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機器人
從天壇公廁到日本農場，人工智能加速滲透背後是福還是禍？
七月，Facebook臉書CEO紮克伯格和特斯拉CEO馬斯克兩人在網上舌戰，前者相信人工智能將會幫助人類，帶來更好的社會。但馬斯克批評佐伯格對於人工智能「所知有限」。
人工智能，竟讓Facebook臉書紮克伯格和特斯拉馬斯克，兩大巨頭公開吵架，不論你喜歡或害怕，AI已經全麵進入你的生活。
今年以來，所有科技業大老最關心的，不是朝鮮會不會試射核彈或特朗普的美國製造政策，而是「人工智能」。
翻轉個人生活-你1天24小時都有AI數字智能服務
7:00智能音箱morning call
智能音箱內建虛擬助理，幫你天氣預報、播新聞摘要，連叫車也沒問題
去年全球出貨量590萬台 預計2022年將增10倍
8:00搭無人駕駛汽車通勤、和塞車說掰掰
車子自己看路、找路、停車，不再需要司機，人人都變成乘客
乘客經濟高達7兆美元
紅綠燈裝上智能攝影機和雷達後，會根據車流量決定亮紅燈還是綠燈
美國匹茲堡導入後，路口車子等候時間少40％
9:00跟機器人同事上班、開會
AI律師︰交給機器人寫合約、查法條、基本法律谘詢
上千家公司采用LawGeex自動草擬合約係統，省下80％草擬和檢查時間
AI行銷人員：智能零售、Fintech提供更多行為分析，幫你了解客戶在想什麼，行銷更精準！
8成行銷主管認為2020年將革新行銷產業
13:00電腦理專幫你挑股
基金、股票買哪檔？AI理專比你更懂理財，中信、瑞銀等等都采用
普信集團用電腦演算法管理的基金，5年投報率超過10％
18:00家有大廚替你料理
從采買食材、讀食譜、煮菜到善後全包辦
Moley Robotics預計明年推出會煮至少100道菜的AI廚師
19:00虛擬教練陪你運動
根據每人身體狀況，給予不同運動建議和訓練，甚至可分析基因排列組合，事先預防疾病
先是四月，阿裏巴巴董事會主席馬雲和百度CEO李彥宏，兩人針對人工智能時代數據重要、還是技術重要，掀起一番辯論。
七月，Facebook臉書CEO紮克伯格（Mark Zuckerberg）和特斯拉CEO馬斯克（Elon Musk）兩人在網上舌戰，前者批評如馬斯克一類認為人工智能將會毀滅人類的人「很不負責任」。後者反擊對於人工智能「所知有限」，接著又於日前提出警告，比起朝鮮發射飛彈，人工智能更危險，可能掀起第三次世界大戰。
【十三年後貢獻全球GDP近五百兆】
這兩位掌管市值加起來超過五千五百億美元的企業家，第一次公開吵架，竟然就是為了人工智慧。可以確定的是，人工智能是今年他們都最關心的一件事，而且，也是所有人都需要關心的事。
為什麼是今年？因為，人工智慧已全麵進入到每個人的日常生活中，從實驗室走到企業，深入食衣住行每個層麵。
麥肯錫在中國調查了八十家公司，橫跨工業、零售、建築等傳產，有90%的受訪者都認為人工智能會從根本上改變他們的產業，這些公司舉出了一百種以上人工智能改變該產業的可能。
Nvidia與台大成立的人工智能實驗室負責人、台大資工係教授徐宏民指出，人工智能可能是自1771年來至今網絡革命後，即將誕生的第六波技術革命。
無論是對國家還是企業，未來的經濟和營收成長都跟人工智能脫離不了關係。
根據資誠今年發布的人工智能報告，到2030年，人工智能將貢獻全球國內生產毛額（GDP）14%的成長，高達十五兆七千億美元，超過目前中國和印度的GDP總和。研調機構顧能也指出，四年之內，企業有30%的新利潤會來自以人工智能為主的解決方案。
8年後，AI演算、影像辨識商機最勐──2025 年AI 前5 大應用領域預估營收
如果說去年，AlphaGO打敗人類圍棋九段棋士，讓人們看到人工智能竟然可以自主學習，在以往電腦最不可能獲勝的領域打敗人類，技術出現重大突破。那麼今年，就是人工智能真正「落地」、深入各行各業的應用場景中，全麵入侵人類生活的一年。
幾個場景，讓我們看到人工智能真的來了！
中國北京知名景點天壇的公廁，為了避免民眾過度取用衛生紙，竟用人臉辨識控製衛生紙用量，隻要取用過一次衛生紙，九分鍾內再來的話，衛生紙筒就不會再出紙給同一個人。「刷臉取紙」讓以前平均二十分鍾就要換一卷廁紙，現在一天隻需要十卷。
而在日本，小池誠原本是一名車廠工程師，他回鄉接掌父母經營的小黃瓜農場，驚覺原來把小黃瓜根據彎度、顏色和粗細等標準分成九個等級，是一項極耗費人力的工作，從來沒學過人工智慧的他，竟開始自學深度學習演算法，花了三個月讓電腦看了七千多張小黃瓜照片，打造出小黃瓜自動分類機…。
目前，基於人工智能的係統已經在許多方麵改善了我們的生活，就比如飛機的自動駕駛功能、係統的自動推薦模塊以及應用於工業領域的機器人等等。而且在過去5-10年時間內，機器自主學習算法以及先進的計算機基礎設施已經幫助我們打造出了許多全新應用設備。
但需要指出的是，我們必須明白這類“機器自主學習算法”的作用僅限於此，因為即便是如今最先進的神經科學以及認知學成就也僅僅是觸及了人類智慧最表麵的東西而已。因此我們相信將人類和機器的智慧結合在一起才是這個“認知計算”概念的根基所在，並將徹底革新我們解決複雜問題的能力。
最後更新：2017-10-08 03:37:41