AI人工智慧學習三階段,成就人類最佳助手!
人工智慧和機器學習（ML）是 IT 科技業的未來趨勢。雖然關於開發 AI 的安全性總是備受爭議，但是目前多數開發人員仍是繼續開發人工智能的技術與能力。 至今，人工智慧已不再是科幻的一部分，而是成為我們生活中不可或缺的存在。 因為各種資料數據不斷大幅增加，已超越人類可以承受的量與密度， 所以 AI 被廣泛用於大數據的處理與分析。
舉例來說,AI人工智慧被應用於資料分析、建構預測模型，幫助人們建立強而有力的策略並找出有效的解決方案。FinTech（金融科技）就是應用 AI 在投資平台中進行市調，並預測在何處投入資金以獲取更大的利潤。旅遊行業也使用人工智慧，提供客製化建議或是啟動聊天機器人，並增強整體用戶體驗。以上例子證明了，AI 人工智慧和 ML 機器學習可藉著處理、分析大量的資料，來提供更好、更客製化與精準的用戶體驗。
AI人工智慧與機器學習的發展三階段
今天，隨著數據的量和複雜性大幅增加，AI 人工智慧與 ML 機器學習被用於處理和分析這些大數據。儘管人類的大腦擁有分析大數據的能力，但它吸收的量會受到當下的個人狀況 (如體力、情緒等) 所限制。人工智慧不受此限制，所以能提供的更精準的預測、洞察來提高業務效率、降低生產成本並提高生產率。難怪許多行業都採用 AI 和機器學習來提高性能並推動產品開發。
德勤分析高級顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了公司智慧化轉型三階段理論，以幫助企業更好地發揮AI潛能。 (圖片出處：https://twitter.com/Fisher85M)
如上圖，德勤（Deloitte，國際四大會計事務所之一）高級分析顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了：幫助企業更好發揮 AI 潛能的「公司智慧化轉型三階段」理論：
其中第一階段為輔助智慧 (Assisted Intelligence，如上圖最左邊那一行)，AI 用以處理大數據、雲端運算，人們依據這些數據制定決策；套用在運輸系統時 車輛啟用定速巡航後，駕駛就不需再踩油門，車輛既可按照一定的速度前進，若有需要駕駛也可以做小幅度的調整；運用在醫療時，可監測生命跡象以及監測可追蹤
第二階段為增強智能 (Augmented Intelligence，如上圖中間那一行)，在企業現有信息管理系統之上進行機器學習，增強人類的分析能力。目前一些以 AI人工智慧為主的公司處於這一階段。例如用於汽車業時，其 LDWS 車道偏離警示系統的感測元件則是使用這一階段的技術：它可偵測到車輛偏離車道，而駕駛者 未打方向燈時，系統會發出警示訊號、振動方向盤等提醒駕駛者返回車道。用於醫療，則可以預知到藥品不良反應，幫助預防狀況發生。
第三階段：自主智能 (Autonomous Intelligence，如上圖最左右邊那一行)。作業流程完全自動化，完全由 AI 來制定決策並執行。例如自動駕駛、或是保險業也使用 AI 來判斷、處理保險索賠。未來幾年，會有越來越多的公司向自主智能階段發展。
根據德勤的研究如下表，為了提高生產力，導入 AI 已是各大企業科技轉型的最新趨勢。他們的預測也證明了這一點：在未來 一年內，會有更多的公司在產品和生產流程中應用人工智慧，來以提高效率與策略目標。簡而言之，人工智能有助於事半功倍。
德勤提出企業導入 AI 的五大優點，分別是：增強現有產品、優化內部運作、更好地決策、優化外部決策、自由職業者更有活力。 (圖片出處：https://medium.com/)
根據上表所列出各項導入 AI 的優點，越來越多的公司渴望使用它。然而 AI人工智慧是把雙面刃 — 用於最佳化分析過程，它不是最容易開發的技術。由於需要分析大量數據，AI 產品必需要在短時間內有效率地處理高負荷的流程。為了要將其效用有效發揮，就必須要選擇適當的程式語言進行開發，語法不能太複雜，才能夠處理複雜的過程、並且支援性高。
最適合 AI人工智慧與機器學習的程式語言 — Python
隨著各行各業越來越廣泛地應用 AI 人工智慧與機器學習，大公司開始在其相關領域進行投資，使得 AI 人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下，自 2015 年起，Python 已成為 AI 人工智慧與機器學習的御用程式語言。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出，成為 AI 人工智慧領域的新寵，原因整理如下八點：
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暑假快到了！與其讓兒子盲目拚學測，我寧可讓他先選擇人生方向~
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