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人工智慧不是萬能 一張圖讓你秒懂

陳昇瑋博士創設台灣人工智慧學校,並致力推動AI在各產業的應用與轉型。他指出,人工智慧的極限很明確,原則也易於掌握,千萬不要忽略對這些原則的掌握,貿然在人工智慧不擅長之處對它抱有太大期待,免得費時耗力又因為失敗而對人工智慧失去信心。

人工智慧-AI-陳昇瑋-機器人 圖片來源:Shutterstock
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人工智慧可以解答所有問題嗎?這個問題十分容易回答,當然是不行。真相是,人工智慧只能對符合特定形式的問題提供良好的解答,而且還需要符合特定條件。

人工智慧適合解決什麼問題?我們可以用兩個軸度,來為所有可能的決策問題做分類。圖的橫軸表示是否容易為此問題取得大量資料,也就是樣本數的多寡。因為機器學習是基於資料,來學習已知與未知,也可以說是觀測與決策之間的關係。因此,歷史資料愈充足,愈有機會萃取出,觀測與決策在各種條件下的關聯性。縱軸表示該問題是否與情境相關。

辨識人臉、診斷病情……人工智慧都能做

左上角的第二象限是同樣與情境沒有太大關聯,但較難蒐集到大量資料的問題,但因與情境相關性低,基本上人工智慧還是多能提供不錯的解答,例如醫療診斷、排程預測、預測性維護等。

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