TS的野獸派部落格

回到家看到兩則新聞,都是和AI專家李開復先生的專訪有關: 

一個是蘋果日報的提問: 為何AI還無法取代人力?尚需個條件 : 網路連結https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180201/1289699/

第二是ETtoday的AI將在30年後取代的工作類型:網路連結https://www.ettoday.net/news/20180201/1105123.htm

新聞大綱:

李開復指出，AI要想真正取代人力，AI本身發展還需要下列條件：
第1，海量資料（data）；
第2，客觀、精準且自然標注的資料（標注資料的標準化）；
第3，單一領域；
第4，超大計算量（超大運算能力）；
第5，頂尖AI科學家。

李開復也提到，隨著科技發展，限制AI發展的條件正在下降，而以各種限制條件的降低為前提，「AI將逐漸成為一個具備多種『學習能力』的平台」。
至於這裡所說的學習能力，他表示有下列5項：
第1，深度學習，也就是從海量數據中學習；
第2，增強學習，亦即從不同環境交互中學習；
第3，遷移學習，也就是智慧模型的重複運用和協作；
第4，跨領域自然語言理解，也就是新型的智慧表達模型；
第5，敏感性資料建立模型，亦即有效找出敏感性資料，建立出智慧模型。

李開復提到，目前的AI還沒有這樣的能力，「儘管如此，危機仍然存在，即使是弱AI，10年後也能取代50%的人類工作量，30年後這個數字可能變成90%」。

李開復說，某些重複性高、思考比較簡單、手動類型的工作，將可能比較容易被AI取代，「例如客服、翻譯、司機、保姆、助理、保安等」，相對來說，需要個性化、創造力的工作還是會存在，像是科學家、頂尖管理者、作家、畫家、詩人、編劇和藝術家等等。

現場的富士康員工提問，若是真的90%的人都沒工作了，大家該如何應對，李開復則回答，就算有了AI，也不等於要把人分成「有用的」與「無用的」，重點是要讓所有人都變成有用的人，「怎麼做？只要學習AI，挑戰更高難度的工作，或者創造更多關愛型的工作，例如換季折衣師、營養師、陪伴師，以滿足人類情感需求為導向的工作，是機器人所缺乏的」。

讀後感:

1. AI的5個條件,

   a. 海量資料-這需要國內的知名電商龍頭,入口網站,新聞網站才有,或是大型製造業的內部生產資訊分析,越大的規模越符合實際的狀況分析....因此年請人要如何選公司和學習技能了嗎?

   b. 客觀標準的資料 - 資料架構師 & 系統架構師 (這需要在終端設備相關的app中就要規劃好才能收集的到)

   c. 單一領域 - 這就是要做到深入,,因此最好要有一些產業和商業分析知識 (Domain Know how)....這和b項有相輔相成的關係

   d. 超大計算量 - 硬體設備和運算法,所以超算硬體相關及未來的量子演算法就是會紅的產業和技能

   e. 頂尖的AI科學家 - 這就是AI的本科....有志於開發AI的演算法和相關的產業程式未來一定是很受重用的...但好的AI的科學家是非常難培養的

2. 最近很火紅的就是機器學習和深度學習....李大師補充了5項,這都是未來開發AI平台的一個架構方向,要讓AI可以不斷的依據海量數據和不同的回饋不斷的自我學習和成長,這樣的AI最後就會超過人類的極限,如去年AphaGo打敗了人類圍棋高手....

3. 重複性高、思考比較簡單、手動類型的工作，將可能比較容易被AI取代,只要學習AI，挑戰更高難度的工作，或者創造更多關愛型的工作,以滿足人類情感需求為導向的工作......幫大家畫重點.....需要個性化、創造力的工作還是會存在，像是科學家、頂尖管理者、作家、畫家、詩人、編劇和藝術家等等。所以平時就要演練自己的觀察力....所以我寫影評,我寫財經,我寫科技的評論就是在做人腦的深度學習,增強學習.......我的文章自然有我的風格和模型....這樣日後AI就很難取代我.....

未來是年輕人的,我經營自己的Blog只是維持我自己的競爭力不落後而已......凡事豫則立不豫則廢,有備無患,平時就要開始累積和學習.....送給每位年輕人