2017-01-08 03:01經濟日報 韓揚銘／資策會MIC產業分析師
2016年3月15日，Google的AlphaGo以4比1成績打敗南韓圍棋棋王李世石，此舉讓人工智慧又再次被各媒體關注，幾乎每天都有人工智慧的相關新聞。
AlphaGo的傑出表現，背後原理和20年前的「深藍」電腦不同，當時主要是將西洋棋譜放在電腦裡，比的是電腦如何快速找到棋譜的「搜尋能力」；現今AlphaGo是比如何讓電腦有好的「學習能力」，從中不斷自學，在短時間中獲得超凡的圍棋技術。
其實這種技術已落實在生活使用，只是常不自覺；例如使用的搜尋引擎會收集每次在桌機、筆電及手機輸入搜尋的關鍵字。出門上班後，家裡的掃地機器人在每次打掃經驗中，學習家中的地理空間狀況，讓每次打掃可從先前打掃經驗再精進時間和效率。
音樂播放軟體懂得在每天下午進入撞牆期時送出振奮精神的搖滾樂，並在睡前送上節拍緩慢的助眠音樂。這些方便又貼心的服務，需要的就是人工智慧核心「機器學習」。
機器學習為實現人工智慧的關鍵方法；傳統人工智慧著重運用清楚的邏輯學，進行問題的推論和演繹，但有許多例外情況無法用邏輯解釋，造成在推理判斷時無法令人滿意。現在運用機器學習讓系統進行自學，在各種儲存及運算成本大幅下降，只要資料量累積愈來愈多，機器就可從不斷自學，取得最佳解的能力和機會就愈高。
近年來有大廠及開放社群為加強話語權和影響力，將內部使用的各式機器學習演算法公布，讓採用的業者有如獲得大廠的機器學習能力。例如Google的TensorFlow、Microsoft的CNTK及DMTK；或是著名開放原始碼Caffe、Theano、Torch等。
許多大廠還將不同的機器學習技術結合雲端平台，讓企業以平台租用方式，選用不同的機器學習功能來加入自家系統。
藉由機器學習的開放原始碼及平台化，有助企業快速導入機器學習的行列，帶動企業運用機器學習去訓練屬於自家特有服務模型，以此和競爭對手形成差異化。
一旦機器學習的能力不再只是大廠獨有時，廠商將積極運用原始碼開放及平台的易用化，將自家產品及服務進行各種智慧化升級，整體產業形態開始由數位化逐步的變革為智慧化。當產業進行智慧化升級時，機器學習會對每個環節產生重大影響。
面對這波機器學習創造智慧化浪潮，企業主不應以購入硬體產品或軟體升級之思維，應儘早學習使用機器學習來分析內外部擁有的資料，不斷運用不同機器學習方法來精進服務的品質，一旦將相關服務校調到合適的準確度後，使用者會更依賴有機器學習所提供的服務，未來就會愈依賴業者提供的產品來完成事情。
資策會MIC簡介
資策會產業情報研究所（MIC）成立於1987年，專執ICT產業各領域的技術、產品、市場及趨勢研究，以「領航亞洲ICT產業情報暨顧問服務」專業智庫自期，扮演「政府智庫」及「產業顧問」角色。
MIC研究範疇涵蓋電腦系統、行動通訊、數據網路、顯示器、多媒體與消費性電子、半導體、環保綠能、太陽光電、企業資訊應用、軟體應用、文創產業及前瞻研究。