
人工智慧的強大之處,即是透過蒐集的大數據,加上演算法運算能力、領域專業知識的know-how,進行自我診斷、學習,再自我進化。
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2017年初的Beneficial AI會議上,特斯拉(Tesla)執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)說:「我們若不是正走向超級人工智慧,就是在邁向人類文明的終結。」物理學家史蒂芬.霍金(Stephen Hawking)也曾說過,人工智慧可能成為人類最大的敵人。
為何他們對人工智慧如此忌憚?因為隨著蒐集的數據量愈來愈大,人工智慧的演算能力就會加強,未來可能進化出超越人類的智慧。
AI的基礎:三個層次的分析
人工智慧重要的基礎之一,就是分析數據的能力。而分析又可分為三個層次:第一層為「敘述性分析(Descriptive analytics)」,偵測和描述數據資料;第二層為「預測分析(Predictive analytics)」,根據大量過去的資料,運用演算法找出模式,預測未來;第三層為「處方性分析(Prescriptive analytics)」(編注:又譯作「規範分析」、「建議分析」、「指導性分析」),也就是根據預測的未來,建議行動方針。
以智慧製造的情境來說,就好比系統偵測出製造機台出現雜音,或是震動頻率異常,...
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Q.
什麼是數位轉型的真實意義?
Q.
你是否已盤點組織數字化、數位化與數位轉型的目標與能耐。
Q.
如何運用企業智慧決策分析學找出組織明確的發展盲點與機會點?
Q.
如何培養組織與時俱進的頂尖員工?
Q.
如何擬定組織的數位轉型策略?
Q.
如何讓組織數位轉型策略落地?
Q.
如何制定推動「分析成性,公私兩利」組織文化的戰術?
Q.
什麼是「轉識成智」?如何協助組織轉識成智進而推動智慧決策?




