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最近的科技新聞熱點在人工智慧（AI），街頭巷口人人都在談，更出現「人工智慧末日論」，好像AI就快要統治人類似的。事實上稍微對於AI技術有點認識，就會知道這些擔心是多餘的，這幾年進展快速的是弱AI，只會把一種工作做到最好；要真的能跟人對答如流及自我進化的強AI，影子都還沒看見。
但即使是弱AI，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，今年開始都開始談AI。他們可能說，我們已從大數據階段「進化」到AI，比其他還在做大數據的公司還「先進」，這是種有趣的說法，剛好可以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。
事實上，大數據、機器學習及AI是不可分割的。大數據是資訊來源，機器學習是資料的處理方法，藉以萃取出複雜的規則，讓電腦展現出擬似人類智慧的行為，我們稱為AI。換句話說，以今天的技術來說，大數據及機器學習是發展AI的必要條件；在AI技術領先的企業，同時也必然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AI系統。
因此，想要導入AI，過去欠的技術債，必須先還清。企業裡的資料基礎建設（例如資料倉儲）建好了嗎？資料管理有個統一的授權模式嗎？或是依舊得讓資料使用者一房屋二胎借款一去說服企業中分散各處的資料擁有者？資料的收集及產出有融入企業流程中嗎？還是每次得為了特定的專案再花人力時間資源來整理收集？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？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？同時，所有的資料應用者都熟悉機器學習嗎？還是以傳統繪圖製表在做基礎層次的資料視覺化？
更直白的說，AI導入的難易度，根本就是看一家企業的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？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。這個概念也可以套用在雲端計算、大數據、資料分析上頭。千萬不要以為公司有資料倉儲，打開電腦就有報表可以看，公司同仁開會討論時都是基於漂亮的即時圖表，就是把大數據應用的很好的公司。
事實可能剛好相反，最淺層的資料應用是讓老闆每天看圖表；最最深入的資料應用應用是隱形的，看不到圖表。AlphaGo就是個例子，它是基於數不清的規則來運作，而不是看著一堆圖表學到如何下棋的。透過機器學習從資料萃取規則出來，而房屋二胎借款那些規則過於複雜，根本無法完整地視覺化呈現，只能以AI系統來直接應用這些規則，讓系統根據當前的輸入值提供最佳的輸出值。
過去幾年，我們在資料的蒐集及解讀上很熱中，對於機器學習這種以看不見圖表的方式來分析資料及發展AI應用有點後知後覺。十分期待本土各種產業在覺知後的奮起直追，特別在我們有特殊利基點的產業（如製造業、農業、生醫產業等）及社會領域（施政、公用事業、教育等）上，以真正踏實的AI發展來改善社會及產業體質。
（作者是中央研究院資訊科學研究所研究員、台灣資料科學協會理事長）房屋二胎借款
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