连文秀

核果股份有限公司 执行长,   瀚宇彩晶股份有限公司 协理,   美商布鲁克斯自动化股份有限公司 项目经理,   美国田纳西理工大学 工业工程硕士



核 果 资 讯 学 苑


学习程序语言与运算思维是目前世界上的潮流,美国前总统欧巴马、微软创办人比尔盖兹、脸书创办人祖克柏,以及无数的名人都大力倡导学习程序语言的重要性。

  在台湾,「信息科技」与「生活科技」课程已纳入 108 课纲里,是国高中生必修的科目,程序设计能力也是未来大学入学关键审查技能以及各科系的必修课程。

           

       核果由一群资深的软件工程师与台清交资工、教育方面的人才,共同组成专业的讲师群,每个人都具有信息专业能力与教学经验和热忱。我们专门为小学、国中与高中
  生提供逻辑思维、信息科学基础、程序语言、创客教育、 APCS 检定等配合 108 课纲的 STEAM 相关课程,以精致小班制的教学模式,让每一位学生都得到完整而有效的 
  学习成果。

                              
 

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AI
发展对未来的重要性

 
   什么是人工智能?

    人工智能的定义,简单来说就是:任何让计算机能够表现出「类似人类智慧行为」的科技;更具体一点的说法,人工智能是一种可以感知、学习、推理、协助决策,并采取行动帮助我们解决问题的科技。自从计算机在1950年代被发明后,科学家就一直在思考,如何让计算机变得和人类一样聪明?如何能代替人们进行所有的工作?在这个漫长的过程中,人工智能的发展并不是那么的顺利,甚至历经了两次寒冬,直到现在才有了显著的进展,而这个进展还在进行中。
 

   驱动AI未来发展的六大趋势

  1. 强化学习的高速成长

  自从DeepMind所研发的AlphaGo于2015年在围棋上打败了韩国棋手李世石后,强化学习在人工智能相关研究论文当中被提到的比例从当时的4.7%,到2020后一路成长到快20%。 现在,强化学习也逐渐地在各个产业中创造庞大的价值,Google的数据中心即是透过这个技术,将能源耗损降低了超过50%。

  1. AI驱动的商业决策

  虽然AI的智能是建立于数据,但是所谓的AI驱动与数据驱动其实是有很大的不同,前者将重心放在数据,后者则是处理数据的能力。 在2020的现在,人工智能参与了更多原本为决策者任务的商业决策,其中涵盖了运营、营销与销售、甚至是设计。 人工智能将逐渐成为数据与商业决策之间的唯一连结点。

  1. RPA渗透度提高

  流程自动化,也就是RPA(Robotic Process Automation),是目前人工智慧的多种应用中出现最为频繁的,在一次针对152个AI用例的研究中发现,产业有将近一半的案例是基于RPA。 在近年,出于技术逐渐的成熟,RPA的渗透将会在大部分的产业中都大幅提高,以近乎零错误且高效能的速率完成许多我们既有的任务。

  1. AI将不再如此仰赖大数据

  以往训练一个基于神经网络的深度学习模型往往需要非常庞大的数据量,然而这些数据在许多领域譬如医疗,并非如此好取得。这也是为何研究员往往利用某些数据增强的技术,例如将同样的照片翻转过来,来增加既有的数据量, 然而随着GAN的技术成熟度逐渐增加,许多领域的研究可以直接仿真出新数据,让只有小数据量的环境也能建立许多有 意义的模型。

  1. 道德AI与AI可信度

  基于我们对于AI目前许多具争议性的发展,譬如模拟他人说话的声音以及影片,抑或是AI驱动的监控系统等等,还有我们对于AI潜能的恐惧,如何人道的发展人工智能技术也逐渐的在学术研究间取得势头。 其中像是解释型AI、以及透明化AI决策等发展及是在增强用户与消费者对于AI的可信度。 同时,许多政策以及产业规范也逐渐在呼应如此趋势。

  1. 更相关的互动模式

  AI所驱动的互动模式 Cognitive Engagement,时常译做认知投入,受到NLP研究的突破以及神经网络的成熟所驱动,现在在各个领域当中都有非常完整的应用。 譬如一个24小时顾客服务的聊天机器人、用交流的方式提供个人化体验的产品与服务推荐系统、亦或是结合了专家系统与专业人士一同共事的智能助理,AI在未来将会在多个领域中与用户互动。
 

   AI带来的改变与影响

  人工智能在未来的工作职场将扮演一个重要的应用工具或辅助角色。虽然现在的人工智能技术水准显示它在可预期的未来将是一个重要的应用工具,协助人类从事各类的工作,减轻人类的负担,但是随着人工智能技术的成熟及突破,在较远的未来将有可能大幅取代人类员工,从而造成严重的所得分配不均、结构性失业问题。而人工智能和机器人技术在内的自动化技术取代工人的程度,将取决于他们的发展和采用的速度、经济成长和工作需求的成长。