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巨大資訊流顛覆傳統(車品覺)

By on February 13, 2017

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

圖片來源：FirmBee

圖片來源：FirmBee

基辛格諮詢公司CEO Joshua Cooper Ramo最近出版一本新書《第七感》，用了很大篇幅講述中國思想家南懷瑾的生平以及他對現今網路世界的看法。南懷瑾的觀點是：「今天，人們不斷與電腦和機器產生連接，這樣的連接正一步步改變我們的思維模式。但人們似乎並不明白正在發生的一切。」一語中的！每逢新時代來臨，都會為我們帶來創新契機，同時也有不可忽視的破壞力。

南懷瑾一矢中的

我認為，這次變革是來自萬物連接後的巨大資訊流，我的判斷是它除了改變知識的製作過程和成本，還顛覆了知識傳輸的速度。正因如此，人工智能得以重生和爆發。在眾多研發中，最讓人興奮的是人工智能如何提升「學習如何學習」能力，深度學習在這方面最為突出，使用最廣泛的一種是「監督學習」，該技術利用標記樣本來訓練系統。

以垃圾郵件過濾為例，這項技術可能會建立一個龐大的樣本數據庫，使得每條樣本被標記為「垃圾」或「非垃圾」。深度學習系統可以使用這種數據庫訓練，通過反覆研究樣本和調整神經網絡內部的權值，改善垃圾郵件的識別準確率。這種方法的優點在於不需要人類專家制訂一套規則，系統能夠直接從數據中學習。 同樣例子還有分類圖像、識別語音、發現信用卡欺詐交易、定向投放廣告等功能。

更熱鬧的是谷歌、微軟、亞馬遜等大公司，爭相提供免費的開源深度學習軟體。人工智能應用勢必加快進入不同的業務和領域，但要再超越的是什麼？很多人認為下一步是「通用人工智慧」，也就是能夠處理多種任務的系統，而不只聚焦於解決具體狹隘的問題。

有人擔心，AI將大大加快某些任務的自動化，就像200年前蒸汽動力令很多工人失業一樣。其實被殺個措手不及的並非科技本身，而是人類思考的慣性框架，不知道如何正確地使用新科技。智能新時代才剛起步，我們有必要從本質去重新認知這些變化。

 

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