AI讀書心得：人工智慧在台灣- 產業轉型的契機與挑戰 - FinLab

前言： 陳昇瑋博士是台灣人工智慧學界名人，除了是中研院院士與台灣人工智慧學校的CEO，也致力於人工智慧的產官學合作、落地化應用，不是純學術的學者，而是入世科學家 ... Skiptocontent Tags:AI,MACHINELEARNING,人工智慧,機器學習 書目連結：https://www.books.com.tw/products/0010821934 內容目錄 隱藏 1 前言： 2 AI進程 3 機器學習簡單分 4 AI產業化的難題 4.1 技術債-資料處理基礎建設: 5 AI人材困境 6 團隊工作流 7 產業案例 8 總結 前言： 陳昇瑋博士是台灣人工智慧學界名人，除了是中研院院士與台灣人工智慧學校的CEO，也致力於人工智慧的產官學合作、落地化應用，不是純學術的學者，而是入世科學家。

不幸的是，陳博士於今年因意外離世，無法繼續完成他的夢想。

這本2019年出版的著作說明他對台灣AI產業發展的理想，也以淺顯易懂的文字介紹人工智慧為何？就算完全不懂程式，也能輕鬆理解概論，如果你是開發者，也能從此書了解產業脈絡與實務應用。

總結來說是一本人人必讀的AI通識書，以下節錄一些重點和想法。

AI進程 AI浪潮在過去發生過兩波，但後來都冷卻掉，新一波在2010年後由圍棋大師：AlphaGo引爆第三波熱潮，受惠於算力強大的晶片、大數據基礎、演算法成熟的天時地利人合，許多以前表現不如預期的項目，如影像辨識、語音辨識，都有突破性的進展，且在產業界有成功應用，如醫療判讀、產品瑕疵檢測，讓許多科學家斷言這波AI浪潮和以前不一樣了，不再空有理論，而是逐步影響人類的生活。

不過目前的AI仍屬『弱人工智慧』，也就是無創造力的AI，其學習完全依賴人類輸入的資料，具主動思考、感情的『強人工智慧』在短期(50年內)連影子都沒有，且無法用目前機器學習演算法來發展，應該會以另一套新技術來發展，所以科幻片如西部世界或全民公敵的情節、一大堆工作被取代的推想，純屬想像，目前只有重複性高的工作如客服、檢測員、駕駛等重複性高的工作會被逐漸取代，其他行業趨勢為人機合作。

機器學習簡單分 監督式學習：人類先標註label，如標註是狗還是貓，讓電腦填鴨式學習，目前90%算法都用這。

非監督式學習：不先標註label，讓電腦自動去依照變數去分群，資料科學家再判讀分群結果的意義，讓電腦學習自己去分類。

深度學習：機器學習演算法的一隻，與一般機器學習差異在，不用先人工作特徵擷取(做指標)，讓電腦去找特徵，如不用給電腦看KD值，只丟價量資料讓電腦自己生成指標。

在降低人為涉入AI產業化的難題 以前硬體是問題，現在晶片算力強、伺服器便宜，現在比較麻煩的是資料和人材問題。

技術債-資料處理基礎建設: 沒有資料，演算法再強也沒用，大數據不是量多就好，質量更重要，不然做出來的只是自己爽的Trash。

陳博士蠻多youtube影音資源可看，有一篇就在說醫學資料label標註的問題，若視網膜影像只給一位醫生標註有無病變，誤差率很高，同一張圖給33位醫生看，只有60%影像是看法全部一致，可見1.資料要給數位專家多數決標註、2.人類判讀不穩定性很高，但要請專家來標註資料，這成本可不低，企業會願意花錢處理資料嗎？ 截自陳教授演講：https://www.youtube.com/watch?v=OddYM6aq-zM 另外具筆者工作經驗，許多企業ERP、CRM、EC外包給多廠商做，資料庫系統與格式都不同，光日期就有好幾種格式，或是沒有埋紀錄使用者操作的程式，在後來想導入AI推薦系統或精準行銷時，會在資料處理和搜集遇到困難，有多少企業願意先花大把時間還完技術債？ AI人材困境 現今AI人材供需失衡，且技術迭代太快(畢業3年後，原先技術就偏老)，要找有產業經驗加懂最新演算法的很難，因為剛畢業的新鮮人沒經驗、產業老鳥沒太多時間學新技術(台灣習慣省人力成本，老闆很難放你平日丟下工作去學新技術)，台灣仍以硬體代工為王，純軟工的企業待遇差國外一大截，造成人材不是往豬屎屋跑，就是遠走高飛，上市櫃軟體企業多做代理、維護追求短期獲利，無論是演算法開發、雲平台服務都落後國外甚多。

作者指出企業計畫導入AI時，必須由上而下的支持，AI專案不能用傳統KPI定義績效，經理人須掃除管理障礙，因為初期會花很多時間還技術債和試誤，應該用投資新創以小博大的視角來評斷，如投入獲利的10%來養AI拚未來趨勢領先權，若成功，報酬率會很高;若失敗，也不影響太多主體獲利。

經理人不一定要很懂程式，但一定要對AI適合解決哪些問題、企業待解決問題的優先權、跨部門整合溝通有足夠理解。

資料量缺乏、不可知情境多的，機器學習能幫助的就有限。

團隊工作流 培養厲害的工程師很重要，培養了解AI的老闆更重要，工程師才能少受點折磨。

具我目前在產業的經驗，完整的團隊配置是： 資料工程師：蒐集與清洗資料機器學習工程師：特徵擷取、套用或開發演算法、建模資料科學家：領導工程團隊，訂定研究方向、判讀商業價值。

UXResercher，沒錢請資料科學家的公司，可能請使用者體驗研究員來設計解決方案，補足工程師弱項。

差在其不大懂程式，工程師要花較多時間溝通可行性。

一組前後端將模型判讀結果刻出API與BI(儀表板)畫面POorPM：經理人與市場部溝通問題優先權、目標、可能情境變數。

實際是…見https://www.leadercampus.com.tw/desktop/course/free/960 產業案例 陳教授最看好醫療應用的成功，原因是台灣有完整的健保資料庫，醫學資料生成也較穩定專業，label標記單純，現在知名的雲象科技(腫瘤檢測)、PTT創世神的AILab(基因檢測、病毒基因序)就屬代表。

再來由於台灣是硬體王國，有不少機器生產管理的數據可作機器故障預測、產品瑕疵檢測，製成優化應用也是看好的方向。

如AOI光學檢測升級、布料染色配方、石化業工廠管理等等。

以後物聯網更發達後，又有更多數據可導入。

金融業數據也齊全，陳教授生前也擔任玉山金科技長，將AI導入信用卡管理、洗錢法遵、投資理財等，近來台灣官方剛開放些保守態度，有創立監理沙盒給金融新創試驗金融數據，未來也有潛力。

總結 文筆非常好的科普書，未來AI將會影響生活各層面，就算不投入此行，也該思考自己的生活會受何影響？AI會帶來什麼方便與危機？初探AI領域、課程的人在寫程式前最好先看這本書，你才不會覺得AI很抽象，再搭配陳教授生前的網路演講影音，更有成效，你也會敬佩這位科學家的理想與為台灣付出的努力！ 覺得我們的文章有幫助到您，就把它分享給身邊的人吧！ Sharethiscontent Opensinanewwindow Opensinanewwindow Opensinanewwindow Opensinanewwindow Genie FinLabeditor. Lovemagicofpythontoexplorethetradingworld. YouMightAlsoLike 論文導讀：利用MI-LSTM預測股價 2020-07-22 ROE怎麼看?機器學習告訴你！ 2020-07-23 利用機器學習預測漲跌-優化方式 2020-07-22 超簡單用Python預測股價 2020-07-22 只用一行程式碼分析數據!?–實用的PythonPackage 2020-07-21 讓MachineLearning幫你看財報！ 2020-07-22 論文導讀：利用CNN神經網路來交易ETF 2020-07-22 如何用machinelearning學習總體經濟？ 2020-07-22 每週收到新知識 只要有新文章，立刻用Email通知你 加入 Emailisrequired. Emailnotvalid. Thanksforyoursubscription. Failedtosubscribe,pleasecontactadmin. 關於網站 FinLab財經實驗室 股票如何選擇？要怎麼學習量化投資？財報、技術指標如何看？FinLab利用股票分析、財經python教學，讓你在在茫茫股海中，找到專屬於自己的投資方法。

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