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「機器醫生」是否可能改變現有的醫療體系?
「在提供健康照護上,人類將持續扮演重要角色。但在許多情況下,費用較低的、專門處理特定問題的健康照護人員,將可以被進一步訓練來補足人工智慧較無法勝任的工作。」因此,醫生作為一個「昂貴的問題解決者」的這個角色將會變得多餘。這樣的想法正確嗎?
2018/06/18 | 李秉芳
靠AI和大數據「搶救水寶寶」,台灣團隊參加紐西蘭黑客松
台灣自來水管線一年要漏掉2.5座石門水庫,「搶救水寶寶」的系統可以比過去節省超過90%時間,同時查找漏水的範圍由過去的90平方公里,大幅縮少為1至2平方公里。
2018/05/30 | FORTUNE
歐洲GDPR將揭發「人工智慧」嚴重的隱私問題
如果你的機器學習系統充滿了個人數據,那麼在GDPR的運作之下,必須能夠將這些信息從混合資料中提取出來,並改變它和限制對它的使用,並解釋該系統是如何運作的。
Google如何在電子健康紀錄中「尋寶」?
Google最近在期刊《自然》發表研究,展示了深度學習為醫療系統開源節流、提高效率的潛力。
政府官員真該好好拜讀《機器,平台,群眾》,別讓舊思維拖累未來青年
數位科技不擅長滿足我們的社會性需求,未來高超的社交能力可能比強大的量化能力更吃香,可是如果台灣教育仍擅長訓練零社交能力但很會考試的阿宅,未來似乎真的岌岌可危。
AI帶來威脅?或許你更應該關心科技巨頭的寡占
現今,AI尚停留在只有特定功能表現得比人類更加亮眼的階段,但AI擁有和人類同等智慧的未來並非不可能發生,其實目前有更加可視的危機需要關注。試想,這些被相信終有一天能夠超越人類的技術,正被掌握在誰手中?例如,深度學習研發仰賴海量數據的投入訓練,另外也需要資金和人才支持。
專訪蘇文鈺:大學教授的那些「緊箍咒」
蘇文鈺說,就算是從生物多樣性的角度來看,這也是很危險的,如果全台灣的大學教授都「長得一樣」,同一種教授就只會教出同一種學生,最後台灣的社會怎麼會多元呢?
2017/10/21 | 精選書摘
在後AI時代,女性對整個社會的影響力會越來越大
自從2006年開始,人工智慧深度學習的研究大有斬獲,讓語言影像識別、認知辨識,甚至行為預測的準確度都大幅提升。在機器學習上,人工智慧是一種「合成智能」,透過無所不在的感知器、數位足跡、大數據,經由深度機器學習演算法而得,對你的了解可能比你自己還多。
人工智慧、機器學習、深度學習之間不是等號,而是一層包一層
到底什麼是人工智慧?什麼是機器學習?什麼是深度學習?三者的差異在哪?要解決的又是什麼問題呢?
2017/07/20 | 孫憶明 (Jim)
一位父親給兒子的三個人生建議:人工智慧來了,你的未來在哪裡?
作者從一位父親的角度,提醒年輕的兒子,如何在建立良好的學習態度/方向,練習與機器相處,以及思考生命價值的三個維度,及早做準備,以因應可能帶來的龐大社會變革,也仍抱有一定程度的樂觀,面對未來。
2017/06/02 | 精選書摘
AlphaGo如何戰勝職業棋士?關鍵在這幾組學習方式
人工智慧如何不斷地進化與學習?透過深度學習、機器學習、非監督式學習等方式,在其所屬的環境中找出最佳的行動。
什麼書會暢銷?數據比你知道得更多
誰在買書?買什麼書?這是規劃出版與行銷計畫時,需考量的因素,過去僅能用專業經驗判斷,現在透過資料分析與機器學習,可以用客觀的科學輔佐主觀的決策。
2016/02/29 | 資訊人權貴
有了人工智慧,我們還擁有/需要全職的工作嗎?
駕駛員、廚師、醫學影像判讀師、農夫…這些工作在10至20年內即將被部分取代。但你以為其他工作——包含你的工作——還很安全嗎?