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人工智慧雖然自1950年代就開始發展,但近期這波人工智慧的影響之大,卻是產業界不可忽略的。這期雜誌的重點之一,是探討什麼因素推動了這波人工智慧風潮,以及它的能與不能。
為什麼一直存在著的機器學習系統,現在變得非同小可。這是因為三個因素的交互作用:資料大幅增加、演算法有極大的改善、電腦硬體功能愈來愈強大。這些因素結合起來,產生了高達一百萬倍的改進,而就像蒸汽機、內燃機、電力等革命性的創新,這波人工智慧會給人類帶來極大的衝擊。因為在機器學習達到目前的程度前,許多任務還無法自動化,現在都可以了。未來十年,隨著製造、零售、運輸、金融、保險等各產業改造核心商業模式,以充分利用機器學習,人工智慧的影響將無遠弗屆(見〈驅動機器學習大爆發〉)。
然而,人工智慧並非萬能,我們必須了解它的能力與局限。目前人工智慧最大的進展,是在感知和認知兩大領域。在感知的領域,用於語音和圖像的辨識;在認知的領域,則用於解決問題,例如亞馬遜部署機器學習,以優化它的存貨,和對顧客做更好的產品建議。而人工智慧的局限,是解釋能力偏低,比方說,它無法解釋為什麼...
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Q.
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Q.
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Q.
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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?





