浪潮來襲，人工智慧正在改變你的工作型態

近幾年人工智慧的發展有非常大的突破，原本不擅長辨識圖像、聲音與字串內容的電腦，已經一步步學會分辨內容，甚至能協助人類進行預測與判斷；還能協助黑白影像彩色化，原本一個鏡頭的黑白影像，可能需要耗費五天才能完成上色作業，透過深度學習的影像處理技術，僅需一天就可完成？或是透過預測乘車數量，讓每輛計程車每日能增加兩千日圓的營業額？

到底人工智慧是什麼呢？如同《人工智慧在台灣》一書中所提，人工智慧的定義，簡單來說就是：任何讓電腦能夠表現出「類似人類智慧行為」的科技；更具體一點的說法，人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策，並採取行動幫助我們解決問題的科技。

技術大突破，人工智慧邁向第三波浪潮

其實，打從 1950 年代電腦發明以來，人工智慧已經走過兩次寒冬，直至近年的第三波人工智慧浪潮，運用機器學習技術來計算規則，因為資料量夠大，再加上電腦運算速度的提升，讓機器學習有能力，找出比人類說得出口的規則更加精準的規則，才讓人工智慧出現突破性的發展。

機器學習包含傳統機器學習與深度學習，其中備受矚目的「深度學習」，是種機器學習的方法，藉由模仿人類大腦神經元的結構，定義解決問題的函式。它是一種具深度 (多層)的 Neural Network，讓機器可以自行學習並且理解機器學習時用以表示資料的「特徵值」，又稱為「特徵表達學習」。

由於深度學習適合用來處理非結構化及序列資料，例如文字、影像、聲音、影片等都是生活中常見的非結構化資料；近幾年常見的人臉辨識、語音辨識、自駕車、醫療診斷、對話機器人等，都與非結構化資料有關，因而相較於機器學習，深度學習基本上能提供較好的解法。

雖然這一波人工智慧，在某些領域的表現優於人類，但並不必擔心它會比人類聰明，甚至支配人類的狀況出現。因為第三波的人工智慧，並沒有賦予電腦任何「思考」的能力，所以人工智慧絕對不會比人類聰明。

不過，即使是人工智慧所擅長的領域，如果沒有足夠的資料量，沒有訓練資料，就沒辦法找到規則，沒有辦法讓電腦擁有人工智慧。

人工智慧正在改變你的工作型態

在鄰近的日本企業中，我們也可以看到許多應用深度學習的案例，例如近來技術大幅提升的影像辨識應用上，就能看到用於自動結帳上的無人櫃檯、協助照片分類，或是運用於社群網站的圖文分析，協助企業掌握消費情境等。

在看過許多 AI 應用之後，也許很多人會開始擔心「人工智慧是否會開始取代我們的工作？」我們從大部分的應用中會發現，目前最容易被取代的是單一且有規則的作業，例如產品瑕疵檢查、資料整理等。未來，人工智慧也許將成為一項通用基礎科技，如同網路或是行動裝置等，如同《人工智慧在台灣》一書中所提到，「人工智慧將帶來新的產業、新的商業模式及就業結構，當然，這也代表它將可能消滅現有的多種職業。」

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