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讓我們站在巨量資料的肩膀上, 看得更高更遠

2016/8/4  
  

person-apple-laptop-notebook    
文編/Teresa

 


你的工作到底運用了你多少的大腦呢?

如果你的工作比較需要使用到較多的腦力,你就越安全。
在人工智慧的初期,人們普遍認為電腦會在取代白領階層之前,先取代藍領工人,
這是因為白領階層的工作需要花費較多的腦力。

但是許多事情原來並不是完全如此,
機器人會組裝汽車,但它們並沒有取代建築工人。
在另一方面,機器學習演算法卻已經取代信貸分析師(credit analysts)
和直銷人員(direct marketers)。

事實證明,對於機器來說,評估信貸申請,
比在一個建築工地四處走動而不會被絆倒還要容易得多,
但對於人類來說,這種情況剛好相反。

還有我們可能會問,是否最終有一天,
人類的所有工作都會被電腦與機器人所取代。我想應該不會。

即使這一天終將到來,應該也不會來得太快,
那時,電腦和機器人就可以把一切事情做得更好,
至少對於有些人來說,屆時仍然會有工作可做。
舉例來說,機器人可能可以完美地模仿調酒師,甚至與客人閒談,
但顧客可能還是比較喜歡知道他們的調酒師是人類,
沒有其他原因,就只是因為他是人類。

未來擁有人類服務生的餐廳,將會讓人感到特別的尊貴,
就如同手工製品會讓人有這樣的感受一樣。
同樣地,即使人們已經擁有電影、汽車和汽艇,但還是會去劇院看戲、騎馬和駕駛帆船。
更重要的,某些專業人士是無法取代的,
因為他們的工作需要具備一件事情,
這是電腦和機器人透過定義也無法具備的,
那就是人類的經驗。

我這麼說並不是指那些矯情(touchy-feely)的工作,
因為矯情不難偽裝,機器人寵物(robo-pets)就是一種成功的見證。
我所指的是人文科學(humanities),
這個領域正好是你若沒有做人的經驗,那麼你就無法理解箇中的一切事物。
雖然我們會擔心,人文科學是一種死亡螺旋(death spiral),
不過一旦其他行業已經實現了自動化,它們便能夠浴火重生。

一切事情越是能夠透過機器學習便宜行事,完成工作,以人為本的貢獻將會越顯其價值。

nature-sky-sunset-man  


讓我們站在巨量資料的肩膀上, 看得更高更遠
──臺大資工系系主任 趙坤茂

「2016 年6 月的最後一堂計算機概論課,

我問:「十年後,你是否會和某機器人成為知己?」

大約三分之一的同學回答可能會,認
為人工智慧進展神速,
或許會出現很貼心的機器人,比誰都了解
你,甚至比你自己更了解你。
另外有大約三分之二的同學回答不
會,畢竟機器人只是協助人類的工具,
它所說的每一句話都是
「算」出來的,在情感上無法真正交心。

無論如何,未來機器人允文允武已是公認事實,
其背後推動力
來自於機器學習的革新、運算資源的躍進及巨量資料的累積,
使得
機器人能夠深度學習,不僅可以無日無夜學習,還可本尊分身一起學習,讓人類望塵莫及。

現在,就讓本書為你揭開機器學習的神祕面紗。
對於有志了解
機器學習的讀者,這是一本極佳的入門書籍。
作者佩德羅.多明戈
斯以生動活潑的專業論述,
深入淺出地介紹了機器學習的五大學派:

符號理論學派(Symbolists)、類神經網路學派(Connectionists)、
演化論學派(Evolutionaries)、貝氏定理學派(Bayesians)、類比推理學派(Analogizers),
讓讀者能理解機器學習的關鍵原理,並
對現況有所掌握。


多明戈斯也呼籲開發一個結合五大學派重要特點的單一演算法,
稱之為終極演算法(the ultimate master algorithm),
該方法可
以從數據資料中,習得這個世界上過去、現在和未來的所有知識。

我們不禁要問:終極演算法是否存在呢?
如果存在的話,它必
須像金庸小說《笑傲江湖》中的吸星大法,
可以將別人的內力化為
自己的內力;
但它又不能像2016 年3 月微軟推出的聊天機器人Tay
那樣消化不良,
在網友的調教下,居然頻頻說出種族歧視的跳針發
言。

我個人對終極演算法是否存在抱持著比較保守的看法,
追尋聖
杯的結局,很可能如同《功夫熊貓》電影一般,
到最後才發現最高
的武功祕笈竟是一部無字天書。

不管終極演算法是否存在,機器學習已讓我們站在巨量資料的肩膀上,看得更高更遠。
各位朋友,請接受多明戈斯的邀約,參加
這場機器學習的知性饗宴!」


 

立體書封(有書腰)