy.tw/definition-ai-industrialization/\" target=\"_blank\" title=\"台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？\">（相關定義請見：台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？）</a>，他們同時也是產業 AI 化生態系統中不可或缺的重要角色。 </p>\r\n<p>不可否認的是，台灣的新創環境一直不算好，一方面是創投的態度相當保守，跟中國橫衝直撞的「風投」氛圍相差很大。現實面的問題當然也不能忽略，雖然既有產業都已認知到人工智慧的重要性，但投入速度及力度並不大，因此光靠台灣市場，很難支撐多家規模夠大的人工智慧新創公司生存，相信這也是令創投偏向保守的原因之一。</p>\r\n<p>更何況，人工智慧應用目前仍然無法即插即用，通常需要客製化工作，更需要企業的內部資源配合。例如人臉辨識系統在示範場域表現都很好，可是要導入實際場域時，門口、櫃台、攝影機的位置以及臉上的光線及陰影，往往會是人臉打卡系統是否快速可靠的關鍵。語音辨識系統技術發展也已相對成熟，但至今還是無法克服中英語或中台語混雜的情況，若有特別的使用情境，例如客服、行銷、催帳等等，往往也需要花上大把人力處理過去的錄音檔，才能讓語音辨識更準確。</p>\r\n<p>這些挑戰，讓許多人工智慧新創公司疲於在每個客戶的應用場域解決千奇百怪的問題，而無法簡單快速地進行大量銷售，達到規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>政府補助方式應改變以促進效益</strong></h2>\r\n<p>更殘酷的事實是，許多企業似乎比較無感，危機感並不強，原因也很簡單，就算現在不導入人工智慧並不會怎樣，只是像溫水煮青蛙，在不知不覺中慢慢流失競爭力而已。而且，在台灣，許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</p>\r\n<p>那麼，政府在這個產業轉型的關鍵時刻，可以扮演什麼角色呢？</p>\r\n<p>從早期發展製造代工開始，政府就會以各種獎勵優惠方案提供企業補助，以扶持重點產業的發展。實際上，政府從科技政策、產業升級、農林漁牧安定輔導、保險年金制度幾乎無役不與，在推動人工智慧方面當然也積極投入。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資源應花在刀口上 事後補助可避免流於形式</strong></h2>\r\n<p>不過最現實的問題是，台灣政府的稅收約占 GDP 的 12%，美國約占 24%，重視社會福利的國家，例如德國和北歐國家，稅收高達 GDP 四成以上。從這樣的比例來看，台灣政府並沒有足夠的財力來做為一個大政府，什麼都管，什麼都做。必須將資源花在刀口上，精密計算投資效益。</p>\r\n<p>例如，2018 年科技部宣布以 5 年為期投入 50 億元，以四個方向推動台灣的人工智慧發展，包含成立四大 AI 創新研究中心、建立國家級 AI 運算平台、機器人 Maker Space 及射月計畫。</p>\r\n<p>這樣的立意相當良好，只是必須留意的是人工智慧與過去的雲端運算、大數據、社群運算不太一樣，它是個成效可以「一翻兩瞪眼」的技術。簡單地說，無人車能跑就能跑，撞到人就是撞到人；車牌辨識、人臉辨識、語音辨識、翻譯夠不夠準以及醫療診斷等，都是可以立刻量化的結果，沒有任何灰色空間。</p>\r\n<p>因此，政府的補助和獎勵，或許可以換個做法，不一定要用行之有年的事前補助制度，將一定比例更改為事後補助，以避免補助款永遠流向最知名及看起來最有資格的公司或學者，失去幫助沒沒無名但有潛力團隊的機會。</p>\r\n<p>同時，在全球競相投入的人工智慧軍備賽中，像國家級 AI 運算平台如此重要的基礎建設，也可以做適當的分散投資，不但可以分散建置風險，更可以藉此扶植多家人工智慧雲端服務新創公司，發展台灣自有的人工智慧雲端服務。</p>\r\n<p>簡單地說，補助當然是政府推動創新及扶植新創的有效工具。但補助的執行方式應該與時俱進，根據要補助標的時時調整，才能將納稅人的錢真的花在刀口上。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應採「政策性投資」觀點 解決 AI 發展痛點</strong></h2>\r\n<p>除了補助，政府還可以更積極解決台灣人工智慧發展的關鍵痛點。例如，台灣推動健保制度多年，在醫療技術方面又居全球前幾位，若政府能夠出面整合各大醫療中心的病歷及各種診查資料，將能幫助台灣最具潛力的智慧醫療快速進展。</p>\r\n<p>同樣是牽涉個人隱私與信任的金融資料，也是適合政府出手的領域。台灣的市場不大，銀行卻有將近四十家，因此沒有一家銀行擁有足夠多的資料來做到極度可靠的洗錢、帳號盜用、信用卡盜刷防治及融資風險預測，帶來無數的隱性社會成本。這類問題唯有政府才能介入。當然，政府做莊必須在尊重市場機制前提下，透過適當法規開放, 達到產業發展、社會福祉及個人尊嚴的平衡。</p>\r\n<p>而人工智慧新創公司所面臨的資金不足困境，也適合政府來提供協助。可以針對台灣獨特或有利基的切入點，例如 B 型肝炎防治、交通、治水、地震、颱風、空污問題等，這些也是很多國家正試圖解決的共通問題，政府不妨透過政策性投資，培育出世界級的解決方案。</p>\r\n<p>另外，台灣內需市場的規模限制，政府也不妨考慮透過將英文列為官方語言之一加以解決。不可否認，美國學術與科技發展能夠成為全球動見觀瞻的標準，與英文長期做為全球通用語言有密不可分的關係；全球具有強大產業競爭力的國家或地區，例如新加坡、以色列、荷蘭、香港，人民普遍也都具備良好英文溝通能力。</p>\r\n<p>台灣內需市場小沒有關係，如果能夠藉由良好的英語力打入英語系市場，擴大市場版圖，我們會更有機會突破代工模式，將優秀的文化、軟體或品牌輸出到世界各地，並達到全球等級的規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>引入新科技與否 關鍵在能否為企業帶來價值</strong></h2>\r\n<p>我向來服膺《從 A 到 A+》書中所說，以科技為加速器的論點。書中寫到：「從優秀到卓越的公司從來都不是始於開創性的科技，原因很簡單，除非你知道與公司發展密切相關的是哪些科技，否則你沒有辦法好好運用它。」換句話說，若一個新科技與公司本身的熱情、經濟成長來源以及能成為世界頂尖的領域無關，那其實這個新科技也跟你無關，不需要沒事找事做，以為引入新科技一定可以幫企業帶來價值，這是過度 IT 本位的心態。</p>\r\n<p>因此，雖然現在看起來我們似乎是傾全國之力推動 AI，但平心而論，並不是每個公司在這個時間點都一定要引入 AI。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 並非一切答案 資源技術與文化都要做好準備</strong></h2>\r\n<p>以新創事業來說，除非它的本業本來就與資料或人工智慧高度相關，否則沒有必要在此時引入人工智慧。例如，若新創公司經營的是咖啡店、線上零售、國際貿易、或是遊戲開發，人工智慧都不是需要優先考慮的技術。應該做的是把事業的基本盤打好，能夠蒐集到的資料就好好保留下來。等到有一天，可以心無旁鶩、不用擔心公司生存，準備加速起飛時，就可以使用經年累積的資料做為燃料，以人工智慧為引擎來加速</p>\r\n<p>反過來說，許多已經營運多年、平穩成長的大型企業，營運的資料只是流過卻不存下、日常作業由員工手動處理，太多大大小小的決策都是主管們憑著經驗來討論，雖然年年有盈餘，但欠了一堆 IT 技術債，這些才是需要儘快導入大數據分析及人工智慧的企業。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，任何企業在做數位轉型時，沒有從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備，轉得成功漂亮的例子，可說是鳳毛麟角。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利。數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因，也是藉由這系列課程希望跟各位分享的初衷及期待。</p>','台灣產業AI化的問題12〉傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考','','inherit','closed','closed','','10691-revision-v1','','','2020-02-01 12:39:27','2020-02-01 04:39:27','',10691,'https://aiacademy.tw/10691-revision-v1/',0,'revision','',0);
INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (10697,11,'2020-02-01 12:40:17','2020-02-01 04:40:17','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 似乎成為台灣產業轉型與創新的救贖，不只產業界全力投入，政府也不遺餘力透過各種方式鼓勵企業朝這個方向發展。在本系列課程的最後一堂課，深入檢視政府應該扮演的角色，以及企業是否都應該以導入 AI 做為轉型重要指標。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</span></p></blockquote>\r\n<p>這堂課是這系列課程的最後一堂，延續上一堂課的討論，我們要談的是台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？除了企業本身的投入之外，政府又應該扮演什麼角色？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>四種應用方向 台灣產業優劣勢不同</strong></h2>\r\n<p>首先，台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？我們可將人工智慧的應用方向可略分為四種，分別是互聯網AI (Internet AI)、商業AI (Business AI)、感知AI (Perception AI)，以及自主AI (Autonmous AI)。</p>\r\n<p>互聯網AI 造就 Google、Amazon、Facebook、阿里巴巴等超大集團，他們實力如此強大的主因是由使用者貢獻各種資料。在這一個領域，台灣由於內需市場小，也已習慣使用海外平台，除了透過電子商務做為出海口，將互聯網AI做到極致的機會並不大。</p>\r\n<p>在商業AI 方面，如同上堂課所談，我們雖然起步較晚，但因為擁有一些優勢及利基產業，是有機會利用人工智慧強上加強的特性來迎頭趕上。</p>\r\n<p>至於感知AI 及自主AI，例如安控系統、智慧家庭、自駕車、機器人等等應用，不論在半導體或電子產品的設計及生產，這些牽涉到邊緣運算的系統，都算是台灣的優勢產業。只是我們的困境在於過去多年來我們的產業早已習慣代工模式，與消費者距離太遠，一來不擅長經營品牌，二來蒐集不到消費者的資料，受制於品牌廠商，要建立能提供好的使用者體驗的人工智慧應用，有極大的挑戰。</p>\r\n<p>當然，感知AI 及自主AI 也有很廣泛的應用，將會出現在工廠、農田、電廠、水庫，在任何有人工設施的場域。我相信，台灣的半導體及電子業只要能快速掌握，如何在邊緣及雲端巧妙使用人工智慧技術，這將會是乘著我們原有的優勢發光發熱的領域。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應解決 AI 新創公司面對困境</strong></h2>\r\n<p>談人工智慧應用，除了既有的產業，也不能漏掉新創公司。科技部公布的「2017 年台灣十家最酷科技新創」名單中，以人工智慧為核心技術的新創公司就占了五家，顯見大家都相當積極投入這個新興產業。台灣有一百三十萬家中小企業，不可能每一家都能從零開始建立自己的人工智慧團隊，這些企業勢必需要新創公司的協助，所以雖然我們通常將新創公司歸類於AI產業化<a href=\"https://aiacademy.tw/definition-ai-industrialization/\" target=\"_blank\" title=\"台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？\">（相關定義請見：台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？）</a>，他們同時也是產業 AI 化生態系統中不可或缺的重要角色。 </p>\r\n<p>不可否認的是，台灣的新創環境一直不算好，一方面是創投的態度相當保守，跟中國橫衝直撞的「風投」氛圍相差很大。現實面的問題當然也不能忽略，雖然既有產業都已認知到人工智慧的重要性，但投入速度及力度並不大，因此光靠台灣市場，很難支撐多家規模夠大的人工智慧新創公司生存，相信這也是令創投偏向保守的原因之一。</p>\r\n<p>更何況，人工智慧應用目前仍然無法即插即用，通常需要客製化工作，更需要企業的內部資源配合。例如人臉辨識系統在示範場域表現都很好，可是要導入實際場域時，門口、櫃台、攝影機的位置以及臉上的光線及陰影，往往會是人臉打卡系統是否快速可靠的關鍵。語音辨識系統技術發展也已相對成熟，但至今還是無法克服中英語或中台語混雜的情況，若有特別的使用情境，例如客服、行銷、催帳等等，往往也需要花上大把人力處理過去的錄音檔，才能讓語音辨識更準確。</p>\r\n<p>這些挑戰，讓許多人工智慧新創公司疲於在每個客戶的應用場域解決千奇百怪的問題，而無法簡單快速地進行大量銷售，達到規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>政府補助方式應改變以促進效益</strong></h2>\r\n<p>更殘酷的事實是，許多企業似乎比較無感，危機感並不強，原因也很簡單，就算現在不導入人工智慧並不會怎樣，只是像溫水煮青蛙，在不知不覺中慢慢流失競爭力而已。而且，在台灣，許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</p>\r\n<p>那麼，政府在這個產業轉型的關鍵時刻，可以扮演什麼角色呢？</p>\r\n<p>從早期發展製造代工開始，政府就會以各種獎勵優惠方案提供企業補助，以扶持重點產業的發展。實際上，政府從科技政策、產業升級、農林漁牧安定輔導、保險年金制度幾乎無役不與，在推動人工智慧方面當然也積極投入。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資源應花在刀口上 事後補助可避免流於形式</strong></h2>\r\n<p>不過最現實的問題是，台灣政府的稅收約占 GDP 的 12%，美國約占 24%，重視社會福利的國家，例如德國和北歐國家，稅收高達 GDP 四成以上。從這樣的比例來看，台灣政府並沒有足夠的財力來做為一個大政府，什麼都管，什麼都做。必須將資源花在刀口上，精密計算投資效益。</p>\r\n<p>例如，2018 年科技部宣布以 5 年為期投入 50 億元，以四個方向推動台灣的人工智慧發展，包含成立四大 AI 創新研究中心、建立國家級 AI 運算平台、機器人 Maker Space 及射月計畫。</p>\r\n<p>這樣的立意相當良好，只是必須留意的是人工智慧與過去的雲端運算、大數據、社群運算不太一樣，它是個成效可以「一翻兩瞪眼」的技術。簡單地說，無人車能跑就能跑，撞到人就是撞到人；車牌辨識、人臉辨識、語音辨識、翻譯夠不夠準以及醫療診斷等，都是可以立刻量化的結果，沒有任何灰色空間。</p>\r\n<p>因此，政府的補助和獎勵，或許可以換個做法，不一定要用行之有年的事前補助制度，將一定比例更改為事後補助，以避免補助款永遠流向最知名及看起來最有資格的公司或學者，失去幫助沒沒無名但有潛力團隊的機會。</p>\r\n<p>同時，在全球競相投入的人工智慧軍備賽中，像國家級 AI 運算平台如此重要的基礎建設，也可以做適當的分散投資，不但可以分散建置風險，更可以藉此扶植多家人工智慧雲端服務新創公司，發展台灣自有的人工智慧雲端服務。</p>\r\n<p>簡單地說，補助當然是政府推動創新及扶植新創的有效工具。但補助的執行方式應該與時俱進，根據要補助標的時時調整，才能將納稅人的錢真的花在刀口上。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應採「政策性投資」觀點 解決 AI 發展痛點</strong></h2>\r\n<p>除了補助，政府還可以更積極解決台灣人工智慧發展的關鍵痛點。例如，台灣推動健保制度多年，在醫療技術方面又居全球前幾位，若政府能夠出面整合各大醫療中心的病歷及各種診查資料，將能幫助台灣最具潛力的智慧醫療快速進展。</p>\r\n<p>同樣是牽涉個人隱私與信任的金融資料，也是適合政府出手的領域。台灣的市場不大，銀行卻有將近四十家，因此沒有一家銀行擁有足夠多的資料來做到極度可靠的洗錢、帳號盜用、信用卡盜刷防治及融資風險預測，帶來無數的隱性社會成本。這類問題唯有政府才能介入。當然，政府做莊必須在尊重市場機制前提下，透過適當法規開放, 達到產業發展、社會福祉及個人尊嚴的平衡。</p>\r\n<p>而人工智慧新創公司所面臨的資金不足困境，也適合政府來提供協助。可以針對台灣獨特或有利基的切入點，例如 B 型肝炎防治、交通、治水、地震、颱風、空污問題等，這些也是很多國家正試圖解決的共通問題，政府不妨透過政策性投資，培育出世界級的解決方案。</p>\r\n<p>另外，台灣內需市場的規模限制，政府也不妨考慮透過將英文列為官方語言之一加以解決。不可否認，美國學術與科技發展能夠成為全球動見觀瞻的標準，與英文長期做為全球通用語言有密不可分的關係；全球具有強大產業競爭力的國家或地區，例如新加坡、以色列、荷蘭、香港，人民普遍也都具備良好英文溝通能力。</p>\r\n<p>台灣內需市場小沒有關係，如果能夠藉由良好的英語力打入英語系市場，擴大市場版圖，我們會更有機會突破代工模式，將優秀的文化、軟體或品牌輸出到世界各地，並達到全球等級的規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>引入新科技與否 關鍵在能否為企業帶來價值</strong></h2>\r\n<p>我向來服膺《從 A 到 A+》書中所說，以科技為加速器的論點。書中寫到：「從優秀到卓越的公司從來都不是始於開創性的科技，原因很簡單，除非你知道與公司發展密切相關的是哪些科技，否則你沒有辦法好好運用它。」換句話說，若一個新科技與公司本身的熱情、經濟成長來源以及能成為世界頂尖的領域無關，那其實這個新科技也跟你無關，不需要沒事找事做，以為引入新科技一定可以幫企業帶來價值，這是過度 IT 本位的心態。</p>\r\n<p>因此，雖然現在看起來我們似乎是傾全國之力推動 AI，但平心而論，並不是每個公司在這個時間點都一定要引入 AI。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 並非一切答案 資源技術與文化都要做好準備</strong></h2>\r\n<p>以新創事業來說，除非它的本業本來就與資料或人工智慧高度相關，否則沒有必要在此時引入人工智慧。例如，若新創公司經營的是咖啡店、線上零售、國際貿易、或是遊戲開發，人工智慧都不是需要優先考慮的技術。應該做的是把事業的基本盤打好，能夠蒐集到的資料就好好保留下來。等到有一天，可以心無旁鶩、不用擔心公司生存，準備加速起飛時，就可以使用經年累積的資料做為燃料，以人工智慧為引擎來加速</p>\r\n<p>反過來說，許多已經營運多年、平穩成長的大型企業，營運的資料只是流過卻不存下、日常作業由員工手動處理，太多大大小小的決策都是主管們憑著經驗來討論，雖然年年有盈餘，但欠了一堆 IT 技術債，這些才是需要儘快導入大數據分析及人工智慧的企業。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，任何企業在做數位轉型時，沒有從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備，轉得成功漂亮的例子，可說是鳳毛麟角。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利。數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因，也是藉由這系列課程希望跟各位分享的初衷及期待。</p>','台灣產業AI化的問題12〉傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考','','inherit','closed','closed','','10691-revision-v1','','','2020-02-01 12:40:17','2020-02-01 04:40:17','',10691,'https://aiacademy.tw/10691-revision-v1/',0,'revision','',0),(10698,11,'2020-02-01 12:41:15','2020-02-01 04:41:15','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會 AI 是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','The Issue of Taiwan\'s Industrial AI Extra Series(1):Advice for parents: AI is a tool to realize the value of children in life','','publish','closed','open','','ai-childrens-lives','','','2021-06-07 17:51:57','2021-06-07 09:51:57','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10698',138,'post','',0),(10699,11,'2020-02-01 12:42:49','2020-02-01 04:42:49','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 似乎成為台灣產業轉型與創新的救贖，不只產業界全力投入，政府也不遺餘力透過各種方式鼓勵企業朝這個方向發展。在本系列課程的最後一堂課，深入檢視政府應該扮演的角色，以及企業是否都應該以導入 AI 做為轉型重要指標。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</span></p></blockquote>\r\n<p>這堂課是這系列課程的最後一堂，延續上一堂課的討論，我們要談的是台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？除了企業本身的投入之外，政府又應該扮演什麼角色？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>四種應用方向 台灣產業優劣勢不同</strong></h2>\r\n<p>首先，台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？我們可將人工智慧的應用方向可略分為四種，分別是互聯網AI (Internet AI)、商業AI (Business AI)、感知AI (Perception AI)，以及自主AI (Autonmous AI)。</p>\r\n<p>互聯網AI 造就 Google、Amazon、Facebook、阿里巴巴等超大集團，他們實力如此強大的主因是由使用者貢獻各種資料。在這一個領域，台灣由於內需市場小，也已習慣使用海外平台，除了透過電子商務做為出海口，將互聯網AI做到極致的機會並不大。</p>\r\n<p>在商業AI 方面，如同上堂課所談，我們雖然起步較晚，但因為擁有一些優勢及利基產業，是有機會利用人工智慧強上加強的特性來迎頭趕上。</p>\r\n<p>至於感知AI 及自主AI，例如安控系統、智慧家庭、自駕車、機器人等等應用，不論在半導體或電子產品的設計及生產，這些牽涉到邊緣運算的系統，都算是台灣的優勢產業。只是我們的困境在於過去多年來我們的產業早已習慣代工模式，與消費者距離太遠，一來不擅長經營品牌，二來蒐集不到消費者的資料，受制於品牌廠商，要建立能提供好的使用者體驗的人工智慧應用，有極大的挑戰。</p>\r\n<p>當然，感知AI 及自主AI 也有很廣泛的應用，將會出現在工廠、農田、電廠、水庫，在任何有人工設施的場域。我相信，台灣的半導體及電子業只要能快速掌握，如何在邊緣及雲端巧妙使用人工智慧技術，這將會是乘著我們原有的優勢發光發熱的領域。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應解決 AI 新創公司面對困境</strong></h2>\r\n<p>談人工智慧應用，除了既有的產業，也不能漏掉新創公司。科技部公布的「2017 年台灣十家最酷科技新創」名單中，以人工智慧為核心技術的新創公司就占了五家，顯見大家都相當積極投入這個新興產業。台灣有一百三十萬家中小企業，不可能每一家都能從零開始建立自己的人工智慧團隊，這些企業勢必需要新創公司的協助，所以雖然我們通常將新創公司歸類於AI產業化<a href=\"https://aiacademy.tw/definition-ai-industrialization/\" target=\"_blank\" title=\"台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？\">（相關定義請見：台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？）</a>，他們同時也是產業 AI 化生態系統中不可或缺的重要角色。 </p>\r\n<p>不可否認的是，台灣的新創環境一直不算好，一方面是創投的態度相當保守，跟中國橫衝直撞的「風投」氛圍相差很大。現實面的問題當然也不能忽略，雖然既有產業都已認知到人工智慧的重要性，但投入速度及力度並不大，因此光靠台灣市場，很難支撐多家規模夠大的人工智慧新創公司生存，相信這也是令創投偏向保守的原因之一。</p>\r\n<p>更何況，人工智慧應用目前仍然無法即插即用，通常需要客製化工作，更需要企業的內部資源配合。例如人臉辨識系統在示範場域表現都很好，可是要導入實際場域時，門口、櫃台、攝影機的位置以及臉上的光線及陰影，往往會是人臉打卡系統是否快速可靠的關鍵。語音辨識系統技術發展也已相對成熟，但至今還是無法克服中英語或中台語混雜的情況，若有特別的使用情境，例如客服、行銷、催帳等等，往往也需要花上大把人力處理過去的錄音檔，才能讓語音辨識更準確。</p>\r\n<p>這些挑戰，讓許多人工智慧新創公司疲於在每個客戶的應用場域解決千奇百怪的問題，而無法簡單快速地進行大量銷售，達到規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>政府補助方式應改變以促進效益</strong></h2>\r\n<p>更殘酷的事實是，許多企業似乎比較無感，危機感並不強，原因也很簡單，就算現在不導入人工智慧並不會怎樣，只是像溫水煮青蛙，在不知不覺中慢慢流失競爭力而已。而且，在台灣，許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</p>\r\n<p>那麼，政府在這個產業轉型的關鍵時刻，可以扮演什麼角色呢？</p>\r\n<p>從早期發展製造代工開始，政府就會以各種獎勵優惠方案提供企業補助，以扶持重點產業的發展。實際上，政府從科技政策、產業升級、農林漁牧安定輔導、保險年金制度幾乎無役不與，在推動人工智慧方面當然也積極投入。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資源應花在刀口上 事後補助可避免流於形式</strong></h2>\r\n<p>不過最現實的問題是，台灣政府的稅收約占 GDP 的 12%，美國約占 24%，重視社會福利的國家，例如德國和北歐國家，稅收高達 GDP 四成以上。從這樣的比例來看，台灣政府並沒有足夠的財力來做為一個大政府，什麼都管，什麼都做。必須將資源花在刀口上，精密計算投資效益。</p>\r\n<p>例如，2018 年科技部宣布以 5 年為期投入 50 億元，以四個方向推動台灣的人工智慧發展，包含成立四大 AI 創新研究中心、建立國家級 AI 運算平台、機器人 Maker Space 及射月計畫。</p>\r\n<p>這樣的立意相當良好，只是必須留意的是人工智慧與過去的雲端運算、大數據、社群運算不太一樣，它是個成效可以「一翻兩瞪眼」的技術。簡單地說，無人車能跑就能跑，撞到人就是撞到人；車牌辨識、人臉辨識、語音辨識、翻譯夠不夠準以及醫療診斷等，都是可以立刻量化的結果，沒有任何灰色空間。</p>\r\n<p>因此，政府的補助和獎勵，或許可以換個做法，不一定要用行之有年的事前補助制度，將一定比例更改為事後補助，以避免補助款永遠流向最知名及看起來最有資格的公司或學者，失去幫助沒沒無名但有潛力團隊的機會。</p>\r\n<p>同時，在全球競相投入的人工智慧軍備賽中，像國家級 AI 運算平台如此重要的基礎建設，也可以做適當的分散投資，不但可以分散建置風險，更可以藉此扶植多家人工智慧雲端服務新創公司，發展台灣自有的人工智慧雲端服務。</p>\r\n<p>簡單地說，補助當然是政府推動創新及扶植新創的有效工具。但補助的執行方式應該與時俱進，根據要補助標的時時調整，才能將納稅人的錢真的花在刀口上。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應採「政策性投資」觀點 解決 AI 發展痛點</strong></h2>\r\n<p>除了補助，政府還可以更積極解決台灣人工智慧發展的關鍵痛點。例如，台灣推動健保制度多年，在醫療技術方面又居全球前幾位，若政府能夠出面整合各大醫療中心的病歷及各種診查資料，將能幫助台灣最具潛力的智慧醫療快速進展。</p>\r\n<p>同樣是牽涉個人隱私與信任的金融資料，也是適合政府出手的領域。台灣的市場不大，銀行卻有將近四十家，因此沒有一家銀行擁有足夠多的資料來做到極度可靠的洗錢、帳號盜用、信用卡盜刷防治及融資風險預測，帶來無數的隱性社會成本。這類問題唯有政府才能介入。當然，政府做莊必須在尊重市場機制前提下，透過適當法規開放, 達到產業發展、社會福祉及個人尊嚴的平衡。</p>\r\n<p>而人工智慧新創公司所面臨的資金不足困境，也適合政府來提供協助。可以針對台灣獨特或有利基的切入點，例如 B 型肝炎防治、交通、治水、地震、颱風、空污問題等，這些也是很多國家正試圖解決的共通問題，政府不妨透過政策性投資，培育出世界級的解決方案。</p>\r\n<p>另外，台灣內需市場的規模限制，政府也不妨考慮透過將英文列為官方語言之一加以解決。不可否認，美國學術與科技發展能夠成為全球動見觀瞻的標準，與英文長期做為全球通用語言有密不可分的關係；全球具有強大產業競爭力的國家或地區，例如新加坡、以色列、荷蘭、香港，人民普遍也都具備良好英文溝通能力。</p>\r\n<p>台灣內需市場小沒有關係，如果能夠藉由良好的英語力打入英語系市場，擴大市場版圖，我們會更有機會突破代工模式，將優秀的文化、軟體或品牌輸出到世界各地，並達到全球等級的規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>引入新科技與否 關鍵在能否為企業帶來價值</strong></h2>\r\n<p>我向來服膺《從 A 到 A+》書中所說，以科技為加速器的論點。書中寫到：「從優秀到卓越的公司從來都不是始於開創性的科技，原因很簡單，除非你知道與公司發展密切相關的是哪些科技，否則你沒有辦法好好運用它。」換句話說，若一個新科技與公司本身的熱情、經濟成長來源以及能成為世界頂尖的領域無關，那其實這個新科技也跟你無關，不需要沒事找事做，以為引入新科技一定可以幫企業帶來價值，這是過度 IT 本位的心態。</p>\r\n<p>因此，雖然現在看起來我們似乎是傾全國之力推動 AI，但平心而論，並不是每個公司在這個時間點都一定要引入 AI。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 並非一切答案 資源技術與文化都要做好準備</strong></h2>\r\n<p>以新創事業來說，除非它的本業本來就與資料或人工智慧高度相關，否則沒有必要在此時引入人工智慧。例如，若新創公司經營的是咖啡店、線上零售、國際貿易、或是遊戲開發，人工智慧都不是需要優先考慮的技術。應該做的是把事業的基本盤打好，能夠蒐集到的資料就好好保留下來。等到有一天，可以心無旁鶩、不用擔心公司生存，準備加速起飛時，就可以使用經年累積的資料做為燃料，以人工智慧為引擎來加速</p>\r\n<p>反過來說，許多已經營運多年、平穩成長的大型企業，營運的資料只是流過卻不存下、日常作業由員工手動處理，太多大大小小的決策都是主管們憑著經驗來討論，雖然年年有盈餘，但欠了一堆 IT 技術債，這些才是需要儘快導入大數據分析及人工智慧的企業。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，任何企業在做數位轉型時，沒有從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備，轉得成功漂亮的例子，可說是鳳毛麟角。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利。數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因，也是藉由這系列課程希望跟各位分享的初衷及期待。</p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 12:42:49','2020-02-01 04:42:49','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10702,1,'2020-02-01 13:12:29','2020-02-01 05:12:29','','師資介紹','','publish','closed','closed','','lecturers','','','2020-02-01 13:12:37','2020-02-01 05:12:37','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=10702',0,'page','',0),(10704,1,'2020-02-01 13:12:29','2020-02-01 05:12:29','','lecturers','','inherit','closed','closed','','10702-revision-v1','','','2020-02-01 13:12:29','2020-02-01 05:12:29','',10702,'https://aiacademy.tw/10702-revision-v1/',0,'revision','',0),(10705,1,'2020-02-01 13:12:37','2020-02-01 05:12:37','','師資介紹','','inherit','closed','closed','','10702-revision-v1','','','2020-02-01 13:12:37','2020-02-01 05:12:37','',10702,'https://aiacademy.tw/10702-revision-v1/',0,'revision','',0),(10706,11,'2020-02-01 13:29:43','2020-02-01 05:29:43','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來10年、20年或30年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會AI是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我10歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 13:29:43','2020-02-01 05:29:43','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10707,11,'2020-02-01 13:31:46','2020-02-01 05:31:46','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p><strong>天下創新學院製作人溫怡玲：</strong>這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來10年、20年或30年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p><strong>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：</strong>我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會AI是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p><strong>溫怡玲：</strong>還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p><strong>陳昇瑋：</strong>有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p><strong>溫怡玲：</strong>剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p><strong>陳昇瑋：</strong>我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10 歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p><strong>溫怡玲：</strong>謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 13:31:46','2020-02-01 05:31:46','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10708,11,'2020-02-01 13:37:04','2020-02-01 05:37:04','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來10年、20年或30年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會AI是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我10歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 13:37:04','2020-02-01 05:37:04','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10709,11,'2020-02-01 13:37:59','2020-02-01 05:37:59','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來10年、20年或30年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會AI是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 13:37:59','2020-02-01 05:37:59','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10710,11,'2020-02-01 13:38:24','2020-02-01 05:38:24','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會AI是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 13:38:24','2020-02-01 05:38:24','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10711,11,'2020-02-01 13:39:01','2020-02-01 05:39:01','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會 AI 是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 13:39:01','2020-02-01 05:39:01','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10712,11,'2020-02-01 13:41:46','2020-02-01 05:41:46','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會 AI 是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-01 13:41:46','2020-02-01 05:41:46','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10714,11,'2020-02-01 13:53:15','2020-02-01 05:53:15','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>從產業 AI 化到政府的角色、企業內部組織如何因應以及給父母的建議，本系列課程最後一堂，陳昇瑋執行長分析不可能被 AI 取代的未來人才。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：今天要延續上一堂的內容，我們繼續邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享大家都非常關心的問題：如果 AI 來勢洶洶，將會使我們的未來產生翻天覆地的變化，那麼未來 10、20 年我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備什麼樣的能力，才有辦法面對未來的不可知？</p>\r\n<p>延續上一次所討論的問題，我們談到了程式語言，以及要如何學習 AI 的基本能力。有一個問題是，相信有很多家長也留意到，自己孩子的興趣完全跟寫程式、資訊理工這些領域完全無關，可能數學、理化都不好，這到底應該要怎麼辦？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>社交性愈強的工作 AI 愈無法取代</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：其實完全不用擔心，因為以現在的人工智慧技術而言，對於思考、策略，是完全沒有著力點的。也就是說，如果孩子的興趣跟程式設計、資工沒有關係，喜歡的是人文或社會方面，其實可能更好。我們可以非常確定的是，<span class=\"blueP\">第一，人工智慧沒有辦法取代任何面向人類的工作，</span>包括服務業、業務、心理治療、諮商、人資等，社交性愈強的工作，人工智慧愈是無法取代，但可以提供協助。</p>\r\n<p>第二，<span class=\"blueP\">跟社會有關的，不管是策略管理、創意、心理、政治、廣告、法律、經濟等，只要跟人有關的議題，基本上都不是「最佳化」的問題，就不是人工智慧可以幫忙的。</span></p>\r\n<p>第三，<span class=\"blueP\">需要人類來消化吸收，有自己觀點的這些領域，例如歷史、人文、哲學、藝術等。</span>真的不用擔心人工智慧哪一天學會創作，讓我們把人文的精神都丟掉， 我相信不會走到這一步的。當然，人工智慧會讓創作的方式發生改變，但不會讓這樣的工作消失，只會讓我們因為使用數位工具而變得更有效率。</p>\r\n<p>簡單而言，未來人們儘可能不必做沒有創意、重複的工作，更能專注在需要策略思考、有獨特觀點的工作。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>道德判斷的問題 人工智慧無計可施</strong></h2>\r\n<p>還有更多的問題，一定要人，才能夠做得好，像是<span class=\"blueP\">自駕車就有很多屬於道德的問題，例如工程師在設計自駕車的人工智慧時，如果有個情況是，他只能選擇讓車內的人受傷，或者是車外的人受傷？</span>兩個一定有一個受傷的時候，人工智慧該怎麼選擇？這是一個很難的道德問題，而不是工程問題。還有，像人工智慧可能帶來的失業，又應該怎麼去權衡？  </p>\r\n<p>第五，還有<span class=\"blueP\">個人隱私跟社會效率的問題。</span>例如說我們在街頭巷尾放很多攝影機，可以抓到逃犯，但是同時也犧牲了個人隱私，我們要怎麼權衡這樣的問題？人工智慧會增加工作效率，但在資本主義社會中容易讓有錢人更有錢、窮人更窮。這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。 </p>\r\n<p>溫怡玲：是的，無論將來人工智慧怎麼樣發展，還是沒有辦法直接了解人真正和內部的需求，或者是剛剛提到的一些道德方面的問題。今天的最後一個問題是，您除了擔任台灣人工智慧學校執行長，同時也是非常知名的資料科學家，為什麼您會轉向研究 AI？可能幾年後 AI 非常普及，可以想像有很多機器人手臂、自駕車之類的，資料還有價值嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：其實<span class=\"blueP\">人工智慧就是資料應用的終極解決方案，有人比喻說資料就是原油，而人工智慧像是電力，因此他們的關係如同一個是因、一個是果。</span>以目前人工智慧技術來看，資料愈多會愈聰明，其實就跟人很像。</p>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它一定有個來源，從這個來源裡學到知識與規則，它才會開始有智慧。因此，在可以預見的將來，資料絕對不會變得沒有價值，重要性反而更加提高。</p>\r\n<p>這也是為什麼我們擔心，目前擁有各種人類行為資料的這些大型科技公司會壟斷，市場，因為即使有一模一樣的技術能力，擁有資料的公司，他能夠做出的人工智慧會愈強大，這是我們必須想辦法解決的問題。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長花了這麼長的時間，從台灣產業 AI 化的角度切入，全面而有系統的解釋 AI 將會對台灣企業人才、營運模式各個方面產生的影響，希望能夠提供各位更深入了解，解開心中因為人云亦云而產生的各種疑慮，更明白 AI 對我們將產生的影響，並能積極因應站上時代的浪頭。台灣產業 AI 化系列課程到此告一個段落，謝謝大家！</p>','The Issue of Taiwan\'s Industrial AI Extra Series(2):Five jobs that AI can\'t replace, returning to human nature is the most critical','','publish','closed','open','','five-jobs-that-ai-cannot-replace','','','2021-06-07 17:51:46','2021-06-07 09:51:46','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10714',137,'post','',0),(10716,11,'2020-02-01 13:54:09','2020-02-01 05:54:09','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會 AI 是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇2〉AI無法取代的五種工作 回歸人的本質最關鍵','','inherit','closed','closed','','10714-revision-v1','','','2020-02-01 13:54:09','2020-02-01 05:54:09','',10714,'https://aiacademy.tw/10714-revision-v1/',0,'revision','',0),(10719,11,'2020-02-01 14:01:05','2020-02-01 06:01:05','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>從產業 AI 化到政府的角色、企業內部組織如何因應以及給父母的建議，本系列課程最後一堂，陳昇瑋執行長分析不可能被 AI 取代的未來人才。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：今天要延續上一堂的內容，我們繼續邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享大家都非常關心的問題：如果 AI 來勢洶洶，將會使我們的未來產生翻天覆地的變化，那麼未來 10、20 年我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備什麼樣的能力，才有辦法面對未來的不可知？</p>\r\n<p>延續上一次所討論的問題，我們談到了程式語言，以及要如何學習 AI 的基本能力。有一個問題是，相信有很多家長也留意到，自己孩子的興趣完全跟寫程式、資訊理工這些領域完全無關，可能數學、理化都不好，這到底應該要怎麼辦？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>社交性愈強的工作 AI 愈無法取代</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：其實完全不用擔心，因為以現在的人工智慧技術而言，對於思考、策略，是完全沒有著力點的。也就是說，如果孩子的興趣跟程式設計、資工沒有關係，喜歡的是人文或社會方面，其實可能更好。我們可以非常確定的是，<span class=\"blueP\">第一，人工智慧沒有辦法取代任何面向人類的工作，</span>包括服務業、業務、心理治療、諮商、人資等，社交性愈強的工作，人工智慧愈是無法取代，但可以提供協助。</p>\r\n<p>第二，<span class=\"blueP\">跟社會有關的，不管是策略管理、創意、心理、政治、廣告、法律、經濟等，只要跟人有關的議題，基本上都不是「最佳化」的問題，就不是人工智慧可以幫忙的。</span></p>\r\n<p>第三，<span class=\"blueP\">需要人類來消化吸收，有自己觀點的這些領域，例如歷史、人文、哲學、藝術等。</span>真的不用擔心人工智慧哪一天學會創作，讓我們把人文的精神都丟掉， 我相信不會走到這一步的。當然，人工智慧會讓創作的方式發生改變，但不會讓這樣的工作消失，只會讓我們因為使用數位工具而變得更有效率。</p>\r\n<p>簡單而言，未來人們儘可能不必做沒有創意、重複的工作，更能專注在需要策略思考、有獨特觀點的工作。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>道德判斷的問題 人工智慧無計可施</strong></h2>\r\n<p>還有更多的問題，一定要人，才能夠做得好，像是<span class=\"blueP\">自駕車就有很多屬於道德的問題，例如工程師在設計自駕車的人工智慧時，如果有個情況是，他只能選擇讓車內的人受傷，或者是車外的人受傷？</span>兩個一定有一個受傷的時候，人工智慧該怎麼選擇？這是一個很難的道德問題，而不是工程問題。還有，像人工智慧可能帶來的失業，又應該怎麼去權衡？  </p>\r\n<p>第五，還有<span class=\"blueP\">個人隱私跟社會效率的問題。</span>例如說我們在街頭巷尾放很多攝影機，可以抓到逃犯，但是同時也犧牲了個人隱私，我們要怎麼權衡這樣的問題？人工智慧會增加工作效率，但在資本主義社會中容易讓有錢人更有錢、窮人更窮。這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。 </p>\r\n<p>溫怡玲：是的，無論將來人工智慧怎麼樣發展，還是沒有辦法直接了解人真正和內部的需求，或者是剛剛提到的一些道德方面的問題。今天的最後一個問題是，您除了擔任台灣人工智慧學校執行長，同時也是非常知名的資料科學家，為什麼您會轉向研究 AI？可能幾年後 AI 非常普及，可以想像有很多機器人手臂、自駕車之類的，資料還有價值嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：其實<span class=\"blueP\">人工智慧就是資料應用的終極解決方案，有人比喻說資料就是原油，而人工智慧像是電力，因此他們的關係如同一個是因、一個是果。</span>以目前人工智慧技術來看，資料愈多會愈聰明，其實就跟人很像。</p>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它一定有個來源，從這個來源裡學到知識與規則，它才會開始有智慧。因此，在可以預見的將來，資料絕對不會變得沒有價值，重要性反而更加提高。</p>\r\n<p>這也是為什麼我們擔心，目前擁有各種人類行為資料的這些大型科技公司會壟斷，市場，因為即使有一模一樣的技術能力，擁有資料的公司，他能夠做出的人工智慧會愈強大，這是我們必須想辦法解決的問題。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長花了這麼長的時間，從台灣產業 AI 化的角度切入，全面而有系統的解釋 AI 將會對台灣企業人才、營運模式各個方面產生的影響，希望能夠提供各位更深入了解，解開心中因為人云亦云而產生的各種疑慮，更明白 AI 對我們將產生的影響，並能積極因應站上時代的浪頭。台灣產業 AI 化系列課程到此告一個段落，謝謝大家！</p>','台灣產業AI化的問題番外篇2〉AI 無法取代的五種工作 回歸人的本質最關鍵','','inherit','closed','closed','','10714-revision-v1','','','2020-02-01 14:01:05','2020-02-01 06:01:05','',10714,'https://aiacademy.tw/10714-revision-v1/',0,'revision','',0),(10720,11,'2020-02-01 14:01:52','2020-02-01 06:01:52','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>從產業 AI 化到政府的角色、企業內部組織如何因應以及給父母的建議，本系列課程最後一堂，陳昇瑋執行長分析不可能被 AI 取代的未來人才。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：今天要延續上一堂的內容，我們繼續邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享大家都非常關心的問題：如果 AI 來勢洶洶，將會使我們的未來產生翻天覆地的變化，那麼未來 10、20 年我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備什麼樣的能力，才有辦法面對未來的不可知？</p>\r\n<p>延續上一次所討論的問題，我們談到了程式語言，以及要如何學習 AI 的基本能力。有一個問題是，相信有很多家長也留意到，自己孩子的興趣完全跟寫程式、資訊理工這些領域完全無關，可能數學、理化都不好，這到底應該要怎麼辦？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>社交性愈強的工作 AI 愈無法取代</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：其實完全不用擔心，因為以現在的人工智慧技術而言，對於思考、策略，是完全沒有著力點的。也就是說，如果孩子的興趣跟程式設計、資工沒有關係，喜歡的是人文或社會方面，其實可能更好。我們可以非常確定的是，<span class=\"blueP\">第一，人工智慧沒有辦法取代任何面向人類的工作，</span>包括服務業、業務、心理治療、諮商、人資等，社交性愈強的工作，人工智慧愈是無法取代，但可以提供協助。</p>\r\n<p>第二，<span class=\"blueP\">跟社會有關的，不管是策略管理、創意、心理、政治、廣告、法律、經濟等，只要跟人有關的議題，基本上都不是「最佳化」的問題，就不是人工智慧可以幫忙的。</span></p>\r\n<p>第三，<span class=\"blueP\">需要人類來消化吸收，有自己觀點的這些領域，例如歷史、人文、哲學、藝術等。</span>真的不用擔心人工智慧哪一天學會創作，讓我們把人文的精神都丟掉， 我相信不會走到這一步的。當然，人工智慧會讓創作的方式發生改變，但不會讓這樣的工作消失，只會讓我們因為使用數位工具而變得更有效率。</p>\r\n<p>簡單而言，未來人們儘可能不必做沒有創意、重複的工作，更能專注在需要策略思考、有獨特觀點的工作。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>道德判斷的問題 人工智慧無計可施</strong></h2>\r\n<p>還有更多的問題，一定要人，才能夠做得好，像是<span class=\"blueP\">自駕車就有很多屬於道德的問題，例如工程師在設計自駕車的人工智慧時，如果有個情況是，他只能選擇讓車內的人受傷，或者是車外的人受傷？</span>兩個一定有一個受傷的時候，人工智慧該怎麼選擇？這是一個很難的道德問題，而不是工程問題。還有，像人工智慧可能帶來的失業，又應該怎麼去權衡？  </p>\r\n<p>第五，還有<span class=\"blueP\">個人隱私跟社會效率的問題。</span>例如說我們在街頭巷尾放很多攝影機，可以抓到逃犯，但是同時也犧牲了個人隱私，我們要怎麼權衡這樣的問題？人工智慧會增加工作效率，但在資本主義社會中容易讓有錢人更有錢、窮人更窮。這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。 </p>\r\n<p>溫怡玲：是的，無論將來人工智慧怎麼樣發展，還是沒有辦法直接了解人真正和內部的需求，或者是剛剛提到的一些道德方面的問題。今天的最後一個問題是，您除了擔任台灣人工智慧學校執行長，同時也是非常知名的資料科學家，為什麼您會轉向研究 AI？可能幾年後 AI 非常普及，可以想像有很多機器人手臂、自駕車之類的，資料還有價值嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：其實<span class=\"blueP\">人工智慧就是資料應用的終極解決方案，有人比喻說資料就是原油，而人工智慧像是電力，因此他們的關係如同一個是因、一個是果。</span>以目前人工智慧技術來看，資料愈多會愈聰明，其實就跟人很像。</p>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它一定有個來源，從這個來源裡學到知識與規則，它才會開始有智慧。因此，在可以預見的將來，資料絕對不會變得沒有價值，重要性反而更加提高。</p>\r\n<p>這也是為什麼我們擔心，目前擁有各種人類行為資料的這些大型科技公司會壟斷，市場，因為即使有一模一樣的技術能力，擁有資料的公司，他能夠做出的人工智慧會愈強大，這是我們必須想辦法解決的問題。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長花了這麼長的時間，從台灣產業 AI 化的角度切入，全面而有系統的解釋 AI 將會對台灣企業人才、營運模式各個方面產生的影響，希望能夠提供各位更深入了解，解開心中因為人云亦云而產生的各種疑慮，更明白 AI 對我們將產生的影響，並能積極因應站上時代的浪頭。台灣產業 AI 化系列課程到此告一個段落，謝謝大家！</p>','台灣產業AI化的問題番外篇2〉AI 無法取代的五種工作 回歸人的本質最關鍵','','inherit','closed','closed','','10714-revision-v1','','','2020-02-01 14:01:52','2020-02-01 06:01:52','',10714,'https://aiacademy.tw/10714-revision-v1/',0,'revision','',0),(10721,11,'2020-02-04 11:06:30','2020-02-04 03:06:30','「CW1-Taiwan-AI-2」。','CW1-Taiwan-AI-2','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-2','','','2020-02-04 11:06:40','2020-02-04 03:06:40','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-2.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10722,11,'2020-02-04 11:06:31','2020-02-04 03:06:31','「CW1-Taiwan-AI-3」。','CW1-Taiwan-AI-3','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-3','','','2020-02-04 11:27:53','2020-02-04 03:27:53','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-3.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10723,11,'2020-02-04 11:06:32','2020-02-04 03:06:32','「CW1-Taiwan-AI-4」。','CW1-Taiwan-AI-4','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-4','','','2020-02-04 11:27:52','2020-02-04 03:27:52','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-4.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10724,11,'2020-02-04 11:06:33','2020-02-04 03:06:33','「CW1-Taiwan-AI-5」。','CW1-Taiwan-AI-5','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-5','','','2020-02-04 11:25:29','2020-02-04 03:25:29','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-5.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10725,11,'2020-02-04 11:06:34','2020-02-04 03:06:34','「CW1-Taiwan-AI-6」。','CW1-Taiwan-AI-6','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-6','','','2020-02-04 11:24:49','2020-02-04 03:24:49','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-6.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10726,11,'2020-02-04 11:06:35','2020-02-04 03:06:35','「CW1-Taiwan-AI-7」。','CW1-Taiwan-AI-7','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-7','','','2020-02-04 11:23:36','2020-02-04 03:23:36','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-7.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10727,11,'2020-02-04 11:06:37','2020-02-04 03:06:37','「CW1-Taiwan-AI-8」。','CW1-Taiwan-AI-8','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-8','','','2020-02-04 11:22:19','2020-02-04 03:22:19','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-8.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10728,11,'2020-02-04 11:06:38','2020-02-04 03:06:38','「CW1-Taiwan-AI-9」。','CW1-Taiwan-AI-9','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-9','','','2020-05-20 15:45:21','2020-05-20 07:45:21','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-9.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10729,11,'2020-02-04 11:06:39','2020-02-04 03:06:39','「CW1-Taiwan-AI-10」。','CW1-Taiwan-AI-10','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-10','','','2020-02-04 11:19:49','2020-02-04 03:19:49','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-10.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10730,11,'2020-02-04 11:06:41','2020-02-04 03:06:41','「CW1-Taiwan-AI-11」。','CW1-Taiwan-AI-11','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-11','','','2020-02-04 11:18:05','2020-02-04 03:18:05','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-11.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10731,11,'2020-02-04 11:06:44','2020-02-04 03:06:44','「CW1-Taiwan-AI-12」。','CW1-Taiwan-AI-12','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-12','','','2020-02-04 11:13:35','2020-02-04 03:13:35','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/CW1-Taiwan-AI-12.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10732,11,'2020-02-04 11:06:45','2020-02-04 03:06:45','「fanwai01」。','fanwai01','','inherit','closed','closed','','fanwai01','','','2020-02-04 11:11:37','2020-02-04 03:11:37','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/fanwai01.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10733,11,'2020-02-04 11:06:46','2020-02-04 03:06:46','「fanwai02」。','fanwai02','','inherit','closed','closed','','fanwai02','','','2020-07-14 11:25:35','2020-07-14 03:25:35','',10558,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/fanwai02.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10735,11,'2020-02-04 11:06:57','2020-02-04 03:06:57','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>在了解人工智慧對於企業與產業的影響，以及資料運用的四個層次之後，要進一步討論，為什麼人工智慧可以這麼聰明？是不是很快會取代人類？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">基本上，只要是在封閉系統內發生的問題，人工智慧都可以做得很好，甚至超越人類，例如許多電腦遊戲及牌類、棋類遊戲，人類已無法與人工智慧匹敵</span></p></blockquote>\r\n<p>2016年3月，AlphaGo打敗世界圍棋冠軍李世乭，引起全球矚目，不只意味著人工智慧的發展進入一個全新里程碑，同時也讓人工智慧在近幾年成為最吸睛的話題。但是，究竟人工智慧為什麼那麼聰明？他們會持續變聰明嗎？有沒有可能很快取代人類？同樣成為許多人討論的焦點。</p>\r\n<p>在某些範疇與特定的領域中，人工智慧的確表現得很出色，甚至到達超越人類的程度。例如打造出AlphaGo的DeepMind團隊，後續又打造AlphaZero，一舉超越之前所有圍棋、象棋、國際將棋的人工智慧，當然，AlphaGo與人類一併都被超越了。</p>\r\n<p class=\"blueP\">AlphaZero與AlphaGo一個最大的不同是，AlphaZero不依賴人類棋士的領域知識及棋譜，純粹依賴計算，用難以想像的龐大計算量，讓電腦在左右互搏中找出致勝的線索，取代人類數百年來的切磋與計算。</p>\r\n<p>人工智慧指的是讓機器擁有類似人類智慧的技術，而今天的人工智慧指的是第三波的人工智慧。</p>\r\n<p>二、三十年前的第二波人工智慧，期待透過人類定義的規則來解決問題，但因為太多現實生活的難題，人類自己都無法解決，例如說預測火災或地震；或是有能力解決，但沒有能力把規則說出來，例如警衛判斷某個人是否圖謀不軌，或是面試官判斷某個人是否合適加入公司，因此，這種用人類制定規則的人工智慧系統表現並不好。</p>\r\n<P>今天的人工智慧，也就是第三波的人工智慧，運用機器學習技術來計算規則，因為資料量夠大，再加上運算速度的提升，讓機器學習有能力，找出比人類說得出口的規則更加精準的規則，才讓人工智慧出現突破性的發展。</P>\r\n<p class=\"blueP\">以技術角度來看，人工智慧包含傳統人工智慧與機器學習。傳統人工智慧指的就是基於人類經驗制定原則的方法，機器學習則包含所有讓電腦自行由大量資料中學習出規則的方法。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/02-1.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"620\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10582\" />\r\n<p>例如，如果想要讓電腦能夠辨識人們是不是在講「你好」，以機器學習的作法，必須先收集許多人的「你好」錄音，用機器學習演算法找出規則，之後就有判斷某個聲波是否為「你好」的能力。有了機器學習技術，之後延伸到「大家好」及「人帥真好」，只要多收集這兩種聲音檔即可，不用再以人工的方式來定義每一個句子的規則。</p>\r\n<p>跟語音辨識相較，圖像辨識的進展則快得多，在2015年時，機器學習在影像分類的挑戰賽已經超越人類，錯誤率開始低於5%。也因此近幾年有許多應用開始出現，可以讓手機隨時快速辨識照片中的人臉或動植物、汽機車、建築物等物體。</p>\r\n<p class=\"blueP\">機器學習技術又包含傳統機器學習與深度學習。兩者的差別是，深度學習技術所計算出來的規則是有層次的，而傳統機器學習的產出皆是單一層次的規則。</p>\r\n<p>例如線性迴歸或決策樹就屬於傳統機器學習。<span class=\"blueP\">相較於傳統機器學習，深度學習需要的資料量較大，運算量的需求也更為龐大，但好處是它可以處理高維度的問題，也就是具有上百、上千、甚至上萬個變數的問題。</span></p>\r\n<p>生活中常見的問題多屬於此類，例如涉及文字、影像、聲音、影片等問題通常皆是高維度的問題，也因此若有足夠的資料量，深度學習通常可以提供比傳統機器學習更好的解答。也因此，深度學習是目前人工智慧的主流技術，舉凡我們最近所見的臉部辨識、語音辨識、無人車等等，幾乎都是深度學習技術的成果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/02-2.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"620\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10582\" />\r\n<p></p>\r\n<p>根據我手邊的一份資料，2014年第一季，Google這家公司內部就有超過200個專案使用深度學習，在2016年第一季，這家公司已經有超過2,000個專案在使用深度學習，也就是說，不論是在語音輸入、門牌路標辨識、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷，甚至在資料中心的營運上，Google已將深度學習應用在你想得到或想不到的各個應用上。在可見的未來，機器學習及深度學習將成為所有電腦軟體中不可或缺的決策元件。</p>\r\n<p>那麼，人工智慧會不會很快就比人類聰明、有智慧，甚至厲害到可以統治人類？這個問題可以有長的回答，也可以有短的回答。</p>\r\n<p>長的回答是，<span class=\"blueP\">我們必須先將所有的問題分為兩個軸度，第一個軸度是問題所在的系統是開放還是封閉的，例如象棋及所有棋類遊戲是百分之百的封閉系統，但信用卡盜刷問題屬於開放系統，因為我們根本無從觀察刷卡者是否為本人。第二個軸度是，我們知不知曉問題的答案，例如颱風的路徑我們在事後當然知道答案，但是若A公司併購了B公司後業績不錯，我們還是不知道若是併購案沒有發生，A公司的業績會不會更好。</span></p>\r\n<p></p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/02-3.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"620\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10582\" />\r\n<p></p>\r\n<p></p>\r\n<p class=\"blueP\">這兩個軸度可以將所有的問題切分為四個象限，基本上，只要問題是在封閉系統內發生的問題，人工智慧都可以做得很好，甚至超越人類，例如許多電腦遊戲及牌類、棋類遊戲，人類已無法與人工智慧匹敵。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">在開放系統但有明確答案的這個象限，人工智慧不見得可以做得很好，必須根據我們對於此開放系統的觀測能力而定。</span>例如說人流及車流計算是可以做得很好，但颱風路徑及金融市場的預測表現就不算好，主因是我們的觀測資料太有限，無法得知系統中的一舉一動；另一個原因是系統本身太過複雜，以今天的機器學習模型，還是沒有辦法找到觀察與預測值之間的關係。</p>\r\n<p class=\"blueP\">最後一個象限是開放系統中也沒有明確答案的問題，例如該不該跟某個女生告白，該不該進行某項新商品的發售，該不該進行某個政治操作，通常因為情勢及行為無法量化，所以根本無法以電腦來分析。在這個象限裡，就是人類智慧的天下，人工智慧基本上無計可施。</p>\r\n<p>所以，總結來說，對某些問題來說，人工智慧的表現優於人類；但在某些問題上頭，人工智慧比三歲小孩還不如，所以人工智慧是否會比人類聰明，必須限縮在某個領域來問題，不可一概而論。</p>\r\n<p class=\"blueP\">值得注意的是，即使是在人工智慧擅長的領域內，若沒有足夠的資料量，那還是沒轍，巧婦難為無米之炊，沒有訓練資料，就沒辦法找到規則，沒有辦法讓電腦擁有人工智慧。</p>\r\n<p>但人工智慧是否會比人類聰明這個問題，也有一個短的回答是：不會，這一波，也就是第三波的人工智慧，並沒有賦予電腦任何「思考」的能力，所以人工智慧絕對不會比人類聰明。</p>\r\n<p>所以，關於人工智慧，重點是瞭解他的能與不能，不要太過期待，但也要清楚瞭解它究竟能幫我們做什麼，以及怎麼做可以發揮它的潛力。這也是我們這系列課程的重點目標之一。</p>\r\n','台灣產業AI化的問題2〉人工智慧如何持續變聰明？','','inherit','closed','closed','','10558-revision-v1','','','2020-02-04 11:06:57','2020-02-04 03:06:57','',10558,'https://aiacademy.tw/10558-revision-v1/',0,'revision','',0),(10736,11,'2020-02-04 11:09:03','2020-02-04 03:09:03','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>從產業 AI 化到政府的角色、企業內部組織如何因應以及給父母的建議，本系列課程最後一堂，陳昇瑋執行長分析不可能被 AI 取代的未來人才。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：今天要延續上一堂的內容，我們繼續邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享大家都非常關心的問題：如果 AI 來勢洶洶，將會使我們的未來產生翻天覆地的變化，那麼未來 10、20 年我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備什麼樣的能力，才有辦法面對未來的不可知？</p>\r\n<p>延續上一次所討論的問題，我們談到了程式語言，以及要如何學習 AI 的基本能力。有一個問題是，相信有很多家長也留意到，自己孩子的興趣完全跟寫程式、資訊理工這些領域完全無關，可能數學、理化都不好，這到底應該要怎麼辦？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>社交性愈強的工作 AI 愈無法取代</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：其實完全不用擔心，因為以現在的人工智慧技術而言，對於思考、策略，是完全沒有著力點的。也就是說，如果孩子的興趣跟程式設計、資工沒有關係，喜歡的是人文或社會方面，其實可能更好。我們可以非常確定的是，<span class=\"blueP\">第一，人工智慧沒有辦法取代任何面向人類的工作，</span>包括服務業、業務、心理治療、諮商、人資等，社交性愈強的工作，人工智慧愈是無法取代，但可以提供協助。</p>\r\n<p>第二，<span class=\"blueP\">跟社會有關的，不管是策略管理、創意、心理、政治、廣告、法律、經濟等，只要跟人有關的議題，基本上都不是「最佳化」的問題，就不是人工智慧可以幫忙的。</span></p>\r\n<p>第三，<span class=\"blueP\">需要人類來消化吸收，有自己觀點的這些領域，例如歷史、人文、哲學、藝術等。</span>真的不用擔心人工智慧哪一天學會創作，讓我們把人文的精神都丟掉， 我相信不會走到這一步的。當然，人工智慧會讓創作的方式發生改變，但不會讓這樣的工作消失，只會讓我們因為使用數位工具而變得更有效率。</p>\r\n<p>簡單而言，未來人們儘可能不必做沒有創意、重複的工作，更能專注在需要策略思考、有獨特觀點的工作。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>道德判斷的問題 人工智慧無計可施</strong></h2>\r\n<p>還有更多的問題，一定要人，才能夠做得好，像是<span class=\"blueP\">自駕車就有很多屬於道德的問題，例如工程師在設計自駕車的人工智慧時，如果有個情況是，他只能選擇讓車內的人受傷，或者是車外的人受傷？</span>兩個一定有一個受傷的時候，人工智慧該怎麼選擇？這是一個很難的道德問題，而不是工程問題。還有，像人工智慧可能帶來的失業，又應該怎麼去權衡？  </p>\r\n<p>第五，還有<span class=\"blueP\">個人隱私跟社會效率的問題。</span>例如說我們在街頭巷尾放很多攝影機，可以抓到逃犯，但是同時也犧牲了個人隱私，我們要怎麼權衡這樣的問題？人工智慧會增加工作效率，但在資本主義社會中容易讓有錢人更有錢、窮人更窮。這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。 </p>\r\n<p>溫怡玲：是的，無論將來人工智慧怎麼樣發展，還是沒有辦法直接了解人真正和內部的需求，或者是剛剛提到的一些道德方面的問題。今天的最後一個問題是，您除了擔任台灣人工智慧學校執行長，同時也是非常知名的資料科學家，為什麼您會轉向研究 AI？可能幾年後 AI 非常普及，可以想像有很多機器人手臂、自駕車之類的，資料還有價值嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：其實<span class=\"blueP\">人工智慧就是資料應用的終極解決方案，有人比喻說資料就是原油，而人工智慧像是電力，因此他們的關係如同一個是因、一個是果。</span>以目前人工智慧技術來看，資料愈多會愈聰明，其實就跟人很像。</p>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它一定有個來源，從這個來源裡學到知識與規則，它才會開始有智慧。因此，在可以預見的將來，資料絕對不會變得沒有價值，重要性反而更加提高。</p>\r\n<p>這也是為什麼我們擔心，目前擁有各種人類行為資料的這些大型科技公司會壟斷，市場，因為即使有一模一樣的技術能力，擁有資料的公司，他能夠做出的人工智慧會愈強大，這是我們必須想辦法解決的問題。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長花了這麼長的時間，從台灣產業 AI 化的角度切入，全面而有系統的解釋 AI 將會對台灣企業人才、營運模式各個方面產生的影響，希望能夠提供各位更深入了解，解開心中因為人云亦云而產生的各種疑慮，更明白 AI 對我們將產生的影響，並能積極因應站上時代的浪頭。台灣產業 AI 化系列課程到此告一個段落，謝謝大家！</p>','台灣產業AI化的問題番外篇2〉AI 無法取代的五種工作 回歸人的本質最關鍵','','inherit','closed','closed','','10714-revision-v1','','','2020-02-04 11:09:03','2020-02-04 03:09:03','',10714,'https://aiacademy.tw/10714-revision-v1/',0,'revision','',0),(10737,11,'2020-02-04 11:11:45','2020-02-04 03:11:45','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會 AI 是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2020-02-04 11:11:45','2020-02-04 03:11:45','',10698,'https://aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(10738,11,'2020-02-04 11:13:37','2020-02-04 03:13:37','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 似乎成為台灣產業轉型與創新的救贖，不只產業界全力投入，政府也不遺餘力透過各種方式鼓勵企業朝這個方向發展。在本系列課程的最後一堂課，深入檢視政府應該扮演的角色，以及企業是否都應該以導入 AI 做為轉型重要指標。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</span></p></blockquote>\r\n<p>這堂課是這系列課程的最後一堂，延續上一堂課的討論，我們要談的是台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？除了企業本身的投入之外，政府又應該扮演什麼角色？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>四種應用方向 台灣產業優劣勢不同</strong></h2>\r\n<p>首先，台灣發展人工智慧的空間究竟在哪裡？我們可將人工智慧的應用方向可略分為四種，分別是互聯網AI (Internet AI)、商業AI (Business AI)、感知AI (Perception AI)，以及自主AI (Autonmous AI)。</p>\r\n<p>互聯網AI 造就 Google、Amazon、Facebook、阿里巴巴等超大集團，他們實力如此強大的主因是由使用者貢獻各種資料。在這一個領域，台灣由於內需市場小，也已習慣使用海外平台，除了透過電子商務做為出海口，將互聯網AI做到極致的機會並不大。</p>\r\n<p>在商業AI 方面，如同上堂課所談，我們雖然起步較晚，但因為擁有一些優勢及利基產業，是有機會利用人工智慧強上加強的特性來迎頭趕上。</p>\r\n<p>至於感知AI 及自主AI，例如安控系統、智慧家庭、自駕車、機器人等等應用，不論在半導體或電子產品的設計及生產，這些牽涉到邊緣運算的系統，都算是台灣的優勢產業。只是我們的困境在於過去多年來我們的產業早已習慣代工模式，與消費者距離太遠，一來不擅長經營品牌，二來蒐集不到消費者的資料，受制於品牌廠商，要建立能提供好的使用者體驗的人工智慧應用，有極大的挑戰。</p>\r\n<p>當然，感知AI 及自主AI 也有很廣泛的應用，將會出現在工廠、農田、電廠、水庫，在任何有人工設施的場域。我相信，台灣的半導體及電子業只要能快速掌握，如何在邊緣及雲端巧妙使用人工智慧技術，這將會是乘著我們原有的優勢發光發熱的領域。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應解決 AI 新創公司面對困境</strong></h2>\r\n<p>談人工智慧應用，除了既有的產業，也不能漏掉新創公司。科技部公布的「2017 年台灣十家最酷科技新創」名單中，以人工智慧為核心技術的新創公司就占了五家，顯見大家都相當積極投入這個新興產業。台灣有一百三十萬家中小企業，不可能每一家都能從零開始建立自己的人工智慧團隊，這些企業勢必需要新創公司的協助，所以雖然我們通常將新創公司歸類於AI產業化<a href=\"/definition-ai-industrialization/\" target=\"_blank\" title=\"台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？\">（相關定義請見：台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？）</a>，他們同時也是產業 AI 化生態系統中不可或缺的重要角色。 </p>\r\n<p>不可否認的是，台灣的新創環境一直不算好，一方面是創投的態度相當保守，跟中國橫衝直撞的「風投」氛圍相差很大。現實面的問題當然也不能忽略，雖然既有產業都已認知到人工智慧的重要性，但投入速度及力度並不大，因此光靠台灣市場，很難支撐多家規模夠大的人工智慧新創公司生存，相信這也是令創投偏向保守的原因之一。</p>\r\n<p>更何況，人工智慧應用目前仍然無法即插即用，通常需要客製化工作，更需要企業的內部資源配合。例如人臉辨識系統在示範場域表現都很好，可是要導入實際場域時，門口、櫃台、攝影機的位置以及臉上的光線及陰影，往往會是人臉打卡系統是否快速可靠的關鍵。語音辨識系統技術發展也已相對成熟，但至今還是無法克服中英語或中台語混雜的情況，若有特別的使用情境，例如客服、行銷、催帳等等，往往也需要花上大把人力處理過去的錄音檔，才能讓語音辨識更準確。</p>\r\n<p>這些挑戰，讓許多人工智慧新創公司疲於在每個客戶的應用場域解決千奇百怪的問題，而無法簡單快速地進行大量銷售，達到規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>政府補助方式應改變以促進效益</strong></h2>\r\n<p>更殘酷的事實是，許多企業似乎比較無感，危機感並不強，原因也很簡單，就算現在不導入人工智慧並不會怎樣，只是像溫水煮青蛙，在不知不覺中慢慢流失競爭力而已。而且，在台灣，許多公司已習慣依賴政府補助來做技術升級，有補助就做，沒有補助就不做，這種態度對於產業轉型十分致命，同時也增加人工智慧新創公司存活及成長的困難度。</p>\r\n<p>那麼，政府在這個產業轉型的關鍵時刻，可以扮演什麼角色呢？</p>\r\n<p>從早期發展製造代工開始，政府就會以各種獎勵優惠方案提供企業補助，以扶持重點產業的發展。實際上，政府從科技政策、產業升級、農林漁牧安定輔導、保險年金制度幾乎無役不與，在推動人工智慧方面當然也積極投入。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資源應花在刀口上 事後補助可避免流於形式</strong></h2>\r\n<p>不過最現實的問題是，台灣政府的稅收約占 GDP 的 12%，美國約占 24%，重視社會福利的國家，例如德國和北歐國家，稅收高達 GDP 四成以上。從這樣的比例來看，台灣政府並沒有足夠的財力來做為一個大政府，什麼都管，什麼都做。必須將資源花在刀口上，精密計算投資效益。</p>\r\n<p>例如，2018 年科技部宣布以 5 年為期投入 50 億元，以四個方向推動台灣的人工智慧發展，包含成立四大 AI 創新研究中心、建立國家級 AI 運算平台、機器人 Maker Space 及射月計畫。</p>\r\n<p>這樣的立意相當良好，只是必須留意的是人工智慧與過去的雲端運算、大數據、社群運算不太一樣，它是個成效可以「一翻兩瞪眼」的技術。簡單地說，無人車能跑就能跑，撞到人就是撞到人；車牌辨識、人臉辨識、語音辨識、翻譯夠不夠準以及醫療診斷等，都是可以立刻量化的結果，沒有任何灰色空間。</p>\r\n<p>因此，政府的補助和獎勵，或許可以換個做法，不一定要用行之有年的事前補助制度，將一定比例更改為事後補助，以避免補助款永遠流向最知名及看起來最有資格的公司或學者，失去幫助沒沒無名但有潛力團隊的機會。</p>\r\n<p>同時，在全球競相投入的人工智慧軍備賽中，像國家級 AI 運算平台如此重要的基礎建設，也可以做適當的分散投資，不但可以分散建置風險，更可以藉此扶植多家人工智慧雲端服務新創公司，發展台灣自有的人工智慧雲端服務。</p>\r\n<p>簡單地說，補助當然是政府推動創新及扶植新創的有效工具。但補助的執行方式應該與時俱進，根據要補助標的時時調整，才能將納稅人的錢真的花在刀口上。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>應採「政策性投資」觀點 解決 AI 發展痛點</strong></h2>\r\n<p>除了補助，政府還可以更積極解決台灣人工智慧發展的關鍵痛點。例如，台灣推動健保制度多年，在醫療技術方面又居全球前幾位，若政府能夠出面整合各大醫療中心的病歷及各種診查資料，將能幫助台灣最具潛力的智慧醫療快速進展。</p>\r\n<p>同樣是牽涉個人隱私與信任的金融資料，也是適合政府出手的領域。台灣的市場不大，銀行卻有將近四十家，因此沒有一家銀行擁有足夠多的資料來做到極度可靠的洗錢、帳號盜用、信用卡盜刷防治及融資風險預測，帶來無數的隱性社會成本。這類問題唯有政府才能介入。當然，政府做莊必須在尊重市場機制前提下，透過適當法規開放, 達到產業發展、社會福祉及個人尊嚴的平衡。</p>\r\n<p>而人工智慧新創公司所面臨的資金不足困境，也適合政府來提供協助。可以針對台灣獨特或有利基的切入點，例如 B 型肝炎防治、交通、治水、地震、颱風、空污問題等，這些也是很多國家正試圖解決的共通問題，政府不妨透過政策性投資，培育出世界級的解決方案。</p>\r\n<p>另外，台灣內需市場的規模限制，政府也不妨考慮透過將英文列為官方語言之一加以解決。不可否認，美國學術與科技發展能夠成為全球動見觀瞻的標準，與英文長期做為全球通用語言有密不可分的關係；全球具有強大產業競爭力的國家或地區，例如新加坡、以色列、荷蘭、香港，人民普遍也都具備良好英文溝通能力。</p>\r\n<p>台灣內需市場小沒有關係，如果能夠藉由良好的英語力打入英語系市場，擴大市場版圖，我們會更有機會突破代工模式，將優秀的文化、軟體或品牌輸出到世界各地，並達到全球等級的規模經濟。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>引入新科技與否 關鍵在能否為企業帶來價值</strong></h2>\r\n<p>我向來服膺《從 A 到 A+》書中所說，以科技為加速器的論點。書中寫到：「從優秀到卓越的公司從來都不是始於開創性的科技，原因很簡單，除非你知道與公司發展密切相關的是哪些科技，否則你沒有辦法好好運用它。」換句話說，若一個新科技與公司本身的熱情、經濟成長來源以及能成為世界頂尖的領域無關，那其實這個新科技也跟你無關，不需要沒事找事做，以為引入新科技一定可以幫企業帶來價值，這是過度 IT 本位的心態。</p>\r\n<p>因此，雖然現在看起來我們似乎是傾全國之力推動 AI，但平心而論，並不是每個公司在這個時間點都一定要引入 AI。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 並非一切答案 資源技術與文化都要做好準備</strong></h2>\r\n<p>以新創事業來說，除非它的本業本來就與資料或人工智慧高度相關，否則沒有必要在此時引入人工智慧。例如，若新創公司經營的是咖啡店、線上零售、國際貿易、或是遊戲開發，人工智慧都不是需要優先考慮的技術。應該做的是把事業的基本盤打好，能夠蒐集到的資料就好好保留下來。等到有一天，可以心無旁鶩、不用擔心公司生存，準備加速起飛時，就可以使用經年累積的資料做為燃料，以人工智慧為引擎來加速</p>\r\n<p>反過來說，許多已經營運多年、平穩成長的大型企業，營運的資料只是流過卻不存下、日常作業由員工手動處理，太多大大小小的決策都是主管們憑著經驗來討論，雖然年年有盈餘，但欠了一堆 IT 技術債，這些才是需要儘快導入大數據分析及人工智慧的企業。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，任何企業在做數位轉型時，沒有從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備，轉得成功漂亮的例子，可說是鳳毛麟角。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利。數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因，也是藉由這系列課程希望跟各位分享的初衷及期待。</p>','台灣產業AI化的問題12〉傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考','','inherit','closed','closed','','10691-revision-v1','','','2020-02-04 11:13:37','2020-02-04 03:13:37','',10691,'https://aiacademy.tw/10691-revision-v1/',0,'revision','',0),(10739,11,'2020-02-04 11:18:08','2020-02-04 03:18:08','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\r\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\r\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\r\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\r\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\r\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\r\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\r\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\r\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\r\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\r\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\r\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\r\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\r\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\r\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\r\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\r\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\r\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\r\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\r\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\r\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\r\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 善用軟性資產</strong></h2>\r\n<p>從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。</p>\r\n<p>說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。</p>\r\n<p>但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。</p>','台灣產業AI化的問題11〉美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？','','inherit','closed','closed','','10685-revision-v1','','','2020-02-04 11:18:08','2020-02-04 03:18:08','',10685,'https://aiacademy.tw/10685-revision-v1/',0,'revision','',0),(10740,11,'2020-02-04 11:19:53','2020-02-04 03:19:53','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>很多企業為了快速跟上AI 潮流，紛紛送員工學習相關技術，但是，這些員工回到企業之後，是否真的能夠在組織內部產生影響？為公司帶來哪些價值？關鍵就在於企業的經理人。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span></p></blockquote>\r\n<p>面對人工智慧快速發展的衝擊，很多白領工作者都積極加強自己的相關知識，希望能夠站在趨勢浪頭上不被時代淘汰。但除此之外，經理人的領導方式與管理思維也必須與時俱進，才能帶領企業順利轉型。</p>\r\n<p><span  class=\"blueP\">說得直接一點，企業導入人工智慧或大數據專案能否成功，關鍵就在於主管，特別是直接負責公司業務、營運決策及數位策略的高階主管。</span>因為導入人工智慧通常牽涉到業務及資訊單位的合作、作業流程的調整及跨部門的共同績效管理等非常規的改變，若沒有最高主管的全力支持，幾乎沒有成功的可能性。</p>\r\n<p>同時，<span class=\"blueP\">若沒有中高階主管在執行面上的努力，以正確的認知在人才、技術、平台、資料基礎建設、選題及績效管理上進行各種配套措施，像人工智慧這種全新技術的導入及相對應的數位轉型，往往也無法達到預期的成效。</span></p>\r\n<p>必須強調，導入人工智慧一定要由上而下推動才會成功，我從來沒看過高層不支持，純粹由基層發動而能成功的案例。</p>\r\n<p>經常與許多企業經理人交流，我發現他們的動機都強，深知人工智慧的潛力以及可能帶來的巨大影響，這點幾乎是一致的。</p>\r\n<p>同時，也十分普遍的現象是，對於人工智慧導入有著許多似是而非的認知。例如認為導入人工智慧就是資訊部門的事，或者誤以為人工智慧可以解決公司策略目標不清的問題，很可能投入資源，但用力在不對的點上，導致效果不彰，到頭來還是不清楚到底犯了什麼錯，更別期待能因此帶動轉型與創新。</p>\r\n<p>所以，中高階主管的認知十分關鍵，這是為什麼我們必須在今天的課程中來談導入人工智慧前，經理人須具備的 10 個認知。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第一，沒有資料就不會有人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>課程中已多次提到，我們可以將資料視為原料，機器學習是處理原料的方法，而人工智慧就是產出的結果。所以，沒有資料，或一點點線索都沒有的問題，人工智慧也沒辦法找出任何答案。像是，陌生開發的成交率有多高？如果對於將要拜訪的客戶一問三不知，任何背景資料都沒有，人工智慧也沒有辦法預測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第二，也不是有資料，就一定能產出人工智慧。</strong></h2>\r\n<p>資料品質與模型建立方法也是關鍵。有些企業因為自動化和E化尚未到位，導入人工智慧時只好用人工來蒐集營運資料，這種方式所蒐集的資料品質，十之八九很糟糕，訓練不出好的機器學習模型。因此重申，<span class=\"blueP\">自動化和e化是蒐集好資料的基本條件，過去沒有做好的數位基礎建設一定要補上；同時，為了改善資料品質，修改作業流程是常見的事 ，這是人工智慧能否達到預期效益的重要關鍵之一。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第三，你從來沒有答案的事情，人工智慧也不會有。</strong></h2>\r\n<p>有些主管誤以為人工智慧可以處理假設性的問題，像是如果沒有推出某種產品會怎樣？兩個部門若沒有合併會怎樣？要是我們比競爭對手早一步上市會怎樣？這類型的問題，沒有資料做為資訊來源，也無法重製，人工智慧不是魔術，沒有辦法回答這種無人能答的問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第四，沒有變異的資料，等於沒有資訊，同樣不會有答案。</strong></h2>\r\n<p>例如目前售價 1000 元的產品，若市面上沒有類似的產品，從來也沒有修改過售價或做過任何價格上的優惠，人工智慧無法預測如果售價改成 2000 元會有什麼後果。因此，若要讓人工智慧發揮所長，企業必須要有容許實驗的文化，允許各種嘗試及犯錯，同時在各種變化中蒐集更多寶貴的資料，讓人工智慧變聰明。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第五，不要忽略資料的成本。</strong></h2>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧導入的成本主要來自人才、計算資源及資料，其中最容易被忽略的是資料的成本。</span>就我與企業互動的經驗，即使是資料基礎建設相對齊全的公司，在第一次建立機器學習模型前，花上三個月清理資料是常見的事。多數公司都會見到的狀況是，不同資訊系統往往是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，往往連最基本的資料都有多種格式，例如光是日期，一家公司可能找得出十種不同的表示方式。如何統一？哪個部門的人來負責統一？每個環節都是必須付出的成本。</p>\r\n<p>同時，我們很可能為了建立好的機器學習模型，需要額外收集更多的資料。例如，可能要請業務人員在業務行為發生的當下，無論成功或失敗，都將行為記錄下來，例如向顧客推銷某某產品遭拒絕，或是顧問主動詢問某服務的申請。這些是通常不會去做紀錄，但是對於了解顧客的喜歡及意圖非常有幫助的資料。</p>\r\n<p>另一個例子是提供所蒐集的資料中決策變數 Y 的可信度。許多情況下，決策變數 Y 是客觀資訊，例如客戶的點擊率或商品成交金額，這種客觀資訊只要是由系統自動蒐集，通常就不會有資料品質的問題。<span class=\"blueP\">但在有些問題中，決策變數 Y 是由專家主觀認定，例如瑕疵檢測、醫療診斷、機器翻譯等等，每一個樣本，只靠一位甚至兩三位專家來做決策判斷可能還不夠，因為他們的答案經常不一致。因此，要得到可信度高的決策變數 Y，每一個樣本可能甚至要讓五個或以上的專家看過，以他們的投票來取得最可信的答案，這就造成額外的資料蒐集成本。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第六，統計圖表與機器學習模型各有所長，不能只信任一種。</strong></h2>\r\n<p>很多企業過去已經導入商業智慧平台，經理人也習慣透過資源儀表板將關鍵績效指標以圖表方式來做情勢評估，並據此進行管理。但是這些統計數字或圖表因為呈現方式的侷限，只能呈現片面資訊，無法看到全貌。例如多個變因 X 都對決策變數 Y 有影響，且每個變因互有消長時，單單檢視每個變因X與Y的關係，很難釐清究竟哪個或哪些變因才是影響Y變動最主要的因素。</p>\r\n<p>因此，雖然我們習慣眼見為憑，但有些時候，與其研究過度簡化的統計數字或圖表，人工智慧訓練出來的模型能夠提供更多有用的訊息。</p>\r\n<p>另一方面，也並不是看似很高深的機器學習模型一端出來，它的結果就得買單。<span class=\"blueP\">同一份資料，不同工程師訓練出來的模型，所預測的結果可能天差地遠，絕對不是用了最高檔的硬體及最複雜的模型，預測出來的結果就一定最可信。這之間的差別就在於機器學習工程師的功力。</span></p>\r\n<p>若可能的話，即使不是技術出身，仍然要學會判斷一個機器學習模型是否可信，這需要機器學習技術的基本認知，無法憑感覺或常識來判斷。<span class=\"blueP\">也就是說，不會寫程式沒有關係，但至少要學會辨別模型的好壞。</span></p>\r\n<p>一旦確認某個機器學習模型是可信的，就可以依賴它來做較複雜的決策輔助，同時可以透過它來檢視每個可能影響決策的變因 X 對於 Y 的變動的貢獻度，來加強自己對於資料的直覺以及對於問題的掌握度。這也是人類與人工智慧協同合作的方式之一。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第七，人工智慧導入之後必然造成企業工作方式或流程的改變。</strong></h2>\r\n<p>以決策的流程為例，現在很多企業是由主管聽報告看報表後，憑著直覺或經驗來做決策；導入人工智慧後，決策的形式可以變得相當多元，可以是人做決策再交由模型驗證。或是人提出很多可能的方案，由模型來挑出最好的；也可能倒過來，由模型推薦多種方案，由人來做最後決策。更一步的作法，也許是人與模型的反覆驗證及互相改進，這些都是可能的決策流程，沒有哪一種是最好的，企業必須視組織的文化及任務的性質，挑選出合適的方式來使用。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第八，身為推動人工智慧導入工程的主管，本身一定要相信資料和模型。</strong></h2>\r\n<p>若主管本身對於模型的預測結果半信半疑，認為自己的判斷更準確，團隊當然也不會認為人工智慧的導入是認真的。</p>\r\n<p>當然模型的預測可能會有失誤，這可能是資料來源的品質問題、資料處理問題、模型建立的過程有問題，甚至是機器學習的極限，無論如何，應該進行嚴謹的除錯與驗證，而不是怪罪建立模型或使用模型的人，更不應該因此就輕易放棄人工智慧。</p>\r\n<p>因此，因應技術的導入與流程的改變，企業對於 KPI 的設定與績效評估方式，同步必須進行調整。關鍵點之一是要有實驗及容錯的文化；之二是要了解人工智慧是人與機器學習技術互動的成果，不能單看人所做的工作或模型的準確率，而是從整體著眼，評估人與人工智慧協同合作後，是否有效達到預期的成果。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第九，不要把人工智慧的導入及建置全部丟給資訊人員，業務主管一定要親自參與。</strong></h2>\r\n<p>因為人工智慧最終要輔助甚至直接擔任業務裡各種決策的角色，究竟要解決什麼問題？是為了提高獲利率、營業額還是客單價？希望專注在新品項的銷量或是整體營業額的成長？希望顧客轉往線上來節省線下人員的工作量，還是以整體業務量為重？這些業務策略不可能單由資訊部門來決定。而且為了達成這些目標，業務部門在資料取得、資料品質的強化、業務知識及作業流程上的全力支持，將會是導入成功的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>第十，也是最後一點，人工智慧跟人一樣，需要長期觀察，並需要不斷翻新。</strong></h2>\r\n<p>它的建置不像軟體系統，完成後除非修改規格，不然用不著再修改。它需要效能監測機制，我們才能知道模型的準確度是否因為使用者行為的改變、感測器的更新、或是環境的改變等等因素而降低。尤其是與使用者行為有關的機器學習模型，例如商品推薦或盜刷偵測，很容易因為商品的推陳出新或是新的帳號盜用方法出現，原有的模型準確率大為降低。所以人工智慧導入後，一定要設立長期的效能監測機制，才能確保它的效益持久不變。</p>\r\n<p>在人工智慧時代，要領導一個表現卓越的組織或部門，除了企管及業務能力，能否妥善利用人工智慧來作為業務的成長加速器，也會讓組織或部門的表現大大不同。一旦決定以人工智慧做為加速器，主管必須要對於人工智慧的本質及利弊有清楚的認知，它擅長什麼？它無法做什麼？以及如何讓同仁與人工智慧協同作業，把每一天的業務工作做得更好？這些將會成為經理人重要的功課。</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">在人工智慧時代中，企業主管除了要掌握科技發展的趨勢與應用之外，其實跟過去的專業經理人並沒有兩樣：要有足夠的視野看清楚方向，並在人才、時間與資源都有限的狀況下，進行未來的佈局。</span>下一堂課，就要分享台灣的企業們如何藉由產業 AI 化航向未來。</p>','台灣產業AI化的問題10〉導入人工智慧前，經理人要知道的10件事','','inherit','closed','closed','','10674-revision-v1','','','2020-02-04 11:19:53','2020-02-04 03:19:53','',10674,'https://aiacademy.tw/10674-revision-v1/',0,'revision','',0),(10741,11,'2020-02-04 11:21:08','2020-02-04 03:21:08','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>談到人工智慧，大概最流行的話題就是「有哪些工作會被取代」。在本課中從工作的本質出發，詳細分析什麼樣的工作容易被取代，又有哪些工作不可能由人工智慧代勞，最重要的是，應該如何正確看待人工智慧未來對我們工作產生的影響。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆，有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span></p></blockquote>\r\n<p>經常有人問我，進入人工智慧時代之後，是不是一定要當軟體工程師才有前途？如果不是工程背景的人，是不是註定要被淘汰？今天的課程就跟大家分享，如果你不是工程出身，也不會寫程式，面對來勢洶洶的人工智慧浪潮，應該如何規劃自己的職涯，維持職場競爭力。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不同工作性質 AI 扮演角色大不相同</strong></h2>\r\n<p>首先，請大家先拋開經常聽說的各種恐嚇，說什麼人工智慧會很快取代人類大部分的工作，甚至統治人類。我們應該回過頭來，先分析自己工作的主要成分是什麼，或許可以<span class=\"blueP\">大致分成四類，分別是行政管理(management)、溝通 (communication)、決策 (decision)，以及創造 (creation)。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>行政管理：由 AI 代勞可節省大量時間</strong></h2>\r\n<p>我們先從行政管理談起，例如資料整理、工作報表、考勤紀錄、薪資發放、績效考核等，這些工作有些部分未來可以交由人工智慧來執行。</p>\r\n<p>根據《哈佛商業評論》針對 14 個國家的 1,770 位經理人進行問卷調查，發現目前各層級的經理人都投入大量時間在行政管理工作上，像是協調員工的工作日程及報告撰寫。事實上，《哈佛商業評論》估計，企業若把這些工作轉交給人工智慧處理，至少能夠幫主管節省一半的行政管理時間。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>溝通：視內容複雜程度而定</strong></h2>\r\n<p>第二種類型的工作為「溝通」，舉凡推銷、談判、公關、遊說、報告、接受申辦、查詢、客服等工作。照目前的人工智慧技術發展來看，大部分需要人與人直接溝通的工作不會被人工智慧取代。但有較固定形式的問答，例如餐廳訂位、購票、預約及客服，甚至電話行銷的「意願判斷」階段，的確有可能會慢慢由人工智慧來分擔。</p>\r\n<p>有趣的是，感覺類似的餐廳訂位跟機場接送預約，其實大不同。餐廳訂位只需要時間、人數、兒童餐具、包廂等資訊；機場接送則需要知道時間、人數、飛機航班、航廈、接送點、行李件數、兒童座椅、有沒有指定車款等問題，而且很多問題是去程回程都不一樣。<span class=\"blueP\">這兩種客服工作需要確認的資訊不同，對人工智慧系統來說，複雜度就有很大差別。</span></p>\r\n<p>同樣也從事客服工作，圖書館員的工作更複雜，被詢問的問題更是千奇百怪，從借還書、找書、書籍推薦、找論文、如何播放影片、資料庫查詢、書籍遺失等各種疑難雜症，類似這樣的工作，比較難被人工智慧取代。  </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>決策：資料質量夠  AI可比人類更準確快速</strong></h2>\r\n<p>第三類型的工作在於「決策」，包括創投、併購、選商、行銷、人員招募、陌生開發、客戶回訪、審核、基金操盤、商品開發、活動舉辦、定價，決定要不要買、要不要投資、要不要賣、賣多少錢，都屬於這類工作內容。而這也是大部分白領工作者的工作重點，稍後我會再跟各位深入討論。</p>\r\n<p>要特別提出的是，雖然今天的人工智慧仍是「弱人工智慧」，無法真正具有思考及學習能力，但已有太多實例可以證明，只要有足夠質量的資料，在各式商業情境中，讓人工智慧進行決策，可以比最有經驗的從業人員決策更為準確及快速。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造：很難被人工智慧取代</strong></h2>\r\n<p>第四類型的工作是「創造」，指的是無中生有的工作，像是寫程式、設計圖表、平面設計、寫作、企劃以及藝術創作等。<span class=\"blueP\">人工智慧或許可以幫忙整理、找資料或者提供線索，但短時間內沒有取代人類的可能，也就是說，創造的工作很難被人工智慧取代。</span></p>\r\n<p><span class=\"blueP\">綜合分析這四種類型的工作，創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆；有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span>例如在既有的文章與圖片中挑選，重組為新的作品，像是數位內容策展、產品組合、不同行銷訴求的廣告文案等，這類型的工作，<span class=\"blueP\">看似創造，但是以「決策」為核心，只要有大量的資料及可量化的績效，不久的將來，也很可能由人工智慧來代勞。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造可能只是一連串小決策的組合</strong></h2>\r\n<p class=\"blueP\">例如，阿里巴巴集團旗下的廣告交易平台「阿里媽媽」在 2018 年 6 月推出「AI 智能文案」系統，從淘寶、天貓的上億條標題文案中篩選出數百萬條，再經過自然語言處理，可以自動快速生成文案。無論是只需要幾個字的短標題，還是60字左右的商品描述，都能自動生成，根據他們宣稱，此系統能夠在1秒內產生2萬個短標題。</p>\r\n<p>這個系統甚至還能指定文案的風格，像是功能型、特價型、寫實型、逗趣型、古詩詞型等等。行銷人員不必再絞盡腦汁想標題文案，只要選擇自己覺得滿意的那組方案，就可以快速地完成工作。</p>\r\n<p>相信大家可以注意到，行銷文案寫作原本常被認為是「創造」性的工作，但其實只是一連串小決策的集合，而且是非常適合由人工智慧來處理的決策類型。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>滿足這三個條件就適合由 AI 進行決策</strong></h2>\r\n<p>什麼樣的決策適合由人工智慧來進行？有幾個檢查的規則。我們通常把可能影響決策的因素稱為 X，X 包含的變數可多可少，從兩三個到成千上萬個變數都可以；同時把決策變數稱為 Y，例如一個信貸申請案件有沒有被核可，或是一個行銷文案帶來多少業務收入都是決策變數。如果某個決策問題滿足以下三個條件，就很適合由人工智慧來執行：</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp1. 決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠的關聯性。</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp2. 成對的決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠多的樣本。</p>\r\n<p class=\"blueP\">&nbsp3. X 及 Y 的資料品質夠好，兩者之間的關聯性有足夠的一致性：也就是若 X1 及 X2 很像，那他們分別所對應的 Y1 及 Y2 應該也會很接近。</p>\r\n<p>從這三個條件來看，不難理解為什麼阿里媽媽的AI智能文案系統能夠快速產出方便好用的文案。按照同樣的標準，也可以盤點出適合人工智慧的決策工作至少還包含：行銷優惠方案、該去拜訪哪個客戶、預估產品交期、預測產品銷量以提前預備原料、貸款該不該核可，個人化的廣告文宣設計，甚至零售店點的展店決策等，都很適合以人工智慧來做半自動或全自動的決策輔助。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>這些事情目前仍必須由人類做決策</strong></h2>\r\n<p>當然，也有許多決策不適合由人工智慧來進行。<span class=\"blueP\">例如併購，因為一家公司的產品、員工、製造、研發及銷售能量很難量化，連資料都無法成形，因此人工智慧派不上用場；同樣的理由，創投與選商也不適合由人工智慧來做決策。另外像新市場的開發及新商品的定價，通常也有難以量化及樣本太少的問題，還是只能由人類來做決策。</span></p>\r\n<p class=\"blueP\">一個簡單的判斷方法，若你覺得自己的日常決策工作背後有些原則，可以完整寫出來或說出來，而且例外狀況不多，那通常就是人工智慧可替代的決策。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人機協同工作將成為常態</strong></h2>\r\n<p>那麼，人工智慧會立刻取代我們的工作嗎？別擔心，即使你的工作是以人工智慧可替代的決策為主，未來可能會慢慢有人工智慧的參與，從提供決策輔助開始，逐漸轉變為人類與人工智慧分工合作。也就是說，<span class=\"blueP\">常規性的工作由人工智慧來進行，而人類負責處理特例以及持續改善人工智慧的效能。這樣一來，整體工作的品質及效率都能夠獲得提升。</span></p>\r\n<p>同時，日後企業的績效評估應該要審視人機協同工作的整體表現，而不是只看人工決策的部分，<span class=\"blueP\">因此職場工作者是否具備與人工智慧協同合作的能力會成為關鍵，企業裡的人力資源單位也要對此有所認知，預先做好準備。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人機協同範例：美國 Stitch Fix 用人工智慧賣衣服</strong></h2>\r\n<p>2017 年在美國上市的 Stitch Fix 就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出 14 億美元的市值，在美國目前擁有兩百萬活躍用戶。</p>\r\n<p>Stitch 的營運模式相當簡單，加入會員時先繳交 20 美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是 Stitch 依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付 20 美元的運費。</p>\r\n<p>這種營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼 Stitch 有辦法獲得消費者的持續支持？因為有<span class=\"blueP\">強大的人工智慧團隊，針對會員在註冊時填寫的詳細問卷，與每次接受及拒絕的品項記錄，找出每個用戶的穿著品味及偏好，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服，以符合每個用戶的需求，降低退貨率。</span></p>\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是科學可以掌握的行為，總有些人工智慧無法理解的考慮，得由專家與人工智慧協同合作。例如某些用戶老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會，或是參加重要的面試等。因此，Stitch 還有三百多位時尚造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求體驗，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n<p>從這個例子來看，<span class=\"blueP\">與人工智慧協同合作最簡單的績效評估方式是：有沒有讓工作效率更快？是不是讓決策更準？</span>具體的合作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；或是以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧是工具，也是白領工作者的得力助手</strong></h2>\r\n<p>再回到人工智慧對於工作的取代性這個問題，若<span class=\"blueP\">你的工作以創造，或是人工智慧無法替代的溝通及決策為主，在可預見的未來，你的工作仍然很安全；而且，人工智慧將成為你的得力助手，</span>它們可以給予各種提示與線索，做決策上的輔助，讓你的工作表現更快更好，或是提供的服務更貼心。</p>\r\n<p>另一方面，<span class=\"blueP\">若你的工作內容大部分可由人工智慧替代，不妨考慮逐漸往創造、策略、溝通或管理的功能移動，讓自己從可能被人工智慧取代，提升為讓人工智慧為自己工作的人才。</span></p>\r\n<p>總結來說，對於非工程背景、不會寫程式的白領工作者而言，能不能善用人工智慧、與人工智慧協同合作，會是影響白領工作者未來職場競爭力的關鍵。</p>\r\n<p>這系列課程就是希望提升所有聽眾對於人工智慧的認識，要知道人工智慧是什麼、破除以訛傳訛的迷思、了解人工智慧的能與不能，再加上對於職場工作的分析，就可以知道，人工智慧只是個工具。甚至，不妨把它當成是複雜版本的Excel，它不會取代我們，更不會統治我們，只要用得好，將成為我們在職場上的得力助手。</p>','台灣產業AI化的問題9〉非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？','','inherit','closed','closed','','10660-revision-v1','','','2020-02-04 11:21:08','2020-02-04 03:21:08','',10660,'https://aiacademy.tw/10660-revision-v1/',0,'revision','',0),(10742,11,'2020-02-04 11:22:23','2020-02-04 03:22:23','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>零售業與金融業一直以來特別注重資訊流的管理，也是台灣產業大數據分析的先行者，按理說導入人工智慧的門檻較低，成功率也可能較高。但事實真的是這樣嗎？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">人工智慧服務並不只是跟風，而能夠真正提供高品質的服務，個中的差別，就在於每家企業對於業務的規劃，對於資料基礎建設的投入，以及人工智慧團隊的技術成熟度。</span></p></blockquote>\r\n<p>上一堂課我們從製造業的四種常見的共通挑戰開始，說明人工智慧可以用來解決什麼樣的問題，這堂課要繼續分享人工智慧在零售業與金融業的應用。</p>\r\n<p>為什麼<span class=\"blueP\">選擇零售業與金融業來做案例？因為這兩個產業的核心業務就是在處理資訊流，包括物流、人流及金流，也因此它們特別重視資訊管理，基本上都會把各式資訊管理系統導入齊全，例如倉儲管理、物流管理、企業資源規畫ERP、客戶關係管理CRM、資料倉儲、商業智慧等等，它們是大數據技術的先行導入者，也通常有蒐集資料以輔助決策的文化。</span>由於人工智慧需要有資料才能驅動，也因此，這兩個產業要導入人工智慧相對上技術與管理門檻較低，速度會比較快。</p>\r\n<p>但同時也要留心，有時候，<span class=\"blueP\">先行者也會有劣勢，主因在於對大數據分析的誤解。</span>前面我們談過，資料分析可分為四個層次，由淺入深依序為描述、解釋、預測及最佳化。描述性分析幫助評估現況及瞭解問題，解釋性分析提供問題的初步診斷，而預測及最佳化提供改善和解決問題的工具。</p>\r\n<p>國內的零售業與金融業通常早早就導入商業智慧平台，以圖表來輔助決策的進行，但因視覺呈現的限制，再複雜的問題，也只能以二維、三維的形式片段地解讀資料。因此，若是停留在 BI，也就是商業智慧的層次，而沒有繼續往 AI 前進，那麼大數據分析的潛力可說還沒有發揮三成。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>真正的戰場在於業務核心決策問題</strong></h2>\r\n<p>在開始談應用之前，還是要再強調一次，<span class=\"blueP\">人工智慧及機器學習不是魔術，也不是這兩年才發明的全新技術，它的確在某些特定問題上達到前所未有的成就，例如人臉辨識及人物、行為辨識等，這些是十年前我們很難想像可以落地的應用。另一方面，有許多我們利用傳統方法沒有獲得好解答的老問題，例如怎麼發送行銷文宣，也可以透過機器學習得到更高明的解法。</span></p>\r\n<p>所以，不要以為導入人工智慧，就是在做無人商店、無人分行、刷臉支付這類新型應用，其實<span class=\"blueP\">人工智慧的戰場更在於業務核心流程裡，各種與情境相依的決策，這些決策能否成功地智能化及最佳化，才是決定產業AI化是否成功、企業競爭力是否提升的關鍵。</span>因此，這堂課先不談生物辨識技術所帶來的無人商店、刷臉支付等顯而易見的新型應用，而是專注在核心業務流程的決策問題。</p>\r\n<p>例如，若要進行零售業的店鋪選址及金融業的ATM或分行選址，常見的做法是蒐集人流、車流、金流、天氣、房價、人均所得、再加上現有商店的營業績效等資料後，疊畫在地圖上，以肉眼比較，在何處設點效益最高，這是業內常見的作法。</p>\r\n<p>但我們必須知道，<span class=\"blueP\">只要是在超過三個維度的問題上要找出最佳解，機器學習基本上就會做得比人類還好，</span>可以預測在某處設點的營業額，甚至精確到各個商品類別的營業額預測，絕對有機會比目前以大數據進行人工選址準確許多。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>零售店動線及擺設靠 AI 做到最佳化</strong></h2>\r\n<p>至於<span class=\"blueP\">零售店點內的動線及商品擺設，通常依店內空間及業界慣例來設計，例如食物跟非食物各據一方，生鮮食品最靠牆邊等等，但這不一定是最佳選擇。</span>例如，有些區域是顧客必經之地，包括門口及結帳櫃台前的區塊，多依店長的經驗來決定擺放策略，通常是熱門、長銷、最新、高折扣、高毛利或主打商品等。雖然有些店長會做些實驗來比較，但若沒有嚴謹的實驗設計及機器學習技術的輔助，只能驗證假設是否正確以及累積經驗直覺，無法做到真正的最佳化。</p>\r\n<p>對於擁有大量店點的零售業者，可以利用店鋪間原本就存在的差異性，同時考量店點位置，顧客的消費能力、習慣和偏好，來建立描述動線設計及商品擺設策略與銷量關係的機器學習模型。這樣的模型必然是高維度模型，並不是簡單地跑跑統計分析就能找出答案。預測與最佳化層次的資料分析，最顯著的特徵是成效可以量化。</p>\r\n<p>因此，機器學習模型可以幫助我們預測，若把結帳櫃台前由擺放 A 商品改為 B 商品，可以使營業額上升 5%；或是先讓顧客看到 C 商品再逛到 D 商品，此動線的調整可讓營業額上升 1.2% 等，統合這些預測結果，可以幫助我們找到整體最佳的店點設計。<span class=\"blueP\">要能夠利用模型來進行精確的預測及最佳規劃，才表示我們正由BI商業智慧走向 AI 人工智慧。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>推薦系統與個人化文宣的應用</strong></h2>\r\n<p>零售業與金融業的共通日常決策問題之中，最常被關注的應該是廣告文宣的發送。針對某份文宣，篩選出哪些客戶可能較感興趣，畢竟發送文宣是有成本的，同時也避免讓收件者反感而退訂。<span class=\"blueP\">篩選客戶的演算法稱為推薦系統，目前國內的主流做法仍然是基於直覺與經驗的推薦系統，但基於機器學習的推薦系統已在許多情境上證明有更精準的成效。</span></p>\r\n<p><span class=\"blueP\">在推薦系統之外，如何做好個人化文宣也是門學問。個人化文宣指的是，內容並不是人工設計而是透過演算法，根據顧客的屬性及購買行為來進行全自動的客製化。</span>例如，孕婦收到的零售業文宣，會是依她的消費能力及喜好而量身推薦的孕期商品；在她的小孩出生後，所收到的文宣就會由產婦及幼兒照護所需的商品組成。同樣的，富二代、白領階級及學生收到的金融業文宣，也能依他們的資產規模及投資理念的不同，而量身推薦合適的信用卡及理財商品。每份文宣全自動依機器學習演算法來製造，百萬份文宣內容可能沒有兩份是完全相同的。\r\n</p>\r\n<p>當然，<span class=\"blueP\">個人化文宣將造成流程上的巨大改變，傳統上，文宣是行銷及美術企劃的心血結晶，如果變成個人化內容，則是由企劃將文宣的骨幹做好，美術企劃提供素材，而完整內容由資料科學家以演算法來自動製成，這樣的改變會影響到部門編制與作業流程，當然有一定的挑戰存在。也因此，可以預期這類型的流程改善若沒有高瞻遠矚的主管支持，要導入它可能比導入無人商店或分行還困難。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>金融業兩大技術創新：AI 與區塊鏈</strong></h2>\r\n<p>接下來，我們來談談金融業。Fintech 金融科技正在浪頭上，有許多商業模式的創新，在數位支付，P2P 金融行為，群眾募資，監理科技等不同面向；但若靜下心來看，可以發現技術上的創新基本上只有兩種，一種是大家正在努力找出殺手級應用的區塊鏈技術，另一種就是人工智慧。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">在金融業中，人工智慧的應用可以大略分為四個面向：風險、行銷、服務及作業流程。</span>風險面向就是對未來風險盡可能的精準預測，這裡說的風險，主要是信用風險、市場風險及作業風險，放在保險業的情境裡就是保險精算、放在銀行業的情境裡就是預測帳戶的盜用甚至買賣，以及信用卡盜刷等。這些與金融業歷史一樣悠久的經典問題，在人工智慧的時代中，因為機器學習技術的進步，也發展出更加個人化且精準的解決方案。</p>\r\n<p>在行銷及服務面向，剛剛提到的廣告文宣的發送及個人化文宣設計就是一例。同時，也可以將機器學習應用在商品及服務的改良。例如網頁及手機 App 介面的改良、信用卡的優惠設計、保單的參數組合、行銷活動的設計，甚至到分行的抽號機制及座椅安排，都有許多發揮的空間。</p>\r\n<p>舉個具體的例子，電話客服中心通常會將來電者區分為 VIP 及一般用戶，VIP 有特殊專員處理，而一般用戶的客服專員就會隨機指派。<span class=\"blueP\">一個更好的做法是，根據來電者的性別、年紀、性格、擁有商品以及最近的交易，預測這通電話的來意，以演算法自動指派最合適的客服專員給來電者。</span>若只是修改帳單地址，讓新手客服來接聽即可，若是問題較複雜的客戶，就自動安排經驗老道的資深客服來處理。</p>\r\n<p>你可能會問，客戶的性別、年紀不是問題，性格怎麼會知道呢？<span class=\"blueP\">事實上運用機器學習技術，可以分析兩人之間的對話，包含用字遣詞、對話模式及語氣，可以某種程度推論出對話者的人格特質，包含情緒穩定度、容易妥協的傾向及負責任的程度等等。</span></p>\r\n<p>再進一步，以文字或語音客服機器人來提供理財顧問或保單規劃的服務，也很快會發生，大幅延伸金融業的客戶服務範圍。隨著各式人機互動的人工智慧技術提供者的出現，這類服務很快將普及化。只是，<span class=\"blueP\">無論是與人互動的文字及語音介面，或是產品推薦，或是理財規劃，要讓消費者覺得他所用的人工智慧服務並不只是跟風，而能夠真正提供高品質的服務，個中的差別，就在於每家企業對於業務的規劃，對於資料基礎建設的投入，以及人工智慧團隊的技術成熟度。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧導入的應用需要持續改善</strong></h2>\r\n<p>我期待透過這兩堂課所談的製造業、零售業及金融業案例，能讓大家了解人工智慧的產業應用，並且能夠藉此想像人工智慧在其他產業的應用形式，畢竟人工智慧是個工具，我們無法在這裡窮舉所有的應用可能。</p>\r\n<p>同時，我希望大家可以感受到，<span class=\"blueP\">人工智慧的導入不是 0 與 1，而是 0 分到 100 分，所以千萬不要覺得某個產品或流程有人工智慧的成分，就認定公司的產業 AI 化工作已經達標。它跟二十年前談 e 化一樣，隨著業務的發展及流程的演進，e 化的程度永遠不會是百分之百，永遠有新的流程要改善，以及對應的 e 化工作要進行。</span>同樣的，人工智慧的導入不論涵蓋廣度及技術深度，在各種業務的應用永遠不會有完成的一天，只是我們必須依可用資源及報酬率做個聰明的投資權衡。\r\n</p>','台灣產業AI化的問題8〉零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢','','inherit','closed','closed','','10654-revision-v1','','','2020-02-04 11:22:23','2020-02-04 03:22:23','',10654,'https://aiacademy.tw/10654-revision-v1/',0,'revision','',0),(10743,11,'2020-02-04 11:23:39','2020-02-04 03:23:39','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>製造業長期以來是台灣的強項，擅長在一定成本的前提下提升產品的質量和可靠性，有深厚的產業Know-How，並有完整的供應鏈支持。</p>\r\n<p>如何藉由人工智慧的導入，讓原本的核心競爭優勢快速升級？在這堂課有完整說明。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">依我們與合作伙伴的經驗，越是複雜的生產流程，人工智慧可發揮的空間越大</span></p></blockquote>\r\n<p>先前課程中曾經談到，企業要導入人工智慧必須要先對人工智慧技術有清楚、正確的認知，並要還清技術債，包括流程自動化及資料基礎建設，並一步步地釐清想要解決的問題、蒐集正確的、足夠的資料，以及培養有能力解讀資料、挖掘價值的人工智慧團隊。</p>\r\n<p>從這堂課開始，我們以實例來解說產業 AI 化的切入點，也就是人工智慧適合拿來解決什麼樣的產業問題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>製造業是台灣強項 導入 AI 可快速升級</strong></h2>\r\n<p>問題必定與業務有關，因此我們今天就從擔負台灣經濟命脈的製造業開始，包括電子製造業、石化業、紡織業、工具機業、食品加工業等，這些產業該如何發展人工智慧來降低流程的不確定性及成本，並且能提升產品的最終品質與價值？</p>\r\n<p>製造業長期以來是台灣的強項，我們擅長精益求精、堅持不懈地在一定成本的前提下提升產品的質量和可靠性，累積深厚的產業Know-How，並有完整的供應鏈支持。因此，我相信在人工智慧高速成長階段的此刻，只要不落於人後，願意投入人工智慧，給予同仁合適的人工智慧訓練，讓原本的核心競爭優勢快速升級，並不是難事。這點我們一定要對自己有信心。 </p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>製造業共同面對的四種挑戰</strong></h2>\r\n<p>我們團隊在2017年曾經深入製造業現場，訪談及整理產業需求，<span class=\"blueP\">發現人工智慧可以有效解決製造業所面臨的四種共通挑戰，分別是瑕疵檢測、自動流程控制、預測性維護，以及原料組合最佳化。</span></p>\r\n<p>第一種共通挑戰是瑕疵檢測。我們拜訪了多家製造業，非常驚訝地看到每一家公司都聘請不少員工，從幾十人到幾百人，用眼睛來檢測生產過程中的半成品跟成品中有沒有瑕疵，不管是金屬表面的瑕疵，或是玻璃、印刷電路板、電子產品、或是牛仔布的瑕疵。</p>\r\n<p>在多數產業中，這些瑕疵檢測工作雖然都有AOI（Automatic Optical Inspection） 設備來輔助進行，但這類型系統多半都採用傳統的人為規則來檢查，診斷不夠精準，誤報頻傳，仍需人員在後端再次篩選檢驗。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>深度學習系統檢測速度提升 48 倍</strong></h2>\r\n<p>但人工檢測也沒有辦法提供百分之百準確的結果，根據我們的觀察，<span class=\"blueP\">人工目測檢視的瑕疵漏網率（leakage rate）通常在 5% 以上，甚至高達20%，</span>原因來自於瑕疵並沒有客觀標準，以及眼花、疲勞等因素。其次，由於<span class=\"blueP\">人工檢測速度較慢，許多待檢測的半成品或成品都須先暫留在某處，待目視檢測後才可以移往下一個製程，成為生產效率的瓶頸。</span></p>\r\n<p>根據我們團隊與超過五家企業合作的成果證明，以機器學習為主的第三波人工智慧技術，十分適合解決瑕疵檢測的問題。相較於人工目測檢視，深度學習系統不僅準確率更高且檢測速度更快。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">在某家製造業的實例中，人員目測的漏網率約5%，人工智慧漏網率降低為0.01%；另一方面，人員目測速度每天約為30萬張影像，但僅使用一台10萬元左右的電腦，此數字可以提升至每日1,440萬張，高達48倍的加速。</span>在其他製造業的合作中，我們也都得到類似的結果，證明今天的人工智慧技術可以做到比人類更穩定且更有效率的瑕疵檢測。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自動流程控制：流程越複雜，人工智慧發揮空間越大</strong></h2>\r\n<p>第二種共通挑戰是機器參數的調控及最佳化，或稱為自動流程控制。在生產過程中，產品品質、良率及生產速率會受到許多相關的參數影響，如馬達轉速、輪軸速度、電流、電壓以及環境變數如風速、濕度及溫度等等，而在生產流程中，這些需要監控與調控的參數可能多達上百甚至上千個。</p>\r\n<p class=\"blueP\">由於維度過高，當生產條件有任何改變而需要調校參數時，很難憑著經驗來做最佳化。目前第一線實務多仰賴老師傅們的經驗，或是透過不斷的試誤來調整，除了要花費許多時間及資源，重點是我們永遠不知道我們目前的製程，距離最佳參數組合還有多遠。\r\n 處理高維度資訊並不是人類的專長，我們只能靠直覺、歸納與推論，但這正好是機器學習擅長的領域，我們可以用機器學習來學習設備參數、環境、生產條件及目標之間的關聯性，每當設備、環境、生產條件或目標有改變時，就可以透過模型來找出最佳參數，大幅縮短因試誤而浪費的時間及生產成本。\r\n</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">依我們與合作伙伴的經驗，越是複雜的生產流程，人工智慧可發揮的空間越大。</span>例如，在某個化工製程中，我們曾經觀察到在某段時間裡，在製程工程師控制參數的調校之下，產品良率只有六成；但透過機器學習來學習參數的調校方法，可以在適當的時間提示製程工程師將某些參數調整為適當的數值，這樣做的話，最高可以將良率大幅提升到98%，增加幅度超過五成。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>預測性維護：預測機件或耗材的健康狀態及壽命</strong></h2>\r\n<p>第三種共同挑戰是，生產設備隨時都有發生故障的可能。有些設備的失敗成本很高，若在運轉狀態中損壞，將導致線上所有原料及半成品的消耗，造成良率降低；同時維修可能曠日廢時，造成產出率降低。此外，若生產流程中所使用的耗材成本較高，例如精密切割機的刀片，定期更換雖然能確保產品品質不受影響，但耗材費用將居高不下；相反地，若等到產品品質下降後再更換耗材，就會造成良率的降低。</p>\r\n<p class=\"blueP\">如何預測什麼時候機器會出錯？該提前進廠保養？以及預測耗材什麼時候更換最有利，才能以最低生產成本維持良率？這就是預測性維護的功用。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">預測性維護通常牽涉到訊號處理，例如要預測馬達是否需要維修，通常可以透過馬達的電壓、轉速、震動及聲音來判別；當然若要判斷整部機台是否需要維修，可用的訊號可更多了。</span>機器學習十分擅長進行高維度的多媒體訊號處理，善用它來預測機件或耗材的健康狀態及壽命，將能幫助我們更精準地管理生產現場，避免意外故障所造成的損失。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>原料組合的最佳化：維持生產成本且能提升品質</strong></h2>\r\n<p>第四種共通挑戰是原料組合的最佳化。絕大多數的產品皆由多種原料經加工過程產出，而每一種原料都可以來自不同供應商，有不同等級及價格，甚至每個批次在品質及特性上都有些微的差異。在此情況下，我們就有空間可以在各種原料、供應商、等級及成本的排列組合中，找出最能提升最終成品品質，同時維持生產成本及效率的處方。</p>\r\n<p>例如<span class=\"blueP\">對電子組裝產業來說，一張印刷電路板上需放置幾百個電子元件，每個電子元件都有不同的供應商、等級及成本，如何在所有可能的排列組合中找到最佳方案，正是人工智慧可以發揮之處。</span></p>\r\n<p>此外，有些產業，例如化工業及染整業，原料之間的比例才是大學問，需要找到完美的組合比例，才能產出高品質的成品。以染整業為例，客戶的要求是在特定布料上染出指定的顏色，且具有指定程度的固色性及演色性，目前的作法通常以模擬軟體來計算第一次的染料配方，再由經驗豐富的老師傅來修正比例。以現況來說，只要牽涉到新的布料及顏色組合，就得經歷平均至少3到7天的打色嘗試，才能夠達到客戶的允收範圍。</p>\r\n<p>根據我們與染整業者合作的經驗，以機器學習為基本的人工智慧技術，確實可以建出模型來描述布料、目標顏色以及染料濃度之間的關係，提供更準確快速的方法來決定染料配方。以第一次的打色而言，現況是用軟體模擬加上師傅經驗調整，成功率約為七成，而我們提出的方法，成功率可以達到九成五，有十分顯著的差異。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>製造業的應用空間不僅只於生產流程</strong></h2>\r\n<p>我們今天談了製造業常見的的四種共通挑戰：瑕疵檢測、自動流程控制、預測性維護，以及原料組合最佳化。<span class=\"blueP\">請千萬不要誤會這就是人工智慧在製造業能做的應用，事實上，這只是個開始；若能夠善用人工智慧，不只可以在生產流程上做優化，在其他業務面向，還有太多的空間可以發揮。</span></p>\r\n<p>同樣的，這堂課我們以製造業來做為案例，也千萬不要以為製造業是特例，才能看到許多人工智慧的成功案例。2018是很重要的一年，人工智慧已經滲透每一個產業，不論你身處在哪裡，若你還沒有感覺到人工智慧的無所不在，相信我，非常有可能只是你還沒有察覺到改變已經發生。</p>\r\n<p>接下來會繼續與大家分享不同產業如何應用人工智慧來改善企業流程及提升競爭力，將以零售業與金融業做為下堂課的案例。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n','台灣產業AI化的問題7〉製造業如何導入AI、解決痛點？','','inherit','closed','closed','','10648-revision-v1','','','2020-02-04 11:23:39','2020-02-04 03:23:39','',10648,'https://aiacademy.tw/10648-revision-v1/',0,'revision','',0),(10744,11,'2020-02-04 11:24:51','2020-02-04 03:24:51','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>企業發展 AI，為什麼需要建立自己的團隊？為什麼資料科學家會被《哈佛商業評論》稱為 21 世紀最有吸引力的工作？企業要如何讓 AI 團隊發揮最大能量，加速公司的成長？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">與其在人力市場上痴痴等待高手出現，最有效的策略是，挑選內部員工來做教育訓練，適時地搭配來自外部的輔助，讓他們成為「雙軌人才」，在原本的專長領域之外，外加人工智慧，由他們來組成企業專屬的人工智慧團隊。</span></p></blockquote>\r\n<p>在前幾堂課，我們談到導入人工智慧前企業應有的準備，包括要有正確的認知，要有資料基礎建設，確認導入的問題標的及 KPI，接下來的關鍵步驟就在，誰來進行人工智慧的初步導入；換句話說，企業中的第一個人工智慧團隊該如何組成。</p>\r\n<p>通常<span class=\"blueP\">人工智慧團隊的核心成員有資料科學家、資料工程師及機器學習工程師三種專家。我們可以各用一句話來描述他們的特長，資料科學家擅長連結資料與商業價值，資料工程師擅長蒐集及處理資料，機器學習工程師擅長演算法，從資料裡頭榨取出最多的資訊，讓人工智慧系統的決策更精準。</span>當然也有人可以身兼多種職務，團隊成員可多可少，初期若有資源疑慮，也可以先從兩、三個成員開始，先求有，再求好。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/06-1.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"487\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10641\" />\r\n<p></p>\r\n<p>在這三種職位中，又以資料科學家這種職稱最廣為人知，因此我最常被問到的問題是，什麼是資料科學家？資料科學家必須具備哪些能力？是不是資訊背景出身的人，才能擔任資料科學家？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學家應該具備的能力</strong></h2>\r\n<p>以定義而言，<span class=\"blueP\">資料科學家就是能夠處理、分析資料，讓資料能夠為企業產生商業價值的專業工作者。</span>在技術面上，資料科學家必須在資訊、統計、企業業務範圍等三種領域都有一定的造詣，他們不一定非要資訊背景出身，無論是資工、電機等工程背景，數學、統計、經濟等數理背景，或其他與產業專業相關的科系。只要對該產業有一定的商業知識及嗅覺，並有一定的程式及資料分析能力，都有機會成為炙手可熱的資料科學家。</p>\r\n<p>要強調的是，資料科學家的專業能力中，程式及資料分析能力當然有其門檻，但更難得的是商業敏感度，可以嗅得出商業上的潛在威脅、挑戰與機會。商業敏感度不會憑空出現，想成為一位稱職的資料科學家，不只要在資料科學精益求精，更需要常和業務前線的人在一起，不只是一起開會，最好還要一起喝茶、吃飯，藉此了解企業與客戶的互動，還有客戶的需求及痛點，回頭面對數據時，更能找出隱藏在其中的商機。</p>\r\n<p>這也能解釋為什麼，<span class=\"blueP\">我們對資料科學家的人格特質也有一定的期待，除了細心與溝通能力之外，最好還有一定的創意。</span>細心是因為資料科學家是解讀資料的人，解讀錯誤將會造成災難；溝通能力是因為資料科學家有大半的時間都在與蒐集資料的人、保管資料的人、能夠解讀資料的人、做業務決策的人以及將被流程改善影響的人做溝通，擅長溝通才能夠事半功倍。</p>\r\n<p>那為什麼資料科學家需要創意？因為有創意的人才懂得在企業流程常規中，提出一般人所不疑的疑點。資料分析不是魔術，無法直接告訴我們問題所在，必須要有人先透過觀察找出潛在的問題，才能以資料來證明問題所在，再來用機器學習改善問題。第一個步驟總是由人來提出問題，因此，<span class=\"blueP\">最高明的資料科學家必須能在「不疑處有疑」，不會把常規的企業或商業流程視為理所當然，而能夠在理所當然之中提出大膽假設，並以資料分析小心求證。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業內部建立 AI 團隊的必要</strong></h2>\r\n<p>談到這裡，可能有些聽眾開始懷疑：想喝牛奶真的需要養一頭牛嗎？難道我們不能夠直接導入既有的套裝軟體或者聘請顧問公司就好？在上一堂課，我們已經談過，以今天的人工智慧技術來說，並沒有即插即用的套裝軟體，通常需要大量的客製化工作。即使自行開發，系統及流程整合的工作往往也無法避免，<span class=\"blueP\">因此我們這裡所談的人工智慧團隊並不見得一定要做系統開發，而是熟悉企業業務、流程、資料、及目標，能夠確認切入點的合理性及資料可用性，能夠與內外部團隊協同合作，並擔任產品及績效管理的專業團隊。</span></p>\r\n<p>就產業 AI 化來說，我們不見得需要最先進的人工智慧技術，經常可以就既有的技術來解決企業本身的問題。因為要解決的問題、領域知識以及資料，都在自己家裡，因此，<span class=\"blueP\">若能培養自己的人工智慧團隊，不論接下來系統要自建或是外包、外購，才能有足夠的掌握度來確認目標及進程，並且做實質的績效管理。</span></p>\r\n<p>下一步，就是很多企業頭痛的問題了，這些專業的資料科學家、資料工程師及機器學習工程師該去哪裡尋找？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>善用人工智慧民主化趨勢</strong></h2>\r\n<p>坦白說，因為機器學習技術進展神速，只要從學校畢業超過兩年，不可能在學校中學過最先進的機器學習及深度學習技術，因此很難在市場上找到厲害且富經驗的人工智慧人才，就算要挖角也無從挖起。這個現象不只是在台灣，全球各大企業都同樣在想盡辦法尋求有經驗的人工智慧高手加入。</p>\r\n<p>幸運的是，這一波，也是人類歷史上第三波的人工智慧浪潮，伴隨著一個我們稱為「人工智慧民主化」的趨勢，其中最重要的概念是，人工智慧技術不應該只被某些跨國企業所壟斷，應該讓所有需要的人都有機會參與及使用。具體的作法包含各種機器學習開發工具及模型的開放源碼，以及各式最新核心技術的分享等等。</p>\r\n<p>因此，我的建議是，趁著這一波人工智慧民主化的趨勢，與其在人力市場上痴痴等待高手出現，最有效的策略是，挑選內部員工來做教育訓練，適時地搭配來自外部的輔助，讓他們成為「雙軌人才」，在原本的專長領域之外，外加人工智慧，由他們來組成企業專屬的人工智慧團隊。台灣人工智慧學校以及為數不少的線上教學平台，都提供人工智慧的訓練課程，但要記得這一波的人工智慧技術以工程為主，理論為輔；因此，在教育訓練一定要包含大量的實作課程，才能夠訓練出有實戰能力的部隊。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>讓AI團隊完全展現能量的 3 大關鍵</strong></h2>\r\n<p>當人工智慧團隊建立起來後，企業仍然有許多資源、組織面及文化面的支持工作要進行，才能讓團隊全力展現能量。<span class=\"blueP\">最基本的第一步是，要有足夠的軟硬體來支持機器學習程式的運行。</span>全球的人工智慧發展目前走到軍備競賽的地步，若是同一個題目，同業花一小時可以訓練出一個機器學習模型，但內部團隊因為計算設備不足必須花十小時才能做到同一件事，那麼，同樣的時間內，同業可以嘗試十種不同的參數組合，我們只能嘗試一種。除非天縱英明，不然在大多數情況下，我們的演算法表現就是會比別人差一截。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第二點，要讓他們能夠取得所有該取得的資料。</span>這聽起來很荒謬，但我認識不少人工智慧團隊的工作瓶頸，是無法取得自己公司裡頭的資料，可能原因很多，包含企業尚未認清資料是企業資產，而非各部門擁兵自重的資產，因此形成我們所謂的「資料孤島」或「資料穀倉」。要解決這類型的問題唯有企業主將企業資料治理視為重點策略，並且投注長期的支持。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第三點，建立容許實驗的文化。</span>我們都知道高報酬的投資必然有風險，但是十分弔詭的是，在很多企業中，專案只許成功，不許失敗，人工智慧這樣尚未成熟的技術在不許犯錯的企業文化中要好好發展尤其困難。</p>\r\n<p>對人工智慧技術發展熟悉的聽眾應該都知道 Google Brain 這個團隊，在此團隊中，工程師被鼓勵進行高報酬、高風險的研究，他們的KPI不與失敗綁定，只與最終效益有關。即使某位成員的實驗老是失敗，最糟狀況就是無法加薪。但對於高階的管理者來說，若不進行高報酬也伴隨高風險的計畫並取得成功，是很難再繼續晉升的。對於資料分析及人工智慧團隊來說，他們需要一個容許嘗試錯誤、以最終產出為依歸的環境，才能嘗試不同的可能，針對不同的問題找到有效的解法。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/06-2.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"650\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10643\" />\r\n<p></P>\r\n<p>說到這裡，我們來總結今天的課程，發展人工智慧的要素有四：人才、資料，演算法及運算能力。人才與資料是重中之重，往往是決勝的關鍵。演算法因為人工智慧民主化的趨勢，全球的水平雖然有差異，但若以產業AI化，尤其是企業內部運用而言，差異不會太大；而運算能力是純粹的硬體投資，取得相對最容易。</p>\r\n<p>因此，已經打造流程自動化及資料基礎建設的企業，應該要把握這個機會及時間點，儘早在公司內部打造人工智慧團隊，開始探索人工智慧的可用之處。團隊再小也沒關係，重點是儘早將問題定義清楚，建立好資料蒐集機制，納入企業日常運作中，以開放源碼工具儘早驗證資料的可用性，以及人工智慧可能帶來的價值，才能將自己準備好，日後不論是建立正規部隊或是導入外部系統，都能讓人工智慧為企業產生最大價值。</p>\r\n<p>下一堂課，會開始與大家分享不同產業如何應用人工智慧來改善企業流程及提升競爭力，第一個案例是擔負台灣經濟命脈的製造業。</p>\r\n','台灣產業AI化的問題6〉打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！','','inherit','closed','closed','','10636-revision-v1','','','2020-02-04 11:24:51','2020-02-04 03:24:51','',10636,'https://aiacademy.tw/10636-revision-v1/',0,'revision','',0),(10745,11,'2020-02-04 11:25:32','2020-02-04 03:25:32','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>企業都想導入 AI 來解決現有的問題、創造價值。但是，幾乎毫無例外，在導入前，企業都會遇到四個難解的問題而卡關。是哪些問題？有辦法解決嗎？怎麼解決？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">人工智慧不是魔術，它可以說是大數據分析的最終應用，但仍然只是一個工具。而所有的工具，都要有清楚的目的，以及能夠用得對、用得巧的人，才能產生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它可以說是大數據分析的最終應用，但仍然只是一個工具。而所有的工具，都要有清楚的目的，以及能夠用得對、用得巧的人，才能產生價值。</p>\r\n<p>在前四堂課中，我們從人工智慧的基本概念談起，也檢視了大眾對於人工智慧常見的誤解與疑問。從這堂課開始，我們會更聚焦在產業AI化過程中，必須真實面對的具體挑戰。</p>\r\n<p>在這之前，想跟各位分享一個故事。2017年春天，我在中央研究院的院區裡與孔祥重院士碰面，他是一位極具專業素養與社會關懷的學者，一直憂心台灣已經40年沒有新的產業出現。我們都一致同意人工智慧是一波大好機會，若不把握的話，下一波產業創新機會不知道何時才會出現；也因此，我們一拍即合，決定一起以人工智慧來幫助台灣產業創新及升級。我們列出一個企業名單，從石化業開始，接著是電子業、工具機業、紡織業、半導體業及農業，一家一家聯絡拜訪。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/05-1.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"677\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10631\" />\r\n<p></p>\r\n<p>拜訪各個企業時，我們都會提出同樣的問題：「你們發展人工智慧時遇到的挑戰？」，以及「有沒有什麼是我們可以幫上忙的？」</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>導入前企業遇到的四大挑戰</strong></h2>\r\n<p>幾乎沒有例外，<span class=\"blueP\">大家遇到的第一個挑戰就是缺乏人才，尤其是有經驗的人工智慧工程師。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第二個挑戰是資料可用性，因為機器學習就是需要以資料做為原料，若資料沒有準備好，光有人才也沒有用。</span>但資料基礎建設並不是一夕之間就可以建立，若沒有在幾年前開始蒐集資料，也沒有實際驗證過資料的可用性，往往資料不夠全面完整，沒有足夠的條件以機器學習來解題。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第三個挑戰是如何找到切入點。</span>工程師的視角通常比較關注在技術面，沒有整個企業或集團的全貌，因此，若只有工程師懂得人工智慧的內涵，雖然很容易找到「可用人工智慧來幫助」的問題，但很難找出對企業或集團來說最為優先關鍵，同時也是技術上可行的問題。正因如此，我認為企業中的經理人是否真正能掌握人工智慧的能力及極限，也是產業AI化很重要的一個關鍵。 </p>\r\n<p>產業所面對的<span class=\"blueP\">第四個常見挑戰是，台灣在機器學習領域超過十年經驗的人，幾乎統統都在學術界，</span>但是產業界與學術界中間，只有一條微弱的點對點產學合作形式做為連結，無法以足夠的速度及深度將學術界的專業知識及經驗，匯流到產業界的第一線實務工作上。</p>\r\n<p></p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/05-2.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"641\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10632\" />\r\n<p></p>\r\n<p>以上談到的四個挑戰，是我們要進行產業AI化的過程中，不論產業別及公司規模大小，幾乎都會遇到的共通挑戰。從今年開始，陸陸續續可以看到各界有不同的努力，希望來解決這些問題。例如，台灣人工智慧學校的技術領袖培訓班，希望能以系統化的方式，大量培訓人工智慧工程師，來解決「找不到人才」的問題；同時也開設經理人周末培訓班，讓經理人們也能一窺堂奧，瞭解機器學習的原理、強項及限制，能夠有評估人工智慧技術及問題可行性的能力。</p>\r\n<p>另一方面，要解決資料可用性的問題，就得按部就班地蒐集所有相關資料，確認資料的完整性及可信度，以及資料之間有沒有斷點，這當中完全沒有捷徑。最後，在產學連結之間，這一兩年來越來越多學者以兼任或借調的方式加入產業界，短期內，這也許是讓學術與實務結合最有效率的方式。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧非萬能 只能解決特定問題</strong></h2>\r\n<p>除此之外，要知道當我們談「導入」人工智慧，與平常我們說「導入」某某技術或某某平台，同樣是「導入」兩個字，內涵其實差異不小。若對於人工智慧技術沒有正確的認知，力氣及資源放在不對的點上，要成功地擁抱人工智慧，可沒有那麼容易。</p>\r\n<p>癥結在於，人工智慧系統跟我們過去所熟悉的軟體系統不同。今天的人工智慧系統都是基於機器學習技術來開發，一旦開發出來，只能解決特定的問題。<span class=\"blueP\">同樣是機器學習模型，要解決什麼問題、能解決什麼問題、能解到什麼程度、產生多少價值，都與每家公司的商業模式、流程、部門分工、資料基礎建設及情境高度相關，多元性及客製化程度遠比導入ERP（企業資源規畫）或CRM（客戶關係管理）等系統高得太多，</span>也就是說，對於企業應用來說，人工智慧系統幾乎無法做成現成的套裝軟體，只要一個簡單的導入步驟就能大功告成。</p>\r\n<p>例如，<span class=\"blueP\">同樣是瑕疵的自動檢測技術，檢測電路板瑕疵、檢測紡織品瑕疵以及檢測玻璃瑕疵的系統無法直接套裝化。甚至，若以高標準來要求的話，同樣是檢測PCB電路板瑕疵的技術，也沒有辦法光是調整參數，就能直接在不同家同業公司中使用。</span>因此，未來的五年甚至更久的時間內，很難期待會有套裝系統可以直接購入及進行簡單客製化，符合各產業、各公司、各種問題的需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>有人才沒資料 再好的系統也無法運作</strong></h2>\r\n<p>另一個癥結點是，人工智慧系統並沒有辦法即插即用。原因是<span class=\"blueP\">機器學習必須要有大量資料來訓練，若公司裡原本並沒有蒐集某個想要解決的問題所需的資料，或資料蒐集的時間不夠長、資料的品質不夠好，那麼不管引入再好的系統也沒有用。</span></p>\r\n<p>例如，若想要進行未來半年某產品的銷量預測，我們必須先要有該產品及競品在過去至少三年或五年以上銷售量，以及相關的客戶訂單資料和各式環境及市場因素等資料。若是沒有把這些資料準備好，人工智慧系統就是不能動，就像是光有引擎，沒有油就沒有辦法發電的道理一樣。</p>\r\n<p>國內企業面對這波人工智慧浪潮的反應，嚴格說來不算慢，只是方向必須再更精準，不能再像過去流行的大數據一樣，把資源大多投注在資料平台上。很多公司在導入後突然發現，為什麼沒有出現傳說中神奇的效果？因為，所謂的大數據平台只是蒐集、承載、處理資料的系統，少了資料分析這一步，價值不會憑空出現。<span class=\"blueP\">人工智慧不是魔術，它可以說是大數據分析的最終應用，但仍然只是一個工具。而所有的工具，都要有清楚的目的，以及能夠用得對、用得巧的人，才能產生價值。</span></p>\r\n<p>這就是我所說的，要導入人工智慧，企業首先要對這個技術有正確的認知，才知道施力點在哪裡，才知道預期的成效會在什麼地方以什麼形式出現。<span class=\"blueP\">沒有任何技術會是特效藥，可以解決任何企業的難題，包含人工智慧也是。</span></p>\r\n<p>有了正確的認知後，由誰來找到切入點及執行導入工作，也是一個大哉問。很多人以為人工智慧既然跟電腦有關，就應該是IT部門的工作，如果事情這麼簡單就好了。那麼，究竟該怎麼做才好呢？在下一堂課將會繼續深入跟各位分享，該由誰來進行人工智慧的初步導入，也就是，企業應該如何建立第一支人工智慧團隊。</p>','台灣產業AI化的問題5〉導入人工智慧前，企業該做哪些準備？','','inherit','closed','closed','','10626-revision-v1','','','2020-02-04 11:25:32','2020-02-04 03:25:32','',10626,'https://aiacademy.tw/10626-revision-v1/',0,'revision','',0),(10746,11,'2020-02-04 11:26:53','2020-02-04 03:26:53','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>對於很多企業而言，大概已經了解AI的基本概念與重要性，但是，究竟如何踏出第一步？有哪些困難必須先克服？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">人工智慧導入的難易度，就是看一家企業的e化程度是否徹底，是只有傳統上要做報表數字在 Excel表格那種淺層的e化？或是在企業流程中融入資料收集及以資料做輔助決策的那種e化？</span></p></blockquote>\r\n<p>延續上一堂課的討論，以今天的技術來說，大數據及機器學習是發展人工智慧的兩個必要條件。所以我們可以歸納出：<span class=\"blueP\">人工智慧技術領先的企業，必然也是大數據及機器學習的領先者，沒有人能夠跳過這兩者而直接開發出先進的人工智慧系統。</span></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>想導入人工智慧？先盤點還清「技術債」</strong></h2>\r\n<p>因此，企業想要導入人工智慧，過去欠的「技術債」，必須先盤點還清。<span class=\"blueP\">首先，企業裡的資料基礎建設，像是資料倉儲完整嗎？資料格式有統一嗎？</span>在大部分企業裡，因為各個資訊系統是在不同時間由不同部門交由不同團隊開發，因此連日期及時間的格式可能都有數十種。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">資料治理有個明確的授權規則及治理單位嗎？</span>或是依舊得讓資料使用者四處奔走，一一去說服企業中分散各處的資料擁有者？</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">資料的蒐集及產出是否融入企業流程中？</span>還是每次得為了特定的專案再花人力時間資源來整理蒐集？</p>\r\n<P class=\"blueP\">資料應用的導入是預設得進行的常規任務，還是得另外花力氣去說服所有相關單位？</P>\r\n<P class=\"blueP\">分析資料的團隊是管理資料的團隊兼任，還是有個專業的資料分析團隊來進行？</P>\r\n<P class=\"blueP\">資料工程師都熟悉機器學習嗎？還是只是以傳統繪圖製表工具做基礎層次的資料視覺化？</P>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>圖表數據只是淺層e化</strong></h2>\r\n<p>更直白的說，<span class=\"blueP\">人工智慧導入的難易度，就是看一家企業的e化程度是否徹底，是只有傳統上要做報表數字在 Excel 表格那種淺層的e化？或是在企業流程中融入資料收集及以資料做輔助決策的那種e化？</span>我們都知道e化不是0或1，同樣在做e化的公司及政府部門，層次可以天差地遠。</p>\r\n<p>這個概念也可以套用在雲端計算、大數據及資料分析上頭。千萬不要以為公司有資料倉儲，打開電腦有報表可以看，公司同仁開會討論時都是基於漂亮的即時圖表，就是把大數據應用得很好。事實可能剛好相反。<span class=\"blueP\">最淺層的資料應用是讓老闆每天看圖表；最深入的資料應用是隱形的，看不到圖表。</span></p>\r\n<p>我們可以想想看，AlphaGo及無人車是有人根據圖表來做決策嗎？就知道人工智慧跟看圖表無關，但如果這些數據只是讓人拿來做決策，而不是讓機器從資料中萃取規則，讓機器來輔助我們做決策，那就太可惜了</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才荒最嚴重 全球皆然</strong></h2>	\r\n<p>從2014年開始我舉辦台灣資料科學年會，2017年舉辦台灣人工智慧年會，2018年籌辦台灣人工智慧學校，為此遍訪全台灣製造業、石化業、紡織業、精密機械、工業電腦及工具機等產業，我看到的是，<span class=\"blueP\">若要用人工智慧幫助台灣產業升級，目前有四大挑戰，包括人才缺乏、不容易找對問題、產學之間的鴻溝及資料基礎建設的不足。其中，首要必須解決的是人才缺乏的問題。</span></p>\r\n<p>人工智慧人才的不足，不是台灣獨有的問題，全球都求才若渴，美國相關科系甚至連教授們都大量被科技公司挖角。因為相較於一般資訊科技產業所需軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，不但必須具備數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，還要藉著「做中學」來累積足夠經驗，才能在不斷解題過程中，掌握技術，培養及發現問題所需的經驗。因此，系統性的「垂直領域人工智慧人才」培訓將是關鍵，也才有可能填補這個結構性的人才缺口。</p>\r\n<p>國內的科技創新生態，尤其是軟體創新生態，長年以來處於力不從心的狀況，畢竟整個生態系統的問題不是個人或少數公司可以改變的。<span class=\"blueP\">有趣的是，軟體開發相較於硬體開發投資上「省錢」許多，可能帶來的價值槓桿更大，為何一直無法以軟帶硬，帶出具規模的軟體創新生態系統呢？</span></p>\r\n<p>其中一個主要問題在舞台。國內的B2B軟體系統，大型、複雜的，多採購國外大廠的解決方案，免得犯錯；國內的B2C軟體系統，因為市場規模不大，單純的軟體技術也做得到，多是一組前端加後端工程師用現有的程式庫就兜得出來，連資深的系統架構師都派不上用場，也不太會犯錯。再加上薪資、分紅等因素，國內的優秀人才容易被硬體廠吸引，留下的軟體人才在沒有具系統及規模挑戰性的地方，只讓他們銷售或改良國外大廠的解決方案，自然引發惡性循環，更難吸引人才留在軟體業。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從培養人才著手 解開國內科技生態圈死結</strong></h2>	\r\n<p>若能在短時間內大量地培植各垂直領域的人工智慧人才，可能是個<span class=\"blueP\">解開國內科技生態系統死結的有效手段。原因有四：一是人工智慧短時間內不容易有現成的解決方案，可適用所有產業的所有問題，國內外皆然；二是人工智慧的技術門檻相對高，或說入門門檻不高，但發展至極致的門檻極高，目前已吸引許多年輕高手自主地投入學習，潛力已存在；三是每家公司幾乎都有為數不少人才投入在流程、維運、人力資源、倉儲、進銷存、客戶、物流各面向，可用人工智慧很快切入；四是人工智慧是以小搏大，以軟體開發為主，導入成本相對小，但效益無窮。</span></p>\r\n<p>因此，我們迫切需要更多具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓「找不到人才」不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙。同時，也需要培養更多雖然不是技術出身，但具有人工智慧思維的中高階管理者，有足夠的視野與格局，願意投入資源、給予舞台，才能讓人工智慧真正成為組織變革創新的動力。這也是我與諸多產學界先進共同籌組台灣人工智慧學校的初衷。</p>\r\n<p>今天的課程在此告一段落，在談過關於產業AI化的幾個重要觀念後，下次的課程中，將會跟大家說明，與製造相關產業應該如何應用人工智慧。</p>','台灣產業AI化的問題4〉人工智慧實作上的挑戰與困難','','inherit','closed','closed','','10607-revision-v1','','','2020-02-04 11:26:53','2020-02-04 03:26:53','',10607,'https://aiacademy.tw/10607-revision-v1/',0,'revision','',0),(10747,11,'2020-02-04 11:27:57','2020-02-04 03:27:57','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>人工智慧究竟能做什麼？是企業萬能的問題解答者？還是人云亦云的奧妙玄學？在企業決定是否正式導入AI之前，可以先檢視一下，是否誤解了人工智慧。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">簡單地說，問題不在於「有沒有導入人工智慧」，而是「人工智慧導入的程度」，包含影響的範圍、技術的深度，以及與企業營運流程整合的程度，這才是決定未來企業價值的關鍵。</span></p></blockquote>\r\n<p>在這堂課中主要分享的是，很多人對於人工智慧常見的誤解與迷思。</p>\r\n<p>在第一堂課時，我們提到人工智慧、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，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>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>弱人工智慧 Vs. 強人工智慧</strong></h2>\r\n<p>為什麼要再次複習這個概念？因為太多人關注人工智慧、談論人工智慧，還有不少人提出警告，說人工智慧即將取代多數人的工作。對於技術的不夠熟悉，再加上大眾媒體的推波助瀾，甚至還出現「人工智慧末日論」，好像人工智慧就快要統治人類了。</p>\r\n<p>事實上，只要對於人工智慧技術稍微有點認識，就會知道這些擔心是多餘的，這幾年進展快速的是「弱人工智慧」，這一波人工智慧的主流是透過機器學習，從資料裡頭淬取規則，把某一個工作做到最好；真的會思考、會推理、自我學習，能跟人對答如流，甚至還有自我情緒的「強人工智慧」，連影子都還沒看見。最樂觀的預測是，電影中所出現的強人工智慧，也許會由下一世代的人工智慧實現，但不會是我們今天所談的人工智慧技術。</p>\r\n<p>但即使是弱人工智慧，因為已證明在許多產業應用上的價值，讓許多企業趨之若鶩，不論本來談不談、做不做資料科學及大數據研發及導入的企業，今年都開始談人工智慧。他們可能說，我們已從大數據「進化」到人工智慧，比其他還在做大數據的公司更「先進」，這種有趣的說法，正好見證社會上有些人的不求甚解，經常在未真正瞭解一個詞彙之前就開始使用。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>大數據、機器學習及AI不可分割</strong></h2>\r\n<p>事實上，大數據、機器學習及人工智慧是不可分割的。大數據是資訊來源，機器學習是處理方法，從大數據中萃取出複雜的規則，讓電腦展現出擬似人類智慧的行為，就是我們所說的人工智慧。換句話說，以今天的技術來說，大數據及機器學習是發展人工智慧的必要條件，一家不重視數據及軟體人才的企業，不可能瞬間搖身一變，成為人工智慧見長的公司。</p>\r\n<p>而企業發展人工智慧時的迷思，往往也就出現在這些環節。依據我觀察與協助企業的經驗來看，在大家發展人工智慧時，經常卡在一些常見的迷思及陷阱。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/03-1.png\" alt=\"\" width=\"864\" height=\"647\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10599\" />\r\n<p></p>\r\n<p></p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第一個迷思：資料等於價值。</span>蒐集的資料，要經過處理、分析及開發資料產品，資料產品可能只是個影響決策的模型，也可能需要徹底改造營運流程，才能真正為企業產生價值。很多公司光是蒐集資料，從來沒有驗證資料的完整性及正確性，也沒注意過資料之間的斷點，也就是資料集之間是否能夠連結。要知道很多價值是在於資料的連結，而不是資料本身。</p>\r\n<p>例如我知道某一群人的薪水，也知道某一群人的姓名，這時候最有價值的資料反而是姓名與薪水之間的對應。另一個例子是大家所熟悉的AlphaZero，在圍棋、象棋、國際將棋天下無敵手的圍棋程式，它完全不需要歷史資料，而是根據圍棋規則自行對奕產生資料來建立人工智慧。它的厲害在於演算法，而不在獨家資料。也就是說，好的資料固然重要，但機器學習及計算硬體的進步，才是實現AlphaZero的主因。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第二個迷思是，牽涉到資料的工作，就是IT部門的責任。</span>很多公司認為與電腦、資訊相關的工作，就應該由IT部門負責，但其實資料科學家與IT人員的訓練是完全不一樣的。<span class=\"blueP\">資料科學家必須具備四大領域的能力：數學與統計、程式設計與資料庫、領域知識以及軟性技能，包含溝通能力，而IT人員通常著重於程式設計與資料庫領域的技能，普遍缺乏進行資料分析及機器學習最需要的數學與統計訓練，再者可能也缺乏領域知識、商業經驗以及軟性技能，基本能力有相當大的差異。</span></p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第三個迷思是，資料分析就是分析ERP、CRM系統中的資料。</span>企業常以為資料分析僅限於分析公司內部資料庫中的結構化資料，這也是為什麼管理資料倉儲人員通常直接被賦與資料分析任務的原因。但其實非結構化資料，例如影像、聲音、影片、文字等等，經常蘊含更大價值，卻往往被忽略。也因此，很多公司的資料分析成果就是報表、報表及更多的報表，讓主管們來解讀，這還真是暴殄天物啊。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">第四個迷思是，電腦的決策怎麼可能贏得過業界歷練二十載的我呢？</span>若你有這種想法，你可能不知道Amazon在1995年時，曾經讓一群50人的資深編輯團隊與演算法PK，看看誰推薦的書單，使用者比較容易買單。結局我想你一定猜得到，那個資深編輯團隊很快就輸了、解散掉，此後Amazon的書籍推薦都由電腦來進行。</p>\r\n<p>事實上，就連醫療診斷都已證明，人工智慧基於X光片、fMRI及病理切片上，判斷肺癌、乳癌、眼底視網膜病變，都優於訓練有素的醫師了。也就是說，<span class=\"blueP\">只要是有清楚訊號及回饋的問題上，只要有足夠的樣本，人工智慧都有機會優於人類的判斷；就算準確率差不多，人工智慧通常也比較快比較便宜。</span>因此，還是要清楚判斷人工智慧的優勢與極限，再來看如何導入，而不是一昧的認為，我的領域比較特別，我的多年經驗絕對無法被取代之類的。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">除了上面提到的這些迷思之外，我覺得最關鍵的問題在於「速食文化」的心態，</span>前幾年，大家發覺資料科學及大數據的重要性，所以各種不同產業都導入所謂的「大數據平台」。但導入平台之後突然發現，咦，怎麼沒有效果？因為，所謂的大數據平台只是收集、承載、處理資料的系統，平台只是一個工具，而所有的工具，都要有清楚的目的及能夠用得對、用得巧的人，才能讓工具產生價值。</p>\r\n<p>接著，人工智慧又席捲而來，企業同樣開始購置設備，導入國外科技大廠的技術，然後認為自己已經搭上人工智慧的列車。要特別提出這點的原因是，資訊管理系統，如ERP（企業資源規畫）、CRM（顧客關係管理）等平台，直接導入當然沒有問題。但是，人工智慧不一樣，它並不是一個資訊系統，而是一種最佳化的工具，它可以應用在企業流程、內部管理、產品設計、行銷等各個環節來輔助甚至直接決策，因此並不是單一的系統，也沒有標準作法，無法直接導入。</p>\r\n<p class=\"blueP\">簡單地說，問題不在於「有沒有導入人工智慧」，而是「人工智慧導入的程度」，包含影響的範圍、技術的深度，以及與企業營運流程整合的程度，這才是決定未來企業價值的關鍵。</p>\r\n<p>今天的課程在此先告一段落，在下次課程中，將會用前三堂課的概念為基礎，進一步討論人工智慧在企業實際運作中常會面對的困難與挑戰。</p>','台灣產業AI化的問題3〉人工智慧常見的誤解與迷思','','inherit','closed','closed','','10589-revision-v1','','','2020-02-04 11:27:57','2020-02-04 03:27:57','',10589,'https://aiacademy.tw/10589-revision-v1/',0,'revision','',0),(10748,11,'2020-02-04 11:31:33','2020-02-04 03:31:33','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>從產業 AI 化到政府的角色、企業內部組織如何因應以及給父母的建議，本系列課程最後一堂，陳昇瑋執行長分析不可能被 AI 取代的未來人才。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：今天要延續上一堂的內容，我們繼續邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享大家都非常關心的問題：如果 AI 來勢洶洶，將會使我們的未來產生翻天覆地的變化，那麼未來 10、20 年我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備什麼樣的能力，才有辦法面對未來的不可知？</p>\r\n<p>延續上一次所討論的問題，我們談到了程式語言，以及要如何學習 AI 的基本能力。有一個問題是，相信有很多家長也留意到，自己孩子的興趣完全跟寫程式、資訊理工這些領域完全無關，可能數學、理化都不好，這到底應該要怎麼辦？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>社交性愈強的工作 AI 愈無法取代</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：其實完全不用擔心，因為以現在的人工智慧技術而言，對於思考、策略，是完全沒有著力點的。也就是說，如果孩子的興趣跟程式設計、資工沒有關係，喜歡的是人文或社會方面，其實可能更好。我們可以非常確定的是，<span class=\"blueP\">第一，人工智慧沒有辦法取代任何面向人類的工作，</span>包括服務業、業務、心理治療、諮商、人資等，社交性愈強的工作，人工智慧愈是無法取代，但可以提供協助。</p>\r\n<p>第二，<span class=\"blueP\">跟社會有關的，不管是策略管理、創意、心理、政治、廣告、法律、經濟等，只要跟人有關的議題，基本上都不是「最佳化」的問題，就不是人工智慧可以幫忙的。</span></p>\r\n<p>第三，<span class=\"blueP\">需要人類來消化吸收，有自己觀點的這些領域，例如歷史、人文、哲學、藝術等。</span>真的不用擔心人工智慧哪一天學會創作，讓我們把人文的精神都丟掉， 我相信不會走到這一步的。當然，人工智慧會讓創作的方式發生改變，但不會讓這樣的工作消失，只會讓我們因為使用數位工具而變得更有效率。</p>\r\n<p>簡單而言，未來人們儘可能不必做沒有創意、重複的工作，更能專注在需要策略思考、有獨特觀點的工作。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>道德判斷的問題 人工智慧無計可施</strong></h2>\r\n<p>還有更多的問題，一定要人，才能夠做得好，像是<span class=\"blueP\">自駕車就有很多屬於道德的問題，例如工程師在設計自駕車的人工智慧時，如果有個情況是，他只能選擇讓車內的人受傷，或者是車外的人受傷？</span>兩個一定有一個受傷的時候，人工智慧該怎麼選擇？這是一個很難的道德問題，而不是工程問題。還有，像人工智慧可能帶來的失業，又應該怎麼去權衡？  </p>\r\n<p>第五，還有<span class=\"blueP\">個人隱私跟社會效率的問題。</span>例如說我們在街頭巷尾放很多攝影機，可以抓到逃犯，但是同時也犧牲了個人隱私，我們要怎麼權衡這樣的問題？人工智慧會增加工作效率，但在資本主義社會中容易讓有錢人更有錢、窮人更窮。這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。 </p>\r\n<p>溫怡玲：是的，無論將來人工智慧怎麼樣發展，還是沒有辦法直接了解人真正和內部的需求，或者是剛剛提到的一些道德方面的問題。今天的最後一個問題是，您除了擔任台灣人工智慧學校執行長，同時也是非常知名的資料科學家，為什麼您會轉向研究 AI？可能幾年後 AI 非常普及，可以想像有很多機器人手臂、自駕車之類的，資料還有價值嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：其實<span class=\"blueP\">人工智慧就是資料應用的終極解決方案，有人比喻說資料就是原油，而人工智慧像是電力，因此他們的關係如同一個是因、一個是果。</span>以目前人工智慧技術來看，資料愈多會愈聰明，其實就跟人很像。</p>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它一定有個來源，從這個來源裡學到知識與規則，它才會開始有智慧。因此，在可以預見的將來，資料絕對不會變得沒有價值，重要性反而更加提高。</p>\r\n<p>這也是為什麼我們擔心，目前擁有各種人類行為資料的這些大型科技公司會壟斷，市場，因為即使有一模一樣的技術能力，擁有資料的公司，他能夠做出的人工智慧會愈強大，這是我們必須想辦法解決的問題。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長花了這麼長的時間，從台灣產業 AI 化的角度切入，全面而有系統的解釋 AI 將會對台灣企業人才、營運模式各個方面產生的影響，希望能夠提供各位更深入了解，解開心中因為人云亦云而產生的各種疑慮，更明白 AI 對我們將產生的影響，並能積極因應站上時代的浪頭。台灣產業 AI 化系列課程到此告一個段落，謝謝大家！</p>','台灣產業AI化的問題番外篇2〉AI 無法取代的五種工作 回歸人的本質最關鍵','','inherit','closed','closed','','10714-revision-v1','','','2020-02-04 11:31:33','2020-02-04 03:31:33','',10714,'https://aiacademy.tw/10714-revision-v1/',0,'revision','',0),(10753,28,'2020-02-06 11:10:57','2020-02-06 03:10:57','','蔡明順 - 台灣人工智慧學校 營運長 <br> 葛介正 - 基律智財 總經理','','inherit','closed','closed','','10280-autosave-v1','','','2020-02-06 11:10:57','2020-02-06 03:10:57','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10754,28,'2020-02-06 11:09:36','2020-02-06 03:09:36','','蔡明順 / 台灣人工智慧學校 - 營運長 <br> 葛介正 / 基律智財 - 總經理','','inherit','closed','closed','','10280-revision-v1','','','2020-02-06 11:09:36','2020-02-06 03:09:36','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-revision-v1/',0,'revision','',0),(10755,28,'2020-02-06 11:11:05','2020-02-06 03:11:05','','蔡明順 - 台灣人工智慧學校 營運長 <br> 葛介正 - 基律智財 總經理','','inherit','closed','closed','','10280-revision-v1','','','2020-02-06 11:11:05','2020-02-06 03:11:05','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-revision-v1/',0,'revision','',0),(10756,28,'2020-02-06 11:13:03','2020-02-06 03:13:03','','吳信漢 - 廣達電腦 經理<br>蔡育儒 - AIA AI 工程師','','inherit','closed','closed','','9900-revision-v1','','','2020-02-06 11:13:03','2020-02-06 03:13:03','',9900,'https://aiacademy.tw/9900-revision-v1/',0,'revision','',0),(10757,28,'2020-02-06 11:15:26','2020-02-06 03:15:26','','吳信漢 - 廣達電腦 經理<br>蔡育儒 - AIA AI 工程師','','inherit','closed','closed','','9900-autosave-v1','','','2020-02-06 11:15:26','2020-02-06 03:15:26','',9900,'https://aiacademy.tw/9900-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10758,11,'2020-02-06 14:43:15','2020-02-06 06:43:15','如欲加入本校學術夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\" title=\"如何申請加入學校的學術夥伴？\">hi@aiacademy.tw</a> 洽詢','如何申請加入學校的學術夥伴？','','inherit','closed','closed','','6750-autosave-v1','','','2020-02-06 14:43:15','2020-02-06 06:43:15','',6750,'https://aiacademy.tw/6750-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10759,11,'2020-02-06 14:43:28','2020-02-06 06:43:28','如欲加入本校學術夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\" title=\"如何申請加入學校的學術夥伴？\">hi@aiacademy.tw</a> 洽詢','如何申請加入學校的學術夥伴？','','inherit','closed','closed','','6750-revision-v1','','','2020-02-06 14:43:28','2020-02-06 06:43:28','',6750,'https://aiacademy.tw/6750-revision-v1/',0,'revision','',0),(10760,11,'2020-02-06 14:45:16','2020-02-06 06:45:16','相關顧問合作請來信：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a>','學校是否提供顧問合作？','','inherit','closed','closed','','6755-autosave-v1','','','2020-02-06 14:45:16','2020-02-06 06:45:16','',6755,'https://aiacademy.tw/6755-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10761,11,'2020-02-06 14:45:19','2020-02-06 06:45:19','相關顧問合作請來信：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a>','學校是否提供顧問合作？','','inherit','closed','closed','','6755-revision-v1','','','2020-02-06 14:45:19','2020-02-06 06:45:19','',6755,'https://aiacademy.tw/6755-revision-v1/',0,'revision','',0),(10762,11,'2020-02-06 14:45:35','2020-02-06 06:45:35','如您還有其他問題，歡迎寫信至以下信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-revision-v1','','','2020-02-06 14:45:35','2020-02-06 06:45:35','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-revision-v1/',0,'revision','',0),(10763,11,'2020-02-06 14:47:37','2020-02-06 06:47:37','[p]請至<a href=\"http://class.aiacademy.tw/enter_logs/student_supplement.php\" target=\"_blank\">補登網頁</a>:自行填寫補刷登記。補登流程會費時 1-2 週才會顯示在線上刷卡紀錄上。如需查詢刷卡紀錄，<a href=\"http://class.aiacademy.tw/enter_logs/my_logs.php\" target=\"_blank\">請點此</a> 填寫表格後，補登記時間約略花費2-3周。 您的刷卡紀錄可以在這裡查詢。 若您登記後兩週尚未看到補登紀錄，請直接來信各分校的信箱[/p]\r\n[p]台北總校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]新竹分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]台中分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>[/p] \r\n[p]南部分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a>[/p]','忘了帶學生證上課，沒刷到卡怎麼辦？','','inherit','closed','closed','','6745-autosave-v1','','','2020-02-06 14:47:37','2020-02-06 06:47:37','',6745,'https://aiacademy.tw/6745-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10764,11,'2020-02-06 14:48:25','2020-02-06 06:48:25','[p]請至<a href=\"http://class.aiacademy.tw/enter_logs/student_supplement.php\" target=\"_blank\">補登網頁</a>:自行填寫補刷登記。補登流程會費時 1-2 週才會顯示在線上刷卡紀錄上。如需查詢刷卡紀錄，<a href=\"http://class.aiacademy.tw/enter_logs/my_logs.php\" target=\"_blank\">請點此</a> 填寫表格後，補登記時間約略花費2-3周。 您的刷卡紀錄可以在這裡查詢。 若您登記後兩週尚未看到補登紀錄，請直接來信各分校的信箱[/p]\r\n[p]台北總校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]新竹分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]台中分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>[/p] \r\n[p]南部分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a>[/p]','忘了帶學生證上課，沒刷到卡怎麼辦？','','inherit','closed','closed','','6745-revision-v1','','','2020-02-06 14:48:25','2020-02-06 06:48:25','',6745,'https://aiacademy.tw/6745-revision-v1/',0,'revision','',0),(10765,11,'2020-02-06 15:01:13','2020-02-06 07:01:13','[p]如需退費請來信分校信箱為您處理。[/p]\r\n\r\n[p]台北總校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n\r\n[p]新竹分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n\r\n[p]台中分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n\r\n[p]南部分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]退費標準如下：[/p]\r\n[tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<br>\r\n<strong>P.S. 本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 15 元匯費。</strong>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱「實際開課日」為當期開學典禮，當週即為課程第一週。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','想申請退費要怎麼辦理？','','inherit','closed','closed','','6728-autosave-v1','','','2020-02-06 15:01:13','2020-02-06 07:01:13','',6728,'https://aiacademy.tw/6728-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10766,11,'2020-02-06 15:01:18','2020-02-06 07:01:18','[p]如需退費請來信分校信箱為您處理。[/p]\r\n\r\n[p]台北總校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n\r\n[p]新竹分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n\r\n[p]台中分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n\r\n[p]南部分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]退費標準如下：[/p]\r\n[tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<br>\r\n<strong>P.S. 本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 15 元匯費。</strong>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱「實際開課日」為當期開學典禮，當週即為課程第一週。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','想申請退費要怎麼辦理？','','inherit','closed','closed','','6728-revision-v1','','','2020-02-06 15:01:18','2020-02-06 07:01:18','',6728,'https://aiacademy.tw/6728-revision-v1/',0,'revision','',0),(10767,11,'2020-02-06 15:02:52','2020-02-06 07:02:52','[p]請來信各分校的信箱並於信中請提供您的姓名與學號，識別證費用 ( 工本費 + 重新設定費 ) 500 元將於新識別證製作完成領取時收取。[/p]\r\n[p]分校信箱如下：[/p]\r\n[p]台北總校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]新竹分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]台中分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>[/p] \r\n[p]南部分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a>[/p]','我的識別證不見了？','','inherit','closed','closed','','6740-autosave-v1','','','2020-02-06 15:02:52','2020-02-06 07:02:52','',6740,'https://aiacademy.tw/6740-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10768,11,'2020-02-06 15:02:57','2020-02-06 07:02:57','[p]請來信各分校的信箱並於信中請提供您的姓名與學號，識別證費用 ( 工本費 + 重新設定費 ) 500 元將於新識別證製作完成領取時收取。[/p]\r\n[p]分校信箱如下：[/p]\r\n[p]台北總校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]新竹分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]台中分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>[/p] \r\n[p]南部分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a>[/p]','我的識別證不見了？','','inherit','closed','closed','','6740-revision-v1','','','2020-02-06 15:02:57','2020-02-06 07:02:57','',6740,'https://aiacademy.tw/6740-revision-v1/',0,'revision','',0),(10769,11,'2020-02-06 15:05:08','2020-02-06 07:05:08','請於各簡章下方點選報名連結，並填寫報名資料即可。<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">(最新開課)</a>','如何報名？','','inherit','closed','closed','','6700-autosave-v1','','','2020-02-06 15:05:08','2020-02-06 07:05:08','',6700,'https://aiacademy.tw/6700-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10770,11,'2020-02-06 15:05:12','2020-02-06 07:05:12','請於各簡章下方點選報名連結，並填寫報名資料即可。<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">(最新開課)</a>','如何報名？','','inherit','closed','closed','','6700-revision-v1','','','2020-02-06 15:05:12','2020-02-06 07:05:12','',6700,'https://aiacademy.tw/6700-revision-v1/',0,'revision','',0),(10771,11,'2020-02-06 15:05:36','2020-02-06 07:05:36','請於各簡章下方點選報名連結，並填寫報名資料即可。<a href=\"/category/opening/\">(最新開課)</a>','如何報名？','','inherit','closed','closed','','6700-revision-v1','','','2020-02-06 15:05:36','2020-02-06 07:05:36','',6700,'https://aiacademy.tw/6700-revision-v1/',0,'revision','',0),(10772,11,'2020-02-06 15:06:01','2020-02-06 07:06:01','[p]請先嘗試按「忘記密碼」，如果仍無法取得新密碼，請來信分校信箱為您處理。[/p]\r\n[p]台北總校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]新竹分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>[/p]\r\n[p]台中分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>[/p] \r\n[p]南部分校電子郵件信箱：<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a>[/p]','我忘了學員專區的密碼，無法登入怎麼辦？','','inherit','closed','closed','','6690-revision-v1','','','2020-02-06 15:06:01','2020-02-06 07:06:01','',6690,'https://aiacademy.tw/6690-revision-v1/',0,'revision','',0),(10773,11,'2020-02-06 15:06:47','2020-02-06 07:06:47','師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師。目前的師資陣容可參考<a href=\"https://aiacademy.tw/lecturers/\">師資陣容</a>，我們也會根據每一期學員的反應及需求持續做調整，也歡迎追蹤<a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">台灣人工智慧學校粉絲團</a>，有任何最新消息我們會隨時公告。','你們的師資為何？','','inherit','closed','closed','','6666-autosave-v1','','','2020-02-06 15:06:47','2020-02-06 07:06:47','',6666,'https://aiacademy.tw/6666-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10774,11,'2020-02-06 15:06:52','2020-02-06 07:06:52','師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師。目前的師資陣容可參考<a href=\"https://aiacademy.tw/lecturers/\">師資陣容</a>，我們也會根據每一期學員的反應及需求持續做調整，也歡迎追蹤<a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">台灣人工智慧學校粉絲團</a>，有任何最新消息我們會隨時公告。','你們的師資為何？','','inherit','closed','closed','','6666-revision-v1','','','2020-02-06 15:06:52','2020-02-06 07:06:52','',6666,'https://aiacademy.tw/6666-revision-v1/',0,'revision','',0),(10775,11,'2020-02-06 15:07:51','2020-02-06 07:07:51','目前開設的課程包括：<a href=\"https://aiacademy.tw/class-mgr/\">經理人週末研修班</a>、<a href=\"https://aiacademy.tw/class-tech/\">技術領袖培訓班</a>以及<a href=\"https://aiacademy.tw/medical/\">智慧醫療專班</a>。','你們有什麼課程？','','inherit','closed','closed','','6651-revision-v1','','','2020-02-06 15:07:51','2020-02-06 07:07:51','',6651,'https://aiacademy.tw/6651-revision-v1/',0,'revision','',0),(10776,28,'2020-02-06 17:58:44','2020-02-06 09:58:44','','20200219ok','','inherit','closed','closed','','20200219ok','','','2020-02-06 17:58:44','2020-02-06 09:58:44','',10280,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/20200219ok.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10779,16,'2020-02-08 18:18:17','2020-02-08 10:18:17','','林愛哲-AIA AI工程師<br>杜宥霖-台灣大學心理學系','','inherit','closed','closed','','10492-revision-v1','','','2020-02-08 18:18:17','2020-02-08 10:18:17','',10492,'https://aiacademy.tw/10492-revision-v1/',0,'revision','',0),(10783,16,'2020-02-12 10:45:54','2020-02-12 02:45:54','[word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 3 月 14 日起，至 2020 年 7 月 11 日止，共 16 週；原則上每週六9:30 ~ 18:30，連續假期除外。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中分校校本部 & 東海大學人文大樓[/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/curriculum-mgr/\" title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班課程大綱。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 02 月 19 日。`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人週末研修班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=\"color: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span> [/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=121\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"266663527\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=121\"]</div>','台中分校第五期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9496-revision-v1','','','2020-02-12 10:45:54','2020-02-12 02:45:54','',9496,'https://aiacademy.tw/9496-revision-v1/',0,'revision','',0),(10784,16,'2020-02-12 10:46:44','2020-02-12 02:46:44','[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 03 月 14 日起，至 2020 年 07 月 11 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 200 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中市西區民權路 239 號 16F (校本部)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning</a> 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 02 月 19 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）`<span style=\"color: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 03 日~2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 05 月 01 日（勞動節停課）、2020 年 06 月 26 日~2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span>[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/?2020\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\"]<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"></a>\r\n\r\n</div>\r\n[word_section_end]','台中分校第五期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9509-revision-v1','','','2020-02-12 10:46:44','2020-02-12 02:46:44','',9509,'https://aiacademy.tw/9509-revision-v1/',0,'revision','',0),(10785,28,'2020-02-12 11:22:27','2020-02-12 03:22:27','','陳宗彥 - AIA AI 工程師<br>魏澤人 - 交大 AI 學院副教授','','publish','closed','open','','%e9%99%b3%e5%ae%97%e5%bd%a5-aia-ai-%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab','','','2020-03-19 16:53:03','2020-03-19 08:53:03','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10785',113,'post','',0),(10786,28,'2020-02-12 11:21:21','2020-02-12 03:21:21','','202003180','','inherit','closed','closed','','202003180','','','2020-02-12 11:21:21','2020-02-12 03:21:21','',10785,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/202003180.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10787,28,'2020-02-12 11:22:27','2020-02-12 03:22:27','','陳宗彥 - AIA AI 工程師','','inherit','closed','closed','','10785-revision-v1','','','2020-02-12 11:22:27','2020-02-12 03:22:27','',10785,'https://aiacademy.tw/10785-revision-v1/',0,'revision','',0),(10791,16,'2020-02-12 14:39:05','2020-02-12 06:39:05','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">博客來讀者樣貌差異：文學小說類別（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>在「預測分析」這個工作階段中，陳昇瑋團隊運用「書籍屬性」、「書名關鍵字」及「上市前的市場狀況」來發展暢銷書預測的模型，以文學小說類別測試，其暢銷書的預測準確度可以接近八成。預測分析的最終目的為「指示型分析」，也就是資料分析的第四個工作階段，透過程式的指示提供最佳化建議，例如書名及副標怎麽下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣……等等，協助拉近書籍與目標消費者的距離。</p>\r\n\r\n<p>有時資料分析的結果很殘酷，會顯示過去在編輯與行銷上的直覺是不符合現實的，有時則能佐證某些觀察的可信度。資料科學及人工智慧技術，並非為了取代人類而生，最重要的觀念是：從經驗導向的世界換位思考，以客觀的資料事實及科學方法，輔助決策的進行，提高決策的正確機率。</p>\r\n\r\n<p>現在，無論在出版業、零售業或電子商務領域的你，準備好用「資料科學」突破過往的認知了嗎？</p>\r\n\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','行銷人的秘密武器：用「數據分析」結合「機器學習」找出暢銷商品','','publish','closed','open','','use-data-and-machine-learning-to-sell-book','','','2020-02-12 14:53:38','2020-02-12 06:53:38','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10791',112,'post','',0),(10793,16,'2020-02-12 11:51:06','2020-02-12 03:51:06','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「自然語言處理」是什麼</p>\r\n<p>讓電腦擁有理解人類語言的能力，就是自然語言處理 (Natural Language Processing，縮寫 NLP)。然而，人和人之間就會誤會彼此的語言了，電腦要如何理解語義？中研院資訊科學研究所的馬偉雲助研究員說明：以中文來說，最基本的，要先教電腦學會「斷詞」和「理解詞的意思」。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何理解一種語言？</strong></h2>\r\n<p>小時候學習中文，會背誦課文詞彙的注釋，在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文，面對像天書般的英文文章，會把不懂的單字圈起來，拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做？</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">中文的詞沒有邊界，若誤解「詞的意思」與「句法結構」，會寫出這般造句練習。資料來源│網路趣聞</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 11:51:06','2020-02-12 03:51:06','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10794,16,'2020-02-12 11:53:39','2020-02-12 03:53:39','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<p>小時候學習中文，會背誦課文詞彙的注釋，在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文，面對像天書般的英文文章，會把不懂的單字圈起來，拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做？</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">中文的詞沒有邊界，若誤解「詞的意思」與「句法結構」，會寫出這般造句練習。資料來源│網路趣聞</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 11:53:39','2020-02-12 03:53:39','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10795,16,'2020-02-12 11:56:22','2020-02-12 03:56:22','','book-sale-data-20170315-01-1','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-01-1','','','2020-02-12 11:56:22','2020-02-12 03:56:22','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png',0,'attachment','image/png',0),(10796,16,'2020-02-12 11:57:24','2020-02-12 03:57:24','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>小時候學習中文，會背誦課文詞彙的注釋，在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文，面對像天書般的英文文章，會把不懂的單字圈起來，拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做？</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 11:57:24','2020-02-12 03:57:24','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10797,16,'2020-02-12 11:57:44','2020-02-12 03:57:44','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>小時候學習中文，會背誦課文詞彙的注釋，在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文，面對像天書般的英文文章，會把不懂的單字圈起來，拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做？</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 11:57:44','2020-02-12 03:57:44','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10798,16,'2020-02-12 11:59:46','2020-02-12 03:59:46','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：\r\n\r\n1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌\r\n\r\n2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好\r\n\r\n3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現\r\n\r\n4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 11:59:46','2020-02-12 03:59:46','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10799,16,'2020-02-12 12:00:16','2020-02-12 04:00:16','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 12:00:16','2020-02-12 04:00:16','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10800,16,'2020-02-12 12:00:37','2020-02-12 04:00:37','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 12:00:37','2020-02-12 04:00:37','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10801,16,'2020-02-12 12:02:18','2020-02-12 04:02:18','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 12:02:18','2020-02-12 04:02:18','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10802,16,'2020-02-12 13:35:59','2020-02-12 05:35:59','','book-sale-data-20170315-02','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-02','','','2020-02-12 13:35:59','2020-02-12 05:35:59','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png',0,'attachment','image/png',0),(10803,16,'2020-02-12 13:37:16','2020-02-12 05:37:16','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:37:16','2020-02-12 05:37:16','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10804,16,'2020-02-12 13:43:00','2020-02-12 05:43:00','','book-sale-data-20170315-03','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-03','','','2020-02-12 13:43:00','2020-02-12 05:43:00','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png',0,'attachment','image/png',0),(10805,16,'2020-02-12 13:43:38','2020-02-12 05:43:38','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:43:38','2020-02-12 05:43:38','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10806,16,'2020-02-12 13:45:08','2020-02-12 05:45:08','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:45:08','2020-02-12 05:45:08','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10807,16,'2020-02-12 13:47:28','2020-02-12 05:47:28','','book-sale-data-20170315-04','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-04','','','2020-02-12 13:47:28','2020-02-12 05:47:28','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png',0,'attachment','image/png',0),(10808,16,'2020-02-12 13:48:09','2020-02-12 05:48:09','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:48:09','2020-02-12 05:48:09','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10809,16,'2020-02-12 13:50:45','2020-02-12 05:50:45','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:50:45','2020-02-12 05:50:45','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10810,16,'2020-02-12 13:51:30','2020-02-12 05:51:30','','book-sale-data-20170315-05','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-05','','','2020-02-12 13:51:30','2020-02-12 05:51:30','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png',0,'attachment','image/png',0),(10811,16,'2020-02-12 13:53:54','2020-02-12 05:53:54','','book-sale-data-20170315-06','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-06','','','2020-02-12 13:53:54','2020-02-12 05:53:54','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png',0,'attachment','image/png',0),(10812,16,'2020-02-12 13:54:02','2020-02-12 05:54:02','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:54:02','2020-02-12 05:54:02','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10813,16,'2020-02-12 13:54:50','2020-02-12 05:54:50','','book-sale-data-20170315-07-1','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-07-1','','','2020-02-12 13:54:50','2020-02-12 05:54:50','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png',0,'attachment','image/png',0),(10814,16,'2020-02-12 13:57:14','2020-02-12 05:57:14','','book-sale-data-20170315-08','','inherit','closed','closed','','book-sale-data-20170315-08','','','2020-02-12 13:57:14','2020-02-12 05:57:14','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png',0,'attachment','image/png',0),(10815,16,'2020-02-12 13:57:41','2020-02-12 05:57:41','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:57:41','2020-02-12 05:57:41','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10816,16,'2020-02-12 13:59:44','2020-02-12 05:59:44','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>在「預測分析」這個工作階段中，陳昇瑋團隊運用「書籍屬性」、「書名關鍵字」及「上市前的市場狀況」來發展暢銷書預測的模型，以文學小說類別測試，其暢銷書的預測準確度可以接近八成。預測分析的最終目的為「指示型分析」，也就是資料分析的第四個工作階段，透過程式的指示提供最佳化建議，例如書名及副標怎麽下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣……等等，協助拉近書籍與目標消費者的距離。</p>\r\n\r\n<p>有時資料分析的結果很殘酷，會顯示過去在編輯與行銷上的直覺是不符合現實的，有時則能佐證某些觀察的可信度。資料科學及人工智慧技術，並非為了取代人類而生，最重要的觀念是：從經驗導向的世界換位思考，以客觀的資料事實及科學方法，輔助決策的進行，提高決策的正確機率。</p>\r\n\r\n<p>現在，無論在出版業、零售業或電子商務領域的你，準備好用「資料科學」突破過往的認知了嗎？</p>\r\n\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 13:59:44','2020-02-12 05:59:44','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10817,16,'2020-02-12 14:06:36','2020-02-12 06:06:36','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">博客來讀者樣貌差異：文學小說類別（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>在「預測分析」這個工作階段中，陳昇瑋團隊運用「書籍屬性」、「書名關鍵字」及「上市前的市場狀況」來發展暢銷書預測的模型，以文學小說類別測試，其暢銷書的預測準確度可以接近八成。預測分析的最終目的為「指示型分析」，也就是資料分析的第四個工作階段，透過程式的指示提供最佳化建議，例如書名及副標怎麽下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣……等等，協助拉近書籍與目標消費者的距離。</p>\r\n\r\n<p>有時資料分析的結果很殘酷，會顯示過去在編輯與行銷上的直覺是不符合現實的，有時則能佐證某些觀察的可信度。資料科學及人工智慧技術，並非為了取代人類而生，最重要的觀念是：從經驗導向的世界換位思考，以客觀的資料事實及科學方法，輔助決策的進行，提高決策的正確機率。</p>\r\n\r\n<p>現在，無論在出版業、零售業或電子商務領域的你，準備好用「資料科學」突破過往的認知了嗎？</p>\r\n\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 14:06:36','2020-02-12 06:06:36','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10818,16,'2020-02-12 14:38:51','2020-02-12 06:38:51','','shutterstock_1054644407 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1054644407-1','','','2020-02-12 14:38:51','2020-02-12 06:38:51','',10791,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1054644407-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10820,16,'2020-02-12 14:46:15','2020-02-12 06:46:15','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">博客來讀者樣貌差異：文學小說類別（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>在「預測分析」這個工作階段中，陳昇瑋團隊運用「書籍屬性」、「書名關鍵字」及「上市前的市場狀況」來發展暢銷書預測的模型，以文學小說類別測試，其暢銷書的預測準確度可以接近八成。預測分析的最終目的為「指示型分析」，也就是資料分析的第四個工作階段，透過程式的指示提供最佳化建議，例如書名及副標怎麽下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣……等等，協助拉近書籍與目標消費者的距離。</p>\r\n\r\n<p>有時資料分析的結果很殘酷，會顯示過去在編輯與行銷上的直覺是不符合現實的，有時則能佐證某些觀察的可信度。資料科學及人工智慧技術，並非為了取代人類而生，最重要的觀念是：從經驗導向的世界換位思考，以客觀的資料事實及科學方法，輔助決策的進行，提高決策的正確機率。</p>\r\n\r\n<p>現在，無論在出版業、零售業或電子商務領域的你，準備好用「資料科學」突破過往的認知了嗎？</p>\r\n\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','什麼書會暢銷？數據比你知道得更多','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 14:46:15','2020-02-12 06:46:15','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10821,16,'2020-02-12 14:47:17','2020-02-12 06:47:17','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「自然語言處理」是什麼</p>\r\n<p>讓電腦擁有理解人類語言的能力，就是自然語言處理 (Natural Language Processing，縮寫 NLP)。然而，人和人之間就會誤會彼此的語言了，電腦要如何理解語義？中研院資訊科學研究所的馬偉雲助研究員說明：以中文來說，最基本的，要先教電腦學會「斷詞」和「理解詞的意思」。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何理解一種語言？</strong></h2>\r\n<p>小時候學習中文，會背誦課文詞彙的注釋，在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文，面對像天書般的英文文章，會把不懂的單字圈起來，拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做？</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">中文的詞沒有邊界，若誤解「詞的意思」與「句法結構」，會寫出這般造句練習。資料來源│網路趣聞</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>學習更多自然語言處理 (NLP)相關知識</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','斷開中文的鎖鍊！自然語言處理 (NLP)是什麼？','','inherit','closed','closed','','10507-revision-v1','','','2020-02-12 14:47:17','2020-02-12 06:47:17','',10507,'https://aiacademy.tw/10507-revision-v1/',0,'revision','',0),(10822,16,'2020-02-12 14:51:14','2020-02-12 06:51:14','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">博客來讀者樣貌差異：文學小說類別（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>在「預測分析」這個工作階段中，陳昇瑋團隊運用「書籍屬性」、「書名關鍵字」及「上市前的市場狀況」來發展暢銷書預測的模型，以文學小說類別測試，其暢銷書的預測準確度可以接近八成。預測分析的最終目的為「指示型分析」，也就是資料分析的第四個工作階段，透過程式的指示提供最佳化建議，例如書名及副標怎麽下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣……等等，協助拉近書籍與目標消費者的距離。</p>\r\n\r\n<p>有時資料分析的結果很殘酷，會顯示過去在編輯與行銷上的直覺是不符合現實的，有時則能佐證某些觀察的可信度。資料科學及人工智慧技術，並非為了取代人類而生，最重要的觀念是：從經驗導向的世界換位思考，以客觀的資料事實及科學方法，輔助決策的進行，提高決策的正確機率。</p>\r\n\r\n<p>現在，無論在出版業、零售業或電子商務領域的你，準備好用「資料科學」突破過往的認知了嗎？</p>\r\n\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','行銷人的秘密武器：用「數據分析」結合「機器學習」找出暢銷書','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 14:51:14','2020-02-12 06:51:14','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10823,16,'2020-02-12 14:51:58','2020-02-12 06:51:58','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">博客來讀者樣貌差異：文學小說類別（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>在「預測分析」這個工作階段中，陳昇瑋團隊運用「書籍屬性」、「書名關鍵字」及「上市前的市場狀況」來發展暢銷書預測的模型，以文學小說類別測試，其暢銷書的預測準確度可以接近八成。預測分析的最終目的為「指示型分析」，也就是資料分析的第四個工作階段，透過程式的指示提供最佳化建議，例如書名及副標怎麽下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣……等等，協助拉近書籍與目標消費者的距離。</p>\r\n\r\n<p>有時資料分析的結果很殘酷，會顯示過去在編輯與行銷上的直覺是不符合現實的，有時則能佐證某些觀察的可信度。資料科學及人工智慧技術，並非為了取代人類而生，最重要的觀念是：從經驗導向的世界換位思考，以客觀的資料事實及科學方法，輔助決策的進行，提高決策的正確機率。</p>\r\n\r\n<p>現在，無論在出版業、零售業或電子商務領域的你，準備好用「資料科學」突破過往的認知了嗎？</p>\r\n\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','行銷人的秘密武器：用「數據分析」結合「機器學習」找出暢銷物品','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 14:51:58','2020-02-12 06:51:58','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10824,16,'2020-02-12 14:52:08','2020-02-12 06:52:08','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「數據分析」結合「機器學習」，探勘書市商機</p>\r\n<p>誰在買書？買什麼書？這是規劃出版與行銷計畫時，需考量的因素，過去僅能用專業經驗判斷，現在透過資料分析與機器學習，可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。中央研究院資訊科學研究所陳昇瑋研究員，帶領資料洞察實驗室，找出書籍銷售數據中潛藏的商機。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>資料科學：先搞懂如何發生，再讓它發生</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-01-1.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10795\" />\r\n<p class=\"source\">資料分析的四個階段：描述、診斷、預測、指示。資料來源│Gartner     圖說改編│張語辰</p>\r\n<p>資料分析並非輸入數據、按下 Enter 鍵，就能得到立即性的結果，其工作至少可分為四個層次：</p>\r\n\r\n<p>1.描述：瞭解眼前發生了什麼，例如讀者是什麼樣貌</p>\r\n\r\n<p>2.診斷：用電腦來診斷眼前這件事為何發生，例如某些書籍的銷售為什麼特別好</p>\r\n\r\n<p>3.預測：未來會不會發生某件事，例如預測新書的銷售表現</p>\r\n\r\n<p>4.指示：如何促進某件事在未來發生，例如建置自動薦購系統或上架小工具，幫助提升新書銷售；或是幫書籍做更合適的命名以及封面設計</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">資料分析跟淘金一樣困難，若沒有以正確的方式使用合適的工具，什麼價值也淘不出來。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>分析原始資料就像在砂礫中淘金，雖然不用冒著日曬雨淋的痛苦，但需長時間與電腦折騰，結合數學、統計、機器學習、資料探勘與資料視覺化的專業，整理資料的邏輯，找出隱藏在數據中的含意。若遇到非結構化的資料，在分析前尚需花額外的心力半自動或手動地將之轉換為結構化資料，才能使用分析技術來處理。但正因資料分析可以找出隱藏在數據中的洞察、輔助人類的思維，是一門值得投資心力的科學。</p>\r\n中研院陳昇瑋團隊與博客來合作，將 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間的匿名購書資料，結合政府資料開放平臺的數據，包含各個地區的綜合所得稅申報情況、教育程度、2016 年總統大選得票數等，探討購書行為和讀者生活型態的相關性，將不同購書客群之間的「差異性」數據化，藉以回答誰在買書、買什麼書、什麼書會暢銷……等問題，進而將資料科學的思維引入出版界，讓出版人不用再只是憑著經驗及感覺選書及做書。\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-02.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10802\" />\r\n<p class=\"source\">博客來各類購書讀者：性別 x 年齡（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>一樣米養百樣人，一種書也養百種人</strong></h2>\r\n<p>在規劃出版與行銷策略時，有一個盲點常被忽略：</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不能將同一個書籍類別的讀者，都視為同樣一個族群。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>過往看銷售報表與會員資料時，經常會把讀者視為只有一種樣貌：例如財經讀者就是白領階級。但陳昇瑋與團隊定義「差異式讀者樣貌分析」，一層一層深入子類別探勘資料，證實同一個書籍類別亦存在「多重客群」。</p>\r\n\r\n<p>以「小說」這個大類別為例，愛看「小說」的不會只是同一群人，例如都是戴著眼鏡的文青。同性愛小說和愛情小說的讀者主要是年輕人，而歷史武俠和文學研究的小說，讀者群以長輩為主。若進一步深入分析武俠小說中的「金庸」這個子類別，更存在兩種主要客群： 15 歲以下的青少年和 40 ~ 50 歲的中年人。</p>\r\n\r\n<p>這反應出一個課題：出版與行銷規劃需更分眾、更精準，無論是溝通的宣傳語言、購買的行銷版位，皆需考慮多重客群的存在。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-03.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10804\" /><p class=\"source\">博客來讀者樣貌差異：文學小說類別（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從購書數據一窺社會現象</strong></h2>\r\n<p>世間男女情愛糾葛，李組長眉頭一皺發現事情並不單純，這種社會議題不只在電視劇或新聞中出現，也顯現於購書行為中。</p>\r\n\r\n<p>在商業理財的類別，存在許多教導如何成功的書，數據顯示 25 歲以前偏好購買「生涯規劃」類的成功經驗書籍，而 30 歲之後改買如何「致富」的成功指導書籍，顯示 30 歲大關是人生覺悟的交叉點，與其花時間規劃生涯卻前途迷茫，快速致富還比較實際，但也可能因為 30 歲之後除了養自己也要養家人，肩膀壓力更重了。</p>\r\n\r\n<p>另一方面，低收入族群偏向購買「投資理財」、「網路創業開店」的書籍，高收入族群則偏向購買「傳記」、「快樂學」的書籍，顯現 M 型社會下兩種不同人生方向與思維，有錢人需要學習如何快樂，而中產階級正朝著累積財富努力。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「外遇離婚」相關的書籍，會購買的族群大多年收入超過 70 萬，年收入越高，購買者越多，箇中含意不便多加著墨。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>若將男性與女性消費者購買的書籍類別和數量，以書籍關鍵字作成文字雲，明顯看出男女想法大不同。在「心理勵志」這個書籍類別中，男性多關注「把妹、正妹、搭訕」，書中自有顏如玉是從古至今不變的智慧。而女性多關注「幸福、療癒、女人」，顯示現今女人越來越懂得要愛自己，是個樂見其成的社會風氣。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-04.png\" alt=\"\" width=\"4172\" height=\"3755\" class=\"alignnone size-full wp-image-10807\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：心理勵志類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-05.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10810\" />\r\n<p class=\"source\">博客來讀者性別偏好的差異：飲食類為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<p>無論是賣書或餐飲業，都值得注意年輕人與長輩的喜好差異。「甜點、雞尾酒、廚藝、咖啡」相關書籍熱銷，與近來市場上年輕族群的甜點學校、咖啡開店熱潮相輔相成。而長輩較喜歡「健康、養生、好吃」相關書籍，對於市場而言，開發同時符合健康及好吃需求的餐飲，是顯著的商機。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「養生」這個書名關鍵字，在「飲食類」受到長輩歡迎，但在「醫療保健類」在銷量上並沒有同樣得到大眾的青睞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>陳昇瑋與團隊以「書名關鍵字」，找出關鍵字與暢銷書之間的相關性。在醫療保健類發現，「養生」這個關鍵字不受到讀者歡迎，反而是「名醫、改善、療法、奇蹟」這類關鍵字能抓住讀者的眼球與荷包。也許這反應出一個醫療保健現況：在一秒鐘幾十萬上下的今日，人們不注重花費時間經營的健康之本──日常養生，而是在症狀出現時追求速效的醫療結果。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-06.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"901\" class=\"alignnone size-full wp-image-10811\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以博客來醫療保健類別為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）\r\n資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-07-1.png\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"900\" class=\"alignnone size-full wp-image-10813\" />\r\n<p class=\"source\">書名關鍵字與銷量的相關性：以「輕鬆」為例（資料區間為 2014 年 12 月 至 2016 年 3 月間）資料來源│陳昇瑋提供</p>\r\n\r\n<p>「文字」在不同環境中，會發揮不同力量。同一個書籍關鍵字，在不同書籍類別中，會產生不同的銷售表現。例如，「輕鬆」這個字是行銷時常使用的關鍵字，彷彿在告訴消費者一旦買了這個產品，就能豪不費力地享受好處。對於「輕鬆投資、輕鬆存錢、輕鬆提升業績」這類輕鬆致富的願景，讀者們的想法是「反正我是信了」。但如果在不努力就沒有收穫的語言學習類別，就算告訴讀者「輕鬆說英語、輕鬆搞定文法、輕鬆學日文」，銷量顯示讀者們不會買單。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>哪些書會暢銷？除了財神，也能問問電腦</strong></h2>\r\n\r\n<p>以上內容尚處於資料分析的「描述」和「診斷」階段，真正有意義是分析的第三階段「預測分析」，藉由機器學習技術自動歸納出書籍銷量與各式書籍屬性的相關性，進而建立銷售表現的預測模型。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">「機器學習」的作法為，讓程式自動學習哪些因子是重要的，預測某本書成為暢銷書的機率。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/book-sale-data-20170315-08.png\" alt=\"\" width=\"1026\" height=\"601\" class=\"alignnone size-full wp-image-10814\" />\r\n<p class=\"source\">書籍銷售表現的預測模型 資料來源│陳昇瑋提供     圖說設計│張語辰</p>\r\n\r\n\r\n<p>在「預測分析」這個工作階段中，陳昇瑋團隊運用「書籍屬性」、「書名關鍵字」及「上市前的市場狀況」來發展暢銷書預測的模型，以文學小說類別測試，其暢銷書的預測準確度可以接近八成。預測分析的最終目的為「指示型分析」，也就是資料分析的第四個工作階段，透過程式的指示提供最佳化建議，例如書名及副標怎麽下、書介如何編排、預覽圖片要放哪幾張、如何訂價及折扣……等等，協助拉近書籍與目標消費者的距離。</p>\r\n\r\n<p>有時資料分析的結果很殘酷，會顯示過去在編輯與行銷上的直覺是不符合現實的，有時則能佐證某些觀察的可信度。資料科學及人工智慧技術，並非為了取代人類而生，最重要的觀念是：從經驗導向的世界換位思考，以客觀的資料事實及科學方法，輔助決策的進行，提高決策的正確機率。</p>\r\n\r\n<p>現在，無論在出版業、零售業或電子商務領域的你，準備好用「資料科學」突破過往的認知了嗎？</p>\r\n\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','行銷人的秘密武器：用「數據分析」結合「機器學習」找出暢銷商品','','inherit','closed','closed','','10791-revision-v1','','','2020-02-12 14:52:08','2020-02-12 06:52:08','',10791,'https://aiacademy.tw/10791-revision-v1/',0,'revision','',0),(10825,16,'2020-02-12 17:00:39','2020-02-12 09:00:39','<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-richie-book-list.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-10021\" />\r\n<p>　</p>\r\n<p>本文作者：台灣人工智慧學校營運長 蔡明順</p>\r\n\r\n<P>過去這10年，每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書，主要是寫給自己看，一方面作為學習的註腳，一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係，我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法，每年會設定一個新主題，以3個月為單位時間集中火力學習；有興趣深入，同時再擬定一個為期3年的計畫，與3個月主題並行，透過持續地多元領域學習，讓自己從已經熟悉的既有領域，有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進，我設定了三大主題，人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。 </P>\r\n\r\n<P>人工智慧相關的好書，首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》，還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品，談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。</P>\r\n\r\n<P>其他還有2本，分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作，另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代：商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面，我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局》，對於晶片產業，中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿，另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我，很親切。最後有關經濟轉型的主題，這本《英國製造：國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析，還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保？》是21世紀都市規畫經典。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-ai-in-taiwan.jpg\" alt=\"人工智慧在台灣\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10027\" />\r\n<P>1. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\" target=\"_blank\" title=\"人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰\">人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰</a>》/ 陳昇瑋、溫怡玲<br>\r\n這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書，不只文筆流場、淺顯易懂，更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省，成立AIA後，我們專注在推動產業AI化，2018 目標是AI大軍，創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台，2020 大AI時代的來臨，加速產業應用落地，讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等，不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測，生產時具有更高效率及高品質的流程，行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人，提升客戶的滿意度，才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說，以前做甚麼是因為生活需要，現在做甚麼是因為轉型重要，以後做甚麼是因為世界想要，希望與我們6000位校友，一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。<P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industry35.jpg\" alt=\"工業3.5\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10028\" />\r\n<P>2. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010810218\" target=\"_blank\" title=\"工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略\">工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略</a>》/ 簡禎富<br>\r\n這本簡禎富教授的《工業3.5》出版，填補我在智慧製造上知識的空虛，今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴，很多原先工作上的想法與理念，原來已經有大師在前面開路了，他在智慧製造上的深厚造詣，讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略，這背後有現實考量與方法步驟，混合、分工、權宜、反攻四個階段，從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策，簡教授提供一系列實際可行的工具與方法，幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質，每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果，全然落地的實證，幾個經典案例：機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司，常常讓我停下思考，嘗試揣摩當時作者的心境，為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industrial.jpg\" alt=\"工業人工智慧\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10029\" />\r\n<P>3. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010823981\" target=\"_blank\" title=\"工業人工智慧\">工業人工智慧</a>》/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東<br>\r\n李傑（Jay Lee）教授因為擔任鴻海集團副董事長，這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊，透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法、算力跟工具的使用），應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等，經由一個系統工程的觀念，附註介紹不少案例與圖表，去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化，數據的收集整理到工廠端的應用出口，有詳實的描述。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-humanmachine.jpg\" alt=\"Human + Machine: Reimagining Work in the Age of Ai\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10030\" />\r\n<P>4. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014116139\" target=\"_blank\" title=\"Human + Machine: reimagining work in the age of AI\">Human + Machine: reimagining work in the age of AI</a>》/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James <br>\r\nAuthors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.<br>\r\n• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.<br>\r\n• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.<br>\r\n• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.<br>\r\n• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.<br>\r\n• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-deepmedicine.jpg\" alt=\"Deep Medicine\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10031\" />\r\n<p>5. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014328619\" target=\"_blank\" title=\"Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again\">Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again</a>》 / Topol, Eric<br>\r\nThe AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-asiaedge.jpg\" alt=\"科技島鏈\" width=\"225\" height=\"225\" class=\"alignnone size-full wp-image-10032\" />\r\n<p>6. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820982\" target=\"_blank\" title=\"科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局\">科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局</a>》/ 黃欽勇<br>\r\n黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲，詳述了中美日韓共構的產業新局，以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工，擘劃一個宏觀思維，台灣位於第一島鏈前沿 ，既是科技供應鏈要角 ，也是地緣政治脆弱邊緣，了解半導體產業身處的定位與局勢，正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗，對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力，同時也具備深厚的人文素養，是我輩學習的對象，雙方曾一同討論台灣未來的發展，有非常多的火花，期待未來一起合作攜手並進，共同發揮社會正面影響力。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-understanding.jpg\" alt=\"一本書看懂晶片產業\" width=\"190\" height=\"266\" class=\"alignnone size-full wp-image-10033\" />\r\n<p>7.《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010832831\" target=\"_blank\" title=\"一本書看懂晶片產業\">一本書看懂晶片產業</a>》/ 謝志峰, 陳大明<br>\r\n9/8日去誠品參加新書發表會，這本書吸引我，作者謝志峰與胡照林都認為，目前大陸缺乏有經驗的半導體人才，所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標，而且人才本來就會往需求高的地方流動，因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才，事實上，他們到台積電南京新廠參觀，發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作，但媒體很少報導。謝志峰也說，台灣同樣薪水聘到的人才，素質都比大陸人好很多，但不少原本在台灣薪水10萬美元的人，跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元，他開玩笑說，所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司，薪水也不用加那麼多，台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作，大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊，短期雖然對中國有衝擊，但卻激發中國建立自主技術熱潮，尤其目前許多採購都刻意「去美化」，也讓台商及本地商訂單大增，只要假以時日，兩岸半導體企業的成長相當值得預期。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-5g.jpg\" alt=\"行動5.0\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10034\" />\r\n<p>8. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010834629\" target=\"_blank\" title=\"行動5.0 : 創造5G數位紅利\">行動5.0 : 創造5G數位紅利</a>》/ 呂學錦<br>\r\n呂董事長可以說是這40年電信業的活字典，他做學問認真，把這本書當博士論文寫，你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標，但是沒見到電信業者笑出來，因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境，營收卻不增反減！真正得利的，還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網（OTT）業者。這二十年來，行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場，帶來一線曙光，一點希望。隨之而來的問題是，從2G到4G，歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代，邁入5G，誰能成為未來的王者？AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴，產生巨大的科技變革，引領第四波工業革命的轉動加速，拭目以待。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-madeinbritain.jpg\" alt=\"英國製造\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10035\" />\r\n<p>9. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010753823\" target=\"_blank\" title=\"英國製造：國家如何維繫經濟命脈\">英國製造：國家如何維繫經濟命脈</a>》/ Evan Davis<br>\r\n這是本產業經濟的小眾書，但是超級好看。他山之石，可以攻錯，在思考我們國家的產業發展時，或許可以看看英國如何度過金融海嘯，重新調整經濟體質，站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展，讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上，當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時，不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者，也是長期深入觀察當地產業的財經記者，書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點，但絕不盲目，而是就事論事，從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據，並做出有力的提醒和檢討，目的是要說服讀者，一個正常開放國家的謀生實力，其實比我們所想像中要強得多。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-triumph.jpg\" alt=\"城市的勝利\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10036\" />\r\n<p>10. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820262\" target=\"_blank\" title=\"城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保\">城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保</a>？》/ Edward Glaeser<br>\r\n看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦，真的是一本好書，台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高，因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力，並且避免衰退？市長、市議員、市府官員與都市規劃師們，閱讀本書，應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程，與經濟發展、國民所得提升的過程，是完全重疊的；對於世界上的許多國家而言，例如印度，也是如此。都市之所以能提供許多工作機會，讓人們脫貧入富，乃因都市讓人聚集，而人與人面對面互動學習，能擦出知識火花，帶動創新，進而推動經濟成長。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>更深入有系統的學習 AI 知識</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','營運長的 2019 閱讀清單- 10大好書','','inherit','closed','closed','','10009-autosave-v1','','','2020-02-12 17:00:39','2020-02-12 09:00:39','',10009,'https://aiacademy.tw/10009-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10826,16,'2020-02-12 16:57:22','2020-02-12 08:57:22','<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-richie-book-list.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-10021\" />\r\n<p>　</p>\r\n<p>本文作者：台灣人工智慧學校營運長 蔡明順</p>\r\n\r\n<P>過去這10年，每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書，主要是寫給自己看，一方面作為學習的註腳，一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係，我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法，每年會設定一個新主題，以3個月為單位時間集中火力學習；有興趣深入，同時再擬定一個為期3年的計畫，與3個月主題並行，透過持續地多元領域學習，讓自己從已經熟悉的既有領域，有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進，我設定了三大主題，人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。 </P>\r\n\r\n<P>人工智慧相關的好書，首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》，還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品，談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。</P>\r\n\r\n<P>其他還有2本，分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作，另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代：商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面，我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局》，對於晶片產業，中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿，另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我，很親切。最後有關經濟轉型的主題，這本《英國製造：國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析，還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保？》是21世紀都市規畫經典。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-ai-in-taiwan.jpg\" alt=\"人工智慧在台灣\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10027\" />\r\n<P>1. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\" target=\"_blank\" title=\"人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰\">人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰</a>》/ 陳昇瑋、溫怡玲<br>\r\n這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書，不只文筆流場、淺顯易懂，更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省，成立AIA後，我們專注在推動產業AI化，2018 目標是AI大軍，創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台，2020 大AI時代的來臨，加速產業應用落地，讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等，不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測，生產時具有更高效率及高品質的流程，行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人，提升客戶的滿意度，才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說，以前做甚麼是因為生活需要，現在做甚麼是因為轉型重要，以後做甚麼是因為世界想要，希望與我們6000位校友，一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。<P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industry35.jpg\" alt=\"工業3.5\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10028\" />\r\n<P>2. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010810218\" target=\"_blank\" title=\"工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略\">工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略</a>》/ 簡禎富<br>\r\n這本簡禎富教授的《工業3.5》出版，填補我在智慧製造上知識的空虛，今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴，很多原先工作上的想法與理念，原來已經有大師在前面開路了，他在智慧製造上的深厚造詣，讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略，這背後有現實考量與方法步驟，混合、分工、權宜、反攻四個階段，從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策，簡教授提供一系列實際可行的工具與方法，幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質，每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果，全然落地的實證，幾個經典案例：機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司，常常讓我停下思考，嘗試揣摩當時作者的心境，為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industrial.jpg\" alt=\"工業人工智慧\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10029\" />\r\n<P>3. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010823981\" target=\"_blank\" title=\"工業人工智慧\">工業人工智慧</a>》/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東<br>\r\n李傑（Jay Lee）教授因為擔任鴻海集團副董事長，這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊，透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法、算力跟工具的使用），應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等，經由一個系統工程的觀念，附註介紹不少案例與圖表，去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化，數據的收集整理到工廠端的應用出口，有詳實的描述。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-humanmachine.jpg\" alt=\"Human + Machine: Reimagining Work in the Age of Ai\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10030\" />\r\n<P>4. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014116139\" target=\"_blank\" title=\"Human + Machine: reimagining work in the age of AI\">Human + Machine: reimagining work in the age of AI</a>》/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James <br>\r\nAuthors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.<br>\r\n• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.<br>\r\n• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.<br>\r\n• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.<br>\r\n• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.<br>\r\n• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-deepmedicine.jpg\" alt=\"Deep Medicine\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10031\" />\r\n<p>5. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014328619\" target=\"_blank\" title=\"Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again\">Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again</a>》 / Topol, Eric<br>\r\nThe AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-asiaedge.jpg\" alt=\"科技島鏈\" width=\"225\" height=\"225\" class=\"alignnone size-full wp-image-10032\" />\r\n<p>6. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820982\" target=\"_blank\" title=\"科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局\">科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局</a>》/ 黃欽勇<br>\r\n黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲，詳述了中美日韓共構的產業新局，以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工，擘劃一個宏觀思維，台灣位於第一島鏈前沿 ，既是科技供應鏈要角 ，也是地緣政治脆弱邊緣，了解半導體產業身處的定位與局勢，正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗，對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力，同時也具備深厚的人文素養，是我輩學習的對象，雙方曾一同討論台灣未來的發展，有非常多的火花，期待未來一起合作攜手並進，共同發揮社會正面影響力。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-understanding.jpg\" alt=\"一本書看懂晶片產業\" width=\"190\" height=\"266\" class=\"alignnone size-full wp-image-10033\" />\r\n<p>7.《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010832831\" target=\"_blank\" title=\"一本書看懂晶片產業\">一本書看懂晶片產業</a>》/ 謝志峰, 陳大明<br>\r\n9/8日去誠品參加新書發表會，這本書吸引我，作者謝志峰與胡照林都認為，目前大陸缺乏有經驗的半導體人才，所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標，而且人才本來就會往需求高的地方流動，因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才，事實上，他們到台積電南京新廠參觀，發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作，但媒體很少報導。謝志峰也說，台灣同樣薪水聘到的人才，素質都比大陸人好很多，但不少原本在台灣薪水10萬美元的人，跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元，他開玩笑說，所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司，薪水也不用加那麼多，台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作，大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊，短期雖然對中國有衝擊，但卻激發中國建立自主技術熱潮，尤其目前許多採購都刻意「去美化」，也讓台商及本地商訂單大增，只要假以時日，兩岸半導體企業的成長相當值得預期。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-5g.jpg\" alt=\"行動5.0\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10034\" />\r\n<p>8. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010834629\" target=\"_blank\" title=\"行動5.0 : 創造5G數位紅利\">行動5.0 : 創造5G數位紅利</a>》/ 呂學錦<br>\r\n呂董事長可以說是這40年電信業的活字典，他做學問認真，把這本書當博士論文寫，你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標，但是沒見到電信業者笑出來，因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境，營收卻不增反減！真正得利的，還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網（OTT）業者。這二十年來，行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場，帶來一線曙光，一點希望。隨之而來的問題是，從2G到4G，歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代，邁入5G，誰能成為未來的王者？AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴，產生巨大的科技變革，引領第四波工業革命的轉動加速，拭目以待。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-madeinbritain.jpg\" alt=\"英國製造\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10035\" />\r\n<p>9. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010753823\" target=\"_blank\" title=\"英國製造：國家如何維繫經濟命脈\">英國製造：國家如何維繫經濟命脈</a>》/ Evan Davis<br>\r\n這是本產業經濟的小眾書，但是超級好看。他山之石，可以攻錯，在思考我們國家的產業發展時，或許可以看看英國如何度過金融海嘯，重新調整經濟體質，站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展，讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上，當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時，不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者，也是長期深入觀察當地產業的財經記者，書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點，但絕不盲目，而是就事論事，從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據，並做出有力的提醒和檢討，目的是要說服讀者，一個正常開放國家的謀生實力，其實比我們所想像中要強得多。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-triumph.jpg\" alt=\"城市的勝利\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10036\" />\r\n<p>10. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820262\" target=\"_blank\" title=\"城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保\">城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保</a>？》/ Edward Glaeser<br>\r\n看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦，真的是一本好書，台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高，因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力，並且避免衰退？市長、市議員、市府官員與都市規劃師們，閱讀本書，應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程，與經濟發展、國民所得提升的過程，是完全重疊的；對於世界上的許多國家而言，例如印度，也是如此。都市之所以能提供許多工作機會，讓人們脫貧入富，乃因都市讓人聚集，而人與人面對面互動學習，能擦出知識火花，帶動創新，進而推動經濟成長。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>更深入有系統的學習 AI 知識</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','營運長的 2019 閱讀清單- 10大好書','','inherit','closed','closed','','10009-revision-v1','','','2020-02-12 16:57:22','2020-02-12 08:57:22','',10009,'https://aiacademy.tw/10009-revision-v1/',0,'revision','',0),(10827,16,'2020-02-13 16:23:27','2020-02-13 08:23:27','[word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 3 月 14 日起，至 2020 年 7 月 11 日止，共 16 週；原則上每週六9:30 ~ 18:30，連續假期除外。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中分校校本部 & 東海大學人文大樓[/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/curriculum-mgr/\" title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班課程大綱。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 02 月 19 日。`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人週末研修班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=\"color: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span> [/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/11/22<a href=\"\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"266663527\" open=\"\"]</div>','台中分校第五期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9496-autosave-v1','','','2020-02-13 16:23:27','2020-02-13 08:23:27','',9496,'https://aiacademy.tw/9496-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10828,16,'2020-02-13 16:23:34','2020-02-13 08:23:34','[word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 3 月 14 日起，至 2020 年 7 月 11 日止，共 16 週；原則上每週六9:30 ~ 18:30，連續假期除外。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中分校校本部 & 東海大學人文大樓[/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/curriculum-mgr/\" title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班課程大綱。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 02 月 19 日。`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人週末研修班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=\"color: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span> [/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/11/22<a href=\"\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"266663527\" open=\"\"]</div>','台中分校第五期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9496-revision-v1','','','2020-02-13 16:23:34','2020-02-13 08:23:34','',9496,'https://aiacademy.tw/9496-revision-v1/',0,'revision','',0),(10829,16,'2020-02-13 16:25:27','2020-02-13 08:25:27','[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 03 月 14 日起，至 2020 年 07 月 11 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 200 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中市西區民權路 239 號 16F (校本部)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning</a> 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 02 月 19 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）`<span style=\"color: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 03 日~2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 05 月 01 日（勞動節停課）、2020 年 06 月 26 日~2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span>[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/11/22<a href=\"\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/?2020\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"\"]<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"></a>\r\n\r\n</div>\r\n[word_section_end]','台中分校第五期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9509-revision-v1','','','2020-02-13 16:25:27','2020-02-13 08:25:27','',9509,'https://aiacademy.tw/9509-revision-v1/',0,'revision','',0),(10830,16,'2020-02-15 10:18:35','2020-02-15 02:18:35','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','publish','closed','open','','brain-drain-in-taiwan','','','2020-02-15 17:40:25','2020-02-15 09:40:25','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10830',111,'post','',0),(10832,29,'2020-02-13 16:52:09','2020-02-13 08:52:09','','卓侑學 - AIA AI 工程師','','publish','closed','open','','%e5%8d%93%e4%be%91%e5%ad%b8-aia-ai-%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab','','','2020-03-04 18:47:29','2020-03-04 10:47:29','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10832',110,'post','',0),(10834,29,'2020-02-13 16:52:09','2020-02-13 08:52:09','','卓侑學 - AIA AI 工程師','','inherit','closed','closed','','10832-revision-v1','','','2020-02-13 16:52:09','2020-02-13 08:52:09','',10832,'https://aiacademy.tw/10832-revision-v1/',0,'revision','',0),(10836,16,'2020-02-13 17:07:21','2020-02-13 09:07:21','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-13 17:07:21','2020-02-13 09:07:21','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10837,16,'2020-02-13 17:12:38','2020-02-13 09:12:38','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>\r\n\r\n<blockquote>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</blockquote>\r\n\r\n</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-13 17:12:38','2020-02-13 09:12:38','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10838,16,'2020-02-13 17:13:34','2020-02-13 09:13:34','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>\r\n\r\n<blockquote>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</blockquote>\r\n\r\n</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-13 17:13:34','2020-02-13 09:13:34','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10839,16,'2020-02-13 18:08:58','2020-02-13 10:08:58','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-13 18:08:58','2020-02-13 10:08:58','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10841,16,'2020-02-14 18:04:43','2020-02-14 10:04:43','','shutterstock_566877226','','inherit','closed','closed','','shutterstock_566877226','','','2020-02-14 18:04:43','2020-02-14 10:04:43','',10830,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10842,16,'2020-02-14 18:04:46','2020-02-14 10:04:46','','shutterstock_1012174087 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1012174087-1','','','2020-02-14 18:04:46','2020-02-14 10:04:46','',10830,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10843,16,'2020-02-14 18:04:58','2020-02-14 10:04:58','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" />\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/book-sale-data/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-14 18:04:58','2020-02-14 10:04:58','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10844,16,'2020-02-14 18:07:59','2020-02-14 10:07:59','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" />\r\n\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-14 18:07:59','2020-02-14 10:07:59','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10845,16,'2020-02-14 18:09:19','2020-02-14 10:09:19','','shutterstock_1407516797 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1407516797-1','','','2020-02-14 18:09:19','2020-02-14 10:09:19','',10830,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10846,16,'2020-02-14 18:09:37','2020-02-14 10:09:37','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-14 18:09:37','2020-02-14 10:09:37','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10855,16,'2020-02-15 10:09:07','2020-02-15 02:09:07','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-15 10:09:07','2020-02-15 02:09:07','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10856,16,'2020-02-15 10:14:45','2020-02-15 02:14:45','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p>\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-15 10:14:45','2020-02-15 02:14:45','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10857,16,'2020-02-15 10:15:12','2020-02-15 02:15:12','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-15 10:15:12','2020-02-15 02:15:12','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10858,16,'2020-02-15 10:15:43','2020-02-15 02:15:43','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n<p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p>\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-15 10:15:43','2020-02-15 02:15:43','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10859,16,'2020-02-15 10:16:29','2020-02-15 02:16:29','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>了解更多機器學習相關課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-15 10:16:29','2020-02-15 02:16:29','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10860,16,'2020-02-15 17:40:06','2020-02-15 09:40:06','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程：「經理人週末研修班」</strong></h2>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-autosave-v1','','','2020-02-15 17:40:06','2020-02-15 09:40:06','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10862,21,'2020-02-15 15:31:30','2020-02-15 07:31:30','','陳敦和 / AIA 技術處副處長 <br>林建憲 / 大量科技董事長特助','','publish','closed','open','','taipeimeetup20200221','','','2020-02-22 16:18:59','2020-02-22 08:18:59','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10862',130,'post','',0),(10863,21,'2020-02-15 15:30:23','2020-02-15 07:30:23','台灣人工智慧小聚 - AI的迫降：讓你的 AI 專案在產業實際落地（Taipei#20200221）','台灣人工智慧小聚 - AI的迫降：讓你的 AI 專案在產業實際落地（Taipei#20200221）','台灣人工智慧小聚 - AI的迫降：讓你的 AI 專案在產業實際落地（Taipei#20200221）','inherit','closed','closed','','0221-taipeimeetup','','','2020-02-15 15:30:39','2020-02-15 07:30:39','',10862,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/0221-TaipeiMeetup.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10864,21,'2020-02-15 15:31:30','2020-02-15 07:31:30','','陳敦和 / AIA 技術處副處長 <br>林建憲 / 大量科技董事長特助','','inherit','closed','closed','','10862-revision-v1','','','2020-02-15 15:31:30','2020-02-15 07:31:30','',10862,'https://aiacademy.tw/10862-revision-v1/',0,'revision','',0),(10865,16,'2020-02-15 17:40:25','2020-02-15 09:40:25','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>最近應邀參加電視節目錄影討論台灣的人才流失，這個議題我最近非常有感，因此一口就答應。</p>\r\n\r\n<p>當一個現象正在成形時，一定可以從各方面觀察到許多的線索。我們看到，赴日工作的台灣人數量，連續三年每年成長三成；在業界，也可以觀察到，最高檔的人才，他們或許選擇到日本、新加坡、美國，或歐洲等國家工作，而不是台灣。根據瑞士洛桑管理學院（IMD）公布2019年IMD世界競爭力年報，在63個受評比國家，台灣雖然總排名第16，但外國高階人才排名第48名，本身高階人才外流指數是第46名，代表台灣正處於一個外國人才進不來但本國人才又流失的狀態。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_566877226.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"495\" class=\"alignnone size-full wp-image-10841\" /></p>\r\n\r\n<p>最理想的人才舞台是，良禽擇木而棲，人才無論進出都合理，但總能維持一個平衡狀態。為什麼台灣的高階白領人才傾向流出？</p>\r\n\r\n<p>薪資自然是一個問題，這已有太多討論，不再贅言。個人綜所稅也是一個重要因素，香港最高名目稅率 15%，新加坡最高 20%，台灣最高 40%，若你是一位可以游走各國的高階工作者，你會選擇待在哪個地方？</p>\r\n\r\n<p>另外，台灣企業是否能提供足夠好、足夠大，機會與挑戰充足的舞台給年輕人？例如企業本身要不斷持續地擴張，或是採取積極的變革，如數位轉型。否則，若組織不變、做法不變，企業就像固體一樣地運作，年輕人們要就調整自己去符合已塑形的空缺，否則就只得從新創重新開始。</p>\r\n\r\n<p><strong>那為什麼國際人才不進來呢？這是一個很好的切入點談政府數位轉型。</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n\r\n<p>前陣子與台大一位校級主管聊天，他告訴我，因反送中事件，19位港生想轉到台大資工，無奈因生師比的門檻限制，最終只能通過一位轉學成功。這事也有媒體報導，教育部的回應是，可用高教深耕經費增聘教師。教育部可能以為大學教師像便利商店的時薪店員一樣，招募就有；不需要時就說我們沒有需求，再見。</p>\r\n\r\n<p>多年在學術界，看過聽過太多朋友考慮回台灣就職時的各種痛苦。行政程序冗長，從丟履歷到最後通知常需半年以上；住宿也是一大痛點，教職員宿舍供給遠低於需求，許多年輕學者為了房事傷透腦筋。一個好消息是，台大終於為了攬才在去年開始興建240戶學者宿舍，雖然這只是個案。</p>\r\n<p>那天一起參加節目錄影的葉丙成教授說，他的外籍朋友困難在於，找不到能跟孩子以母語溝通的保姆，有此能力的外籍保姆在台灣則拿不到工作簽證，與勞動部及外交部溝通未果。</p>\r\n\r\n<p>多看一些例子，可以很清楚發現，我們的許多政策，像是人才政策、經濟政府、勞動政策、科技政策，甚至是AI政策，大概有兩種狀況：一是某個部會的政策，與其他部會沒有太大關係。遇到問題，有能力的去找官員或立委橫向協調，多數沒關係的只好摸摸鼻子，認了。二是許多部會都有類似的政策，把同一個目標拆成由不同的部會分頭進行，遇到問題必須去每個相關部會詢問，若正好問題與該部會的KPI相符，也許可以解決，不然就得再想其他法子。</p>\r\n\r\n<p>這就是典型的功能型組織所造成的穀倉效應 (silo effect)。任何一個大於千人的公司通常都有嚴重的穀倉效應，更何況是數十萬人員的中央政府與各級機關。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>數位轉型說的就是這件事—如何讓整個組織以顧客為導向，而不是以功能為導向。若勞動部只管勞動、主計處只管主計、農委會只管農業，那就是功能導向；反之，若整個政府運作，感覺上像是齊心協力支持與協作某個以民眾為導向的政策落實，就可以說這是個顧客導向、可以跨功能協作的政府組織。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>前行政院長張善政在上次總統大選的參選政見中提到，計畫在行政院下成立數位創新委員會，且每個部會設置專職的數位創新長，來解決政府在數位時代法規鬆綁不及、政策創新不足等各種問題。這的確是一種最容易做到，不更動現有架構，但讓整體組織可以方向一致化的方式，但也很可能失敗。原因很簡單，所有數位轉型的文獻都告訴我們，數位轉型一定要由上而下，幾乎沒有不是CEO跳進來推動數位轉型而成功的例子。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>也就是說，若非行政院長本身明確瞭解功能性組織的限制，清楚功能性組織的特長在於效率，弱項在於跨單位的橫向連結，並明確設定相關的KPI。那麼，在部會層級設一個部會來解決部會之間的橫向溝通問題，有如在熱鍋上的一隻勇敢螞蟻想拿著水杯幫大家降溫一樣，沒發現自己也很難跳出那個結構的宿命。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>回到人才政策，日本正目前積極向全球攬才，提供多項顧客導向的人才禮遇措施，包括人才可以在日本進行複合活動，例如同時在大學做研究與在企業任職；配偶即使沒有專業技能，也可以申請工作簽證；若本人或配偶有小孩或懷孕，將給予雙親簽證等。</p>\r\n\r\n<p>你會發現，這樣的措施，完全站在顧客（人才）的角度來設計，而不是站在企業（政府）的角度來設計，固然可能無法百分之百防弊，但人才願意來，科學及產業得以發展，國力得以強大，這，不就是我們想要的？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1407516797-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"512\" class=\"alignnone size-full wp-image-10845\" /></p>\r\n本文原文<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098939\" target=\"_blank\">刊載於天下雜誌「想幫台灣留住人才，為何非數位轉型不可？」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從人才外流到公部門數位轉型','','inherit','closed','closed','','10830-revision-v1','','','2020-02-15 17:40:25','2020-02-15 09:40:25','',10830,'https://aiacademy.tw/10830-revision-v1/',0,'revision','',0),(10867,16,'2020-04-10 17:35:14','2020-04-10 09:35:14','<p>有人說，資料是新時代的石油；那麼，人工智慧 (AI) 就是新時代的電力，未來將不會有任何現代產業與 AI 無關。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">4個月為台灣產業培育 AI 人才</h2>\r\n<p><span class=red1>台灣人工智慧學校希望快速且系統化的為台灣產業培育人工智慧人才，達成產業 AI 化及產業升級與轉型的目標。</span></p>透過四個月的時間，以最好的師資、緊密的產學連結，採密集培訓的方式，加上期中考與專題實作，沒過關者不能拿到結業證書，大量且系統化的培育出優秀的台灣人工智慧大軍。</P>\r\n<p>我們期待透過為台灣產業量身訂做的課程，讓不同專業領域的學員以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，與帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。讓找不到人才不再成為企業或學界發展人工智慧的藉口或障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破技術殖民的慣性，建立社會信心。</P>\r\n<p>快速學習、深度協作、跨域創新，學員們抱著電腦熱烈地討論地場景，在台灣人工智慧學校是常態，也是我們創設台灣人工智慧學校的初衷：從人才培育開始，讓台灣在人工智慧世代更具競爭力。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">關於陳昇瑋：</h2>\r\n<p>相關資訊：<a href=\"/swc/\" target=\"_blank\">個人網頁</a></p>\r\n<p>書籍著作：<a href=\"/ai-in-taiwan/\" target=\"_blank\">《人工智慧在台灣》</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台灣人工智慧學校相關報導：</h2>\r\n<p>關於 AI 人才培育：<a target=\"_blank\" href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5091401\" rel=\"nofollow\">AI 時代，台灣產業能搶得先機？台灣人工智慧學校為產業培育關鍵 AI 人才</a></p>\r\n<p>關於台灣的 AI 未來：<a target=\"_blank\" href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5091166\" rel=\"nofollow\">AI學校執行長陳昇瑋：不把握這波AI，台灣下波機會不知在哪</a></p>\r\n','陳昇瑋：「從人才培育開始，讓台灣在人工智慧世代更具競爭力」','','inherit','closed','closed','','5697-autosave-v1','','','2020-04-10 17:35:14','2020-04-10 09:35:14','',5697,'https://aiacademy.tw/5697-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10869,11,'2020-02-18 11:31:11','2020-02-18 03:31:11','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-autosave-v1','','','2020-02-18 11:31:11','2020-02-18 03:31:11','',606,'https://aiacademy.tw/606-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10870,11,'2020-02-18 11:31:23','2020-02-18 03:31:23','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:31:23','2020-02-18 03:31:23','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),(10871,11,'2020-02-18 11:33:53','2020-02-18 03:33:53','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:33:53','2020-02-18 03:33:53','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),(10872,11,'2020-02-18 11:34:35','2020-02-18 03:34:35','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:34:35','2020-02-18 03:34:35','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),(10873,11,'2020-02-18 11:35:06','2020-02-18 03:35:06','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:35:06','2020-02-18 03:35:06','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),(10874,16,'2020-02-18 11:35:14','2020-02-18 03:35:14','<p>有人說，資料是新時代的石油；那麼，人工智慧 (AI) 就是新時代的電力，未來將不會有任何現代產業與 AI 無關。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">4個月為台灣產業培育 AI 人才</h2>\r\n<p><span class=red1>台灣人工智慧學校希望快速且系統化的為台灣產業培育人工智慧人才，達成產業 AI 化及產業升級與轉型的目標。</span></p>透過四個月的時間，以最好的師資、緊密的產學連結，採密集培訓的方式，加上期中考與專題實作，沒過關者不能拿到結業證書，大量且系統化的培育出優秀的台灣人工智慧大軍。</P>\r\n<p>我們期待透過為台灣產業量身訂做的課程，讓不同專業領域的學員以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，與帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。讓找不到人才不再成為企業或學界發展人工智慧的藉口或障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破技術殖民的慣性，建立社會信心。</P>\r\n<p>快速學習、深度協作、跨域創新，學員們抱著電腦熱烈地討論地場景，在台灣人工智慧學校是常態，也是我們創設台灣人工智慧學校的初衷：從人才培育開始，讓台灣在人工智慧世代更具競爭力。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">關於陳昇瑋：</h2>\r\n<p>相關資訊：<a href=\"/ai-in-taiwan/\" target=\"_blank\">個人網頁</a></p>\r\n<p>書籍著作：<a href=\"/ai-in-taiwan/\" target=\"_blank\">《人工智慧在台灣》</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台灣人工智慧學校相關報導：</h2>\r\n<p>關於 AI 人才培育：<a target=\"_blank\" href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5091401\" rel=\"nofollow\">AI 時代，台灣產業能搶得先機？台灣人工智慧學校為產業培育關鍵 AI 人才</a></p>\r\n<p>關於台灣的 AI 未來：<a target=\"_blank\" href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5091166\" rel=\"nofollow\">AI學校執行長陳昇瑋：不把握這波AI，台灣下波機會不知在哪</a></p>\r\n','陳昇瑋：「從人才培育開始，讓台灣在人工智慧世代更具競爭力」','','inherit','closed','closed','','5697-revision-v1','','','2020-02-18 11:35:14','2020-02-18 03:35:14','',5697,'https://aiacademy.tw/5697-revision-v1/',0,'revision','',0),(10875,11,'2020-02-18 11:36:24','2020-02-18 03:36:24','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:36:24','2020-02-18 03:36:24','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),(10876,11,'2020-02-18 11:36:53','2020-02-18 03:36:53','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:36:53','2020-02-18 03:36:53','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),(10877,11,'2020-02-18 11:38:19','2020-02-18 03:38:19','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:38:19','2020-02-18 03:38:19','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),(10878,11,'2020-02-18 11:39:25','2020-02-18 03:39:25','','陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','606-revision-v1','','','2020-02-18 11:39:25','2020-02-18 03:39:25','',606,'https://aiacademy.tw/606-revision-v1/',0,'revision','',0),