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。
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！」
