AI时代跨域竞争力布局与提升
企管三丁 高煜杰
今日感谢老师邀请到洽吧智能(BravoAI)的创办人兼董事长赵式隆先生(最新的身分，赵先生出任台北市政府蒋万安市长小内阁资讯局长)，也是国立阳明交通大学经营管理研究所兼任助理教授、国立教育广播电台“创青宅急便” 节目主持人，自19 岁就开始创业，是名符其实的“斜杠创业家”，专长为创新创 、计算机工程与资料科学以及金融科技，学术及实务经历完备，兼具年轻创新思维，有助智慧城市、大数据应用等各项数位创新工作的推动。
赵式隆先生是一位杰出的青年才俊，看著他专业又充满自信的演说，分享他在求学及创业过程中所遭遇的各种有趣经历，学生从中获得许多的体悟与启发，确实激励著台下所有的听众，斜杠学生成功激发创业梦的标竿典范。关于他的创业故事在网路上一直不少，而当中最广为人知的，则是他讲过的一句话：“创业，就像是抢银行。”在不连续创新的时代，赵式隆却有著连续创业的经历。从募资网站、支付工具到至今洽吧智能的机器人客服，不到一年，他就换了六个创业题目，的的确确让赵式隆感受到“创业就像是抢银行”。因为创业不仅需要组织好计划、好团队，需要能顺应快速变动环境的机动性，更可能在初有 成果时，就碰到“黑吃黑”。
赵式隆坦言，创业成功的机率其实不比抢银行高，创业这条险恶的天堂路确实不好走，但若坚持走下去，最后柳暗花明的例子也不少。一波三折的路途，没有消磨掉赵式隆的热情，反倒让他有著更深刻的体悟。他发现，每个当下看似孤立的点，只要走得够远、够久，它们都能连贯在一起。 因此，没有任何事是偶然的，也没有任何事是徒劳无功的。他提醒著我们年轻人，在日新月异的不连续创新时代，过去所学的技能可能会一夕间沦为无用。让自己能够快速面对趋势、适应趋势，保持长期竞争力成了最重要的课题。
最后也鼓励同学们能保持好奇心，不要逃避踏出第一步，因为我们往往害怕的不是失败所造成的后果，而是面对失败的心态，所以期许大家能够跳脱出舒适圈并勇于尝试！就像在跑步机上，不断奔跑是为了留在原地，在所有事物都快速变迁的环境里，赵式隆就是用不变的好奇心，不断地探索这个世界，为自己在潮流里攫到一席之地。个人认为“斜杠创业家”赵先生成功的创业，是年轻朋友们学习的标竿典范。 教育真正的价值是在于发现最适合自己的学习方法。在变化快的现今与未来，如何组织一套学习新事物，内化成为自我学习的方式。保有自己生存的竞争力更是 一项重要的启发。
企管三丁 申倩瑜
这次的演讲主题为AI时代跨域竞争力布局与提升，讲者在一开始就提到“好危机”这个说法，让我感到新奇。以前我们听到危机，通常都会觉得是不好的事情或是可能面临无法挽救的状况，但讲师提到“好危机”，例如疫情，疫情虽然造成我们生活上有许多不便 ，却也使资讯和数位相关产业或产品进步，带动国家整体前进。人工智慧带给我们的生活有著许多的影响，讲师举的例子是保险，一个保险从业人员从入职到退休，顶多能阅读上万份的保单资料，但人工智慧却能在两个礼拜看完公司从创立至今每个人员所做的保单，这个速度是人类完全无法比拟的，而这也正是“经验法则”和“勤能补拙”的道理所在。
而目前的人工智慧应用在许多地方，像是最常见的对抗式影像、图像辨识、人脸辨识、自动驾驶等等，但讲师提到其实现在图像辨识已经做得很好了，但如果遇到过于相似的颜色或皱褶，可能还是有误认或是认不出来的情况，例如焦糖冰淇淋和小喵又或是面包和树懒，这是电脑可能会遇到瓶颈，也是人类胜过机器的地方。机器速度可以胜过人类，但创造演算法只有人类可以做到，人的可贵在于脑补和创造，只有人类可以做到举一反三和无中生有。
讲师在演讲后段有提到五个建议，让我思考了很多。第一个是自学一样东西，因为我很喜欢韩国的娱乐和文化，因此学好韩文去韩国自由行一直都是我的小梦想也是一直都想做的事，之前暑假时有看书和上网自学，但后来因为开学所以就慢慢荒废了，其实觉得非常可惜，毕竟语言技能不嫌少阿；第二个是认识这个世界，讲 师有提到如果是学生非常建议去实习，对我来说，这可能会是明年大四计画要做的事， 透过实习实际了解产业的概况和运作，相信肯定对我们未来的工作有所帮助；第三个是正视中国的崛起，我平常也会看一些中国的戏剧或综艺等等，也很常看到一些大城市的介绍之类的，中国产业和社会的进步是我们没办法忽视的；第四个是学好英文，这我们认为是最重要的，我们不可否认，英文依旧是现今最普遍且最通用的语言，因此学好英文是不可避免的，尤其对于商学院的学生而言，因此我也计画在毕业前能考取多益，希望能考取好成绩，为未来工作提供一个漂亮的证书。
最后一个是加强自己的表达能力， 在这个项目上我认为我有逐渐进步中，因为以前的我，是不敢上台的，且如果真的上台，拿麦克风的手都在抖，也不敢看台下的同学，但现今可能因为需要上台报告的作业项目较多，有累积了不少经验，虽然不能说完全不紧张，但拿麦克风的手比较没有这么抖，且也比较敢抬头看台下观众了，希望未来能在上台报告和表达上更加勇敢。透过这次的演讲收获良多，不仅仅是AI的专业知识，更让我对未来工作所需技能有更多的想法和思考，社会和产业不断的转型和蜕变，唯有不断加强自己和充实自我，才能共同进步，跟上时代，适应未来。
企管三丁 吴秉谚
今天有幸能够参与赵式隆“AI时代，跨域竞争力，布局与提升”的讲座，在演讲开头引用了邱吉尔的一句话：“不要浪费任何一场好危机”，开启现今AI时代的定位和疫情下发展的新型态模式。
最初的有关机器深度学习的重要性，其中以台湾的驾训班“原车原场”考驾照的制度为例，说明经验法则要如何运用在机器学习上，虽然我们在驾训班透过教练所教授的技巧能够在原本场地能够熟练学习，尤其是每天都在同一个场地开著同一条路线，简单来说就是要把“熟能生巧”的概念应用在机器的深度学习上。图像识别最成熟的领域为人脸辨识，讲师举例了很多生动的例子，因为宠物的毛色和许多物体实在是太相近了，所以有时候电脑会把他们辨识为同一个物体，但已大部分的人们来说，透过经验法则还是能够分辨出来，反而对于长相很相似的一些人物我们常常就会搞混，但电脑反而能轻易的辨识出来是哪个人。
下一个讲的议题是“神经网路vs大数据，以农业保险为例”，有些畜牧业向保险 公司投保，说明在一些幅员辽阔的地区，为了防止诈领保险的问题，如果保险公司想 要去勘查是否猪只有死亡的事实，为了减少所花费的交通时间，是否可以将人脸辨识的概念运用在猪脸上？但讲师有提到技术上仍有困难，除非我们要每天观察猪只拍摄他们的照片，主要是图片的资料库不大，因此可能有错误辨识的情形。
提到交通，讲师有提到现今的自动驾驶的错误辨识率已经从三十分之一降低到三千万分之一了，虽然说这样我们如果开著自动驾驶的车比以往更安全的一些，但我认为身为驾驶的还是要十分注意周遭的路况，因为很有可能遇到的就是在系统资料库没有发生的事件，因而发生交通意外，我本身是已经有考到汽车驾照，但我还是倾向手动开车为主。
讲师还有向我们提出一个有关两难的议题来做选择，我觉得世界上有很多像这样的问题值得思考，包括之前国外大学提出的电车问题，还有宗教哲学观看的生命教育电影，小学生们是否该把自己亲手养大的小猪吃掉？讲师的问题是如果在路上遇到一名遵守交通规则的老太太和牵著一位小孩的孕妇但并未遵守交通规则，两个一定要选择撞一个 ，我当下思考是选择后者，大部分的人认为应该要前者，但我认为对于年龄的判断条件本身就是一个偏见了，而且如果后者幸存的话，下次他可能会再度违规，因为一般大众总是对妇女儿童的身分有受保护的想法，因此他们下次如果又再度违规的话，他 们以该身分违规会害到更多遵守交通规则的人。
在结尾时讲师提供给我们未来很多受用的建议，其实这些想法和建议我认为是用在每一个大学在学生或是将迈入职场工作的毕业生，以我们现在的角度来看，有人说大学所学的一些知识并不会在职场上用到，在大学三年的这段期间也许我可能有这样的感受，但我认为大学学的并不只是知识，而是在学习过程或是与他人相处合作这难能可贵的过程，即使是毕业了也没有像这样的机会能够与同学互相学习，未来出社会反而有更多的竞争利益关系，我觉得在大学能够探索自己想学习的知识是幸福的，因此我也把握当下的每一个学习机会。
其中也有提到提升国际观的概念，不管是对岸的中国大陆还是其他国家，都有值得我们去探索学习的地方，有特别提及中国沿海的主要城市如广州、深圳和上海等，虽然在台湾的媒体上总是将中国大陆的城市形象描述 得很落后，其实不然，我有在网路影音平台浏览器利用英文搜寻一些中国城市漫步旅行，其实他们的城市规划和台湾相比更井然有序，离我们较近的泉州市，虽然传统市场和老街和台湾的差不多，但主要交通要道的交通号志、分隔岛、道路号志和标线等比台湾更为整齐，除了现代化建筑外仍有保留许多中国传统建筑，而且路上很少机车，大多是汽车，虽然说可能仍有其他缺点，但从其他外国人纪录的中国城市视角来看，并不是我们所想像的那样，因此我们可以学习跳脱既有的框架思考套用在不同的人事物，我们就会有不同的观点和想法，因而成长。
企管三丁 张家玮
人工智能成为即将取代人类劳动力的最新技术。无论是超市的自助结帐系统，还是物流运输系统，人工智能在目前已经取代了大部分重复高、操作性的、高度依赖记忆与稳定度的工作。这也是今天演讲中赵式隆董事长有所提出的。
赵式隆董事长以AI为核心，讲述了目前现阶段人工智慧的发展概况。他用了很多例子在佐证他今天所讲的核心。例如他以民众考驾照为案例，来说明人工智慧发展技术。许多刚考完驾照的人面对陌生的路况会感到害怕，因为一般在驾训班里面训练的场地往往会有些小标示，实际上路的状况却截然不同，我们除了要注意最基本的红路灯，还要顾及当时的交通路况。通常这个时候经验老道的驾驶者，给出的建议通常就是多加练习，才能提升自己的开车技术。那人工智慧的角色就会像一个驾驶员一样，人类给他们输入“经验法则”，他们就可以经过不断的学习累积经。
虽然机器学习，每次只能进展一点点，但好处就是他们不会像人类那样会感到怠惰或厌烦。因此，机器最后可以累积出惊人的进展。就像是大家熟知的AlphaGo，可以不眠不休地学习各种棋谱，最后赢过人类棋王。再来赵式隆在演讲中也有提到，AI的第一项专长是感知能力。他举例网友分享的“吉娃娃vs.玛芬”梗图，玛芬蛋糕里的葡萄干与吉娃娃的大眼睛很相似，这对AI的辨识造成阻碍。不过机器透过不断地学习，错误率已经有大幅度降低了。
前述所讲的都是机器人的优点，他们也有缺点。在对于新闻稿、各式文章往后都可以交由机器人写作观点，这个想法很难实现，赵式隆以AI创作诗词为例，尽管机器人所作的诗词的押韵会很到位，但没有展现文字真实的艺术美，缺少情感。他强调：“AI运用到新闻写作，最多就是写写客观的陈述，很难写出有深度评论的文章”。
那要怎么不被人工智慧所取代呢？答案就是保持学习，可能你所学的很多东西在20年后就派不上用场了，但有一个东西不会因未来的趋势而淘汰，就是你的心理素质。拥有足够坚韧的心理素质以及必备的情商来反复重塑自己，在一生当中不断学习，改变学习的方法。以往的学习就像是在建造房子一样，现在的学习应该要像是搭帐篷，你可以把它折叠起来，并且可以迅速、容易的移动到另一个地方，这样才能不被AI或是任何人取代。
企管三丁 吕偌薇
我们都知道现在的趋势是数位化，应该说是正在进行式，企业如何应对数位的转型是现在很重要的议题。从疫情开始到现在的普及化，可以当作一个重要分界点，分界出企业对于数位化时代的发展阶段，赵董事长有提到虽然台湾很幸运的在疫情爆发初期很努力的维持住病毒的侵袭，让我们跟世界的生活仿佛是平行世界，但我们必须思考到一个问题，那就是当全世界因为疫情的蔓延开始做出许多改变时，我们却还停留在原地，其实这不是一件好事，换个面向思考现在我们也受到病毒的肆虐，同时我们也正在和全世界一起转型一起变化，代表者我们也正在跟上世界的步伐，由此可见疫情的发展，对于台湾在产业技术发展上也有一定实质的帮助。
在演讲中赵董事长有提到我们和机器人相互的关系与差别，其中的图像辨识就可以用来识别机器人与人类的差别，像是在网路上要登入帐号密码会出现图像识别，在这种时候对于电脑来说可能会有欺骗电脑视觉的图片来混淆电脑，当然我们不会有这种问题，对于电脑来说一项物品的颜色外观形状都可以很容易的和其他东西混淆在一起，因为他们没有清楚的五官来辨识，所以其实以人工智慧来说，最成熟的领域就是人脸辨识，我认为若要说到未来的话，其他领域一定会越来越成熟，甚至是做到精湛的程度。
这时候就会有一派人士认为万一哪天机器人有自己的意识，不被人类控制了，可能会产生极大的问题，我觉得目前的人工智慧尚未完全成熟，且赵董事长也有提到现今的人工智慧都只是模拟，就算未来真的成熟化，他们也无法做到我们人类能够做到的举一反三和无中生有的想法，虽然机器的计算速度可以比我们快上好几倍，但是最重要的是我们人类才能创造出新事物，而机器没有办法。赵董事长说过人工智慧只发挥了人类“左脑”的功能，创造不是大数据的问题，而是小数据，甚至是无数据的问题。
前面提到以现在的疫情时代来说许多企业面临转型，甚至是许多企业因此倒闭，同时也因为疫情带来的数位化，而打造了许多新机会与新的生活模式，最能贴近我们的，大概就是远距教学和居家办公了，因此出现了一个新名词叫做“数位游牧”，因为不需要被绑在办公室上下班，许多人都在家自由调配工作计画、工作时间，甚至是搬到其他国家享受生活，同时远距工作也不会成为一个问题，我想在10年前大概没有人会想到现在的生活方式。还记得以前看过一张图片，是我们从飞机被发明后人类的适应时间，一直到脸书发明后的适应时间，适应时间越来越短，从几十年到现在变成一两年就适应，面对不断创新的未来，我们必须要拥有能够快速去适应的能力，才能跟上世界的脚步，这场演讲收获很多，也谢谢老师可以请的这么好的演讲者与我们分享，这些事情都正在发生变化中，我觉得我们应该都要有一定的认知，去了解目前的局势变化，对我来说有一定的启发程度。
企管三丁 曾于庭
这学期的最后一次演讲，请来了赵式隆先生来为我们说明关于AI时代跨域竞争力布局与提升，一开始他引用了英国首相邱吉尔的名言:“不要浪费了一场好危机。”当疫情肆虐全球，各国已在困境中采取措施，台湾虽防疫佳，却也与其他国家有所脱节，好险的是台湾后来有像其他国家一样开始使用远距交流，透过这次的疫情“危机”与世界接轨。
我印象最深的是赵式隆先生以考驾照例子来为我们解释AI技术，在驾训班考到驾照不一定代表你就能上路，因为驾训班在训练时车里都会提供一些小标示给我们，实际上路情况却完全不一样，除了要多注意交通路况以及交通号志，你还得熟悉不同的车型，当你问起已经有经验的驾驶人，要怎么才能提升开车技术?大多数的人通常都会回答:“多练习就好了。”而AI如同那些有经验的驾驶人一样，机器透过人类所输入的经验法则，大量的重复学习增加正确率，就像人类借由经验来增加智慧。但不同的是机器不会像人一样偷懒或怠惰，机器可以在一次次的学习下累积出惊人的进步，举例来说赢过人类的AlphaGo，就是研究了古往今来无数的棋局才战胜棋王，还有AI的感知能力方面，他提供了吉娃娃和马芬、猫咪和焦糖冰淇淋这些相似的图片，说明机器在深度学习下识别的准确率有所提升。
AI虽然厉害到能够做那些人类不想一直重复或需要高强度记忆的事，但人类还是有比机器更厉害的地方，在这科技蓬勃发展的时代，身为学生的我们可以做的就是赵式隆先生所说的，去认识这个世界维持关心外界的习惯、正视中国的崛起不要忽视，去北京、上海、广州、深圳看看，还要学好英文，因为英文是通往世界的钥匙，并且加强自己的表达能力，在此谢谢老师邀请赵式隆先生来为我们演讲，这次的内容让我获益良多，对AI也有了更深入的了解。
企管三丁 李晓琪
很荣幸能够在这一天听到未来局长赵式隆先生的演讲，在演讲中说明了很多对于未来科技将会影响我们生活及企业的变动，对于AI时代下跨域的竞争力布局的提升我们该如何应对等方面的讨论。
首先，根据人类快速的进步，同样的，企业的发展也开始有了转型的变化，在疫情前，大部分企业顶多具备一般民众所接触的工具，像是电子邮件、影音等传播媒体，但在2020年经历了疫情严峻的状况下，人们在防疫的情况开始有了新的想法及商机，逐渐改变生活上的许多不便行为模式，而企业也开始根据人们的行为举止及政府政策开始转型，像是网路银行及电子商务的兴起，亦或是推广皆带动了许多长期科技题材的发展，包括远距工作、医疗科技等。
因为有了这些企业的数位转型，我们可以知道所有曾经不太可能会发生的事情，在AI技术的发展下，都有了些可能性，像是赵式隆先生有提到关于机器学习的重要性，在那之前，虽然机器已经可以做出来，然而，它却无法明确的执行我们的目标，而如今，我们可以透过经验法则将这份明确的目标传达给机器，让它能够透过经验知道接下来的它该做什么任务，而经历多次训练熟能生巧到可以完成人类的要求，那将会是人类的一大进步。
而也有提到最近在网上流行的一款聊天机器人Chat GPT，它会生成类似人类会写出来的文字，甚至可以自然地回答众多问题、精通许多学科，并且它采用深度学习，根据从网路上获取的大量文本样本进行训练，让它像是如人一般进行对话。然而透过赵式隆先生的演讲，我不禁对于Chat GPT有了更多的好奇，于是去查询了一些资料，而他虽然可以与人沟通、解决问题甚至是近期引起许多人讨论的论文抄袭，然而我们不禁要开始思考安全的顾虑，害怕错误的资讯将会为对话机器人领域带来巨大影响，助长AI技术迈向不好的发展，而这一想法更有可能会被有心人士加以利用。
而最后，也提到“万一机器人取代人类该怎么办?”我认为正如演讲者所说，人类的不完美正是胜过机器的契机，在许多时刻，我们不一定能够在准确的场合想出好的对策，像是思考企划点子时，我们总是透过灵机一动的想法，创新出好的想法，这是机器人所无法达到的境界，假设真的可以想出新点子，我认为这依旧无法比拟人类的创新能力，因为人类总是可以想出异想天开的点子，达到前所未有的惊人价值，这正是人类可以赢过机器人最强大的武器。
企管三丁 王为淳
这次的演讲主题是：AI时代跨域竞争力布局与提升。并邀请赵式隆，准台北市资讯局局长来替大家分享。
首先他提到数位转型，顾名思义就是产业如何适应未来的智慧网路与环境变化，从疫情前大多数的企业还在数位启蒙的阶段，经历局部推广、扩展复制、运作管理、再到优化创新这个最新阶段，运用科学方法以及人工智慧实现完全自动化，这些技术的革新都为台湾产业带来非常不一样的变化，要实现全体的进步，并不是某一个企业或是公司特别突出，而是集体都在同样的背景与技术下一起往前，并努力与国际接轨。
接下来也提到人工智慧的现况，目前较为纯熟的人脸辨识系统背后其实是透过所谓“工人智慧”的堆积而起，例如脸书在使用者一天无数次的标记与分享下，逐渐成为最大的人脸辨识资料库等。另外令我感触较深刻的部分是虽然机器无论在计算还是反应上都比人类快上许多，但机器办不到的是人类独有的脑部和创造，这些是机器再怎么智慧都很难轻易办到的，现今的人工智慧都只是在模拟，而非真正的对于事物了解，就像局长举的范例，人工智慧祇发挥了人类左脑的功能，右脑仍是依靠人类的创造力与想像力。
最后局长认为有五句话能够对在这个阶段的我们有些帮助，第一点：自学一样东西，主要是希望我们在自学的过程中找到属于自己学习的方法，因为每个人的思考与逻辑模式都不同，找到最适合自己的学习方式对未来不管做什么事情都非常重要。第二点：认识这个世界，由于这个世界的变迁速度越来越快，我们需要经由不断接触与关心外界的事物才能保持一定的敏锐度。第三点：正式中国的崛起，中国的崛起已经深深影响国际上的政治以及贸易等，未来中国可能是我们最重要的竞争者或是伙伴。第四点：学好英文，英文在目前还是通往世界最重要的钥匙，掌握好自己的英文能力能更有机会与这个世界进行交流。最后一点：加强自己的表达能力，能够好好的把自己的想法表达出来才能在机会来临时立马把握住，不要让自己在面临好的机会时因为无法好好表达而错失。
企管三丁 张榕茜
在本次还未听演讲时，有去网路上看了这次演讲的题目，在得知这次的演讲是 要讲述 AI 时，我自己认为对于 AI 其实不陌生，但对于 AI 的了解大概是停留在大一上自然科学导论的时候，后来其实也很少去探索这一方面的事情，直至本次赵局长的演讲，开始增加了许多我对于AI各方面的知识，有些观念也渐渐地借由本次赵局长的演讲，有了许多不一样的见解，也能从赵局长的口中，得知许多以前没有想过的事情，也得知AI在这个世代的利与弊，还有如何去提升自己的竞争力，才能成为在AI时代下，是运用AI而不是被AI取代的人，这些都是在听完演讲后开始去思考的。
赵局长在演讲的一开始先讲述到疫情下的状况，有许多人在之前疫情还未爆发 时，我们都会希望如果社会大众都没有得病，那会是最好的状况，所以当时的我们是在安稳可以正常外出的情况下生活，对比国外已经不能随意外出的情况下，我们在网路资讯方面似乎是比别人还要落后的，赵局长在讲述这件事时，我自己是之前从来没想过的，但当从局长口中说出时，我不禁去思考，在之前台湾疫情爆发时，我们是如何生活的，我开始去想，如过没有疫情大爆发，我们会想要去使用远距的软体吗? 这样新的传递讯息方式，也因为疫情融入了我们的生活。
后面的内容赵局长讲述AI深度学习的部分，对于AI深度学习这方面的知识其实满陌生的，以前就有听闻Alpha go的围棋比赛，这个比赛对于AI的发展有了新的突破，也为这个世界投下了震撼弹，但人们却不得不承认，AI 能读的资料比人类的脑容量还要多的，所以相对于人们善于学习的左脑，善于艺术方面的右脑就更加重要了，因为在艺术和创意方面是目前AI无法发挥的，但后续赵局长又说了一个例外，在一场绘图比赛中，一名有心人士整合了许多名画所创造出来的AI绘图，竟然拿到了第一名，这场比赛颠覆了我们之前的想像，但以我自己的想法来说，我认为以绘图方面来说，最近我看到了市面上有很多流行 AI 绘图软体，确实最近开始有ㄧ些人担心AI绘图是否会造成一些绘图师的职业遭受打击，但以我的观点来说，AI 始终为无生命、无感情、无温度的，无论如何人都是能借由绘画传递温度和感情，这就是人与AI的差异，同时也是人类可以胜于AI的地方。
AI 对于我们的日常生活有了许多不一样的改变，可以看到AI在各行各业中扮 演著不一样的角色，即使某些职业很快的被取代了，但我始终相信，人是凌驾于AI 的，AI是被人所操控的，AI 是使我们的生活来越好，在工作机会方面，我认为是类型变了，而不是工作机会消失了，我相信只要人们持续保持著温度，这就是 AI 所无法替代的。
企管三丁 柯晓𬭚
从演讲里认识了一个新名词—新常态。新常态就是由于疫情的发展与趋缓，所衍生出的一个阶段。比如数位学习、视讯会议、在家工作、影音串流、线上购物、健康意识及卫生保健等等。在赵式隆董事长的演讲里有讲到企业数位转型演化的冰河时期。从我们疫情前大部分的中小企业程度是数位启蒙，而疫情发生后再到局部推广，慢慢地再到扩展复制。而疫情衍生的新常态帮助了我们企业的技术跃进，从运作管理的新常态存活程度低标，再到优化创新的新常态存活程度均标；这些其实都是受到疫情的影响。在某种程度上，本地的疫情发展，其实对于台湾产业在技术上与国际趋势接轨有实质帮助。这些一步步的数位转型，都是产业如何适应未来的智慧网路。所谓的进步，其实不是一人走百步，而是百人各走一步。
之后董事长也有讲到机器学习的重要性，也就是深度学习的重要性。我们人类了解的事情，其实远比能明确说出规则的还要多很多；在机器学习之前，许多任务没办法自动化，因为我们没办法把明确的规则写下来让机器来执行。而如今的机器学习，现在已经找到了一个方法把经验法则传递给机器人了。所谓的经验法则其实就是人类有能力做到，但没有办法确切解释如何做到的。例如：辨识人的声音，到下围棋时的神之手或开车。这些都是我们明明都会做的事情，但我们却不知道怎么解释为什么我们会这些事。
这也让我想到老师在上课时也有跟我们解释人工智慧、机器学习与深度学习之间的关系：深度学习是机器学习的一个分支，而机器学习是AI的一个分支。AI是包在最外层、机器学习在第二层、深度学习是最里面的第三层。而深度学习的原理是透过训练&预测，从机器学习的深度神经网路演进而来的。这些都是让人觉得不可思议的电脑程式，AI也包括其中。AI更是创造了智慧的生物辨识系统，增加了很多生活上便利性及安全性。
董事长在演讲里讲了这句话：不连续创新的未来，最重要的是快速适应的能力。我觉得这句话真的讲得很好；面对科技的日新月异，我们每天能研发出什么、要面对什么都不知道，如果只是一直不停的要去创新，而最基本的适应能力都做不到的话，那么创新这件事就会变得没那么有意义。
赵式隆董事长的演讲真的很精彩，很庆幸自己有机会听到这场演讲！谢谢
企管三丁 吴祥玮
科技影响著我们的生存方式，决定了我们如何生活、工作、旅行和与外界连结，日常生活与网路科技连结也变成是现在的一种新常态，例如在网路上购物、云端数位学习、线上会议等等。人工智慧和云端服务的结合，也使我们的社会和商业运作变得更复杂且精确；工厂和农场也正以创新的方式使用资料，不过其应用人工智慧的方式与其他领域截然不同，工厂和农场并未将重点放在最终使用者身上，而是著重于产品、农产品与机器，正因如此，就会需要在感测器、机器人、自动化以及营运最佳化方面进行投资，而人工智慧目前也在金融领域的主要应用是高频交易，从极短时间的市场价格变化中寻求获利的程式交易，比如利用某股票在不同交易所间的微小价差进行获利。
赵式隆董事长提到“企业数位转型演化的冰河时期”，从数位的启蒙到新常态之下，可以期待的技术跃进扩展复制再到优化创新，一一的为我们解释这部分的发展过程，同时也说明企业与科技连结的重要性。另外，赵式隆董事长也提到人工智慧，电脑是透过不断的看照片学习来辨别事物，但如果过于相似的东西会分辨不出来，但有趣的是电脑在辨别人脸这一部分是非常厉害且准确的，像是例子里出现几位长相看似非常像的艺人，在我们一般人需要花点时间来确认以及辨识是哪一位艺人，但人工智慧系统就能快速辨识出他们的差别。机器能够在特定演算法框架下算得比人类快很多，但演算法本身的创造过程是只有人类才办得到的，赵式隆董事长也用火箭来类比深度学习：“引擎（神经网路）+燃料（大数据）”，至今的人工智慧都只是模拟，尚未能称真正的了解。
当今科技日新月异，每天都有新科技诞生，我们的生活也会因为科技的发展，变的更加便捷和梦幻，有些科技，目前可能还没有到达真正应用的阶段，但是可能会改变我们未来的生活。近年来的人工智慧直观的问题经过这几年的蓬勃发展都已经大致被解决，现存待解的太多数问题不是技术上的难度，而是对领域知识了解不足，换句话说，产业早已经不缺好的解决办法，真正欠缺的是好的问题。
企管三丁 周祐群
资讯管理心得 我听完赵局长的演讲完后，觉得他非常像我的表哥，就是一个很专业的、有雄 厚知识背景的一位科技人才，他们的演讲不好笑，但每一句话都会让我学到很 多东西。我觉得，赵局长他虽然说 AI 产业越来越聪明，可是在他这么聪明的人来看，其 实我们现在的科技越来越偏重于一方面的发展，但其实整体性而言，一个科技 的进步，是需要各方面人才帮忙，一个科技才有可能完善，这让我不禁想起现在的家长和教育，都是在告诉我们，理工组的未来比文组商组来的更有未来发 展和成就，但是这种想法是对的吗？
当这个社会所有的精英，都集中在了某一个区域，这对一个国家的发展，真的 是对的吗？我们国家需要的是各个方面齐全的人才，而不应该单一著重于一个方面领域的发展，就像赵局长所说，有很多比他聪明百倍的人，都已经在投入这方面 AI 写程式的领域里面，但真正的问题，不是在写程式上面，而是在好的问题上面。好的问题怎么被提出来？这就需要各个不同领域的人来共同思考，因为只有这样子，我们所设想的问题，才是一个好问题，而现在的社会如果要生存，就需要具备更多的技能和知识，在如此高竞争的时代，我们该如何清楚定位自己的人生方向，是非常重要的。
企管三丁 陈虹绫
在四次工业革命中，第一次改变世界的颠覆性技术是蒸汽动力，第二次是工厂流水线，而第三次则是电脑。如今我们正处于第四次工业革命中，也就是数位化。人工智慧、机器学习、物联网、进阶分析和机器人技术等智慧数位科技，将重塑我们的工作和商业模式，并让企业与客户、世界互动的方式焕然一新。
数位转型需要将数位技术和解决方案整合至企业的各个领域，这类技术转变相当于文化转变，组织必须彻底改换原有的营运方式以及为客户提供的体验和效益。数位解决方案也有助于增强人力，带动企业流程与商业模式转型。现在所有产业都会因为AI而有进一步的变革，所以AI是乘法，能跟医疗、教育、交通等领域结合。由此可见，多元跨域是未来潮流。因此企业若要成长并提升竞争力，显然他们必须采取行动增加韧性、竞争优势 和应变能力。
讲师也有提到关于机器伦理的部分，借助AI达成以人为本的跨域创新，对于可信任AI及相关应用，都将是重要的议题之一。随著AI技术的成熟及应用扩散，我们应该思考的是如何确保AI的可信任性机制。全球国际组织与政府纷纷研议建立规范与标准，透过不同面向设立发展目标。台湾未来将同步建置AI测试评估中心、AI产品验证机制，减少演算法黑箱的节点，尽可能纳入公平性、当责性及数位韧性等特色。
讲师最后也提到身为大学生的我们现在可以努力的方向有五点，自学一样东西、认识这个世界、正视中国的崛起、学好英文以及加强自己的表达能力，我觉得最重要的是认识这个世界，好好的接触外界，知道现在的趋势跟时事，看看新闻那些专家怎么解读，慢慢的也会比较看得懂。现在企业每个都在抢跨领域人才，在这个科技发展如此发达的世界，没有一点资讯科技相关的知识可能就没有太大的竞争力，因此资讯管理的课程就显得尤为重要。在很多的课程中，也都有教到将企管与数位技术去结合，会让企业更方便去做决策、分析风险、分配预算等等，其实数位化早 就深入在我们的生活之中。如果能将这些专业知识或是概念学起来，相信会成为未来的一大助力。
企管三丁 何浠渝
今天上课时我听到了赵式隆董事长的演讲，在演讲开始前他的自我介绍另我印象深刻的是他是Zuvio云端即时互动系统的创始人。那他今天的演讲则是讲述了关于现代科技发达，机器取代人工的议题，他直接指出科技的发展会改变人类的社会。例如：蒸汽机、电脑、网络科技、大数据云端的出现。
那我们要思考一个问题就是：人工智慧一定就是可以完全代替人类吗？答案显然并不是，赵式隆董事长用人类考驾照为例子，许多驾训班都标榜原车原场考驾照，但是很多人在通过驾照测验后还是不敢在路上行驶，因为经验不足。这时候一些老鸟就会说唯一的解决办法就是：“多练习”。相同的人工智慧也是这样，在机器学习之前，有很多的任务没办法自动化，因为我们还没有把明确的规则输入给人工智慧，那这时候只要人类把“经验法则”传递给机器人不断学习，机器人就可以提高效能，例如：人脸辨识。不但强调了深度学习的重要性，也说明了“人工智慧”是基于“工人指挥”，透过人工提供技能与答案，让机器人学习，增加辨别能力。
同时人工智慧也不是完美的，赵式隆董事长有提到在撰写新闻稿以及诗词等带有自我情感的文章人工智能比较没有办法经过深度学习来创造，虽然他们可以透过深度学习来做到基本的押韵，但更多来说这样做出来的作品反而是缺少情感和创意的。而人类的懒惰、不理智等各种不完美的行为，是不受框架所束缚的，这种情况下，反而能创造出好东西。这也是人工智慧所不能匹及的地方，这也是人类可以发挥自己独特的优势的地方，增加与机器人的差别。
总结来说，人工智慧能代替人类的地方只是一般重复性高、高度依赖记忆、稳定度以及需要处理大量细节的地方，例如：在Amazon中，面对沉重的包裹是寻求自动化设备或者机器人来协助，从而减少员工的运动量以及受伤的风险，让仓储员工可以处在更加安全、更符合人体工学的位置上工作。
所以我认为与其人类担心自己会因为人工智慧的发展而丢失工作，不如好好思考要怎么防止工作被机器人取代，应该做的事要不断的更新自己的技能，而不是选择一份安稳的工作。目前除了要提升自己的语言能力，面对全球化的社会，还要结合现代科技，掌握数据的应用，提高自己的技术能力与竞争力。就像演讲中所提到的“不明觉厉”，我们要想办法提高自己的独特性来因应全球化的发展，才是避免被AI替代的最佳法则。
企管三丁 范恬薰
这次听了局长的演讲，才了解到原来AI在我们的生活中已经无所不在并且融入了我们的世界。在这个除了与人竞争的时代，我们还需要和机器人协调，但我认为唯有AI和人类共同合作才能创造出科技价值，人类和机器人是互补的，谁也无法取代谁。
在AI方面，像是人脸辨识，常常PO文标注朋友的话系统会自动去搜寻图片并且配对哪个人曾经是被标注过的，当然AI也会有错误的时候，但这些错误可以让系统可以有好几次的训练，形成大数据，并且越来越进步且快速。反之，如果没有人类的标注或者人类提供的图片，人工智慧也没有办法学习到这些。演算法都是我们每个人叠加起来的经验，再交给机器运算。机器能在特定演算法下，算得比人类快很多，但演算法本身的创造过程，只有人类办得到，而人的智慧则是无中生有以及举一反三，人的可贵在于：在开放系统里创造。但除了上述所说的之外，现代的机器伦理也是个重要的议题。像是自动驾驶车辆如果发生事故，责任应该要算谁的呢？相信不用说在各国间，光在台湾之间这个问题就会有许多人的意见大不相同。
我认为人工智慧对我们来说虽然很方便且快速，但它比较适合放在“辅助”的地方。有了它我们的生活可以变得更好，但完全信任和交付于这些机器并不会对我们有帮助，毕竟人类皆是有感情的，也不是每个人对于同一件事的感受和了解都一样。所以像是道德伦理方面，本来就没有对跟错，也没有明确的法律规范，如果人工智慧犯错，却没办法得到法律制裁的话，很容易被人类泛滥的使用。所以我觉得AI并不能当作独立的单一个体来运作，唯有人类提供的资讯加上人工智慧的过目不忘+运算方式，才能达到真正的价值。
企管三丁 蔡威凯
本次演讲出乎意料之外的请到准台北市市长小内阁的准资讯局局长赵式隆先生，也很荣幸能够知道能从民间深耕后出发，进入到台北市政府为局长的人需要具备怎样的能力及经历，在演讲前也得知赵先生居然是我们部分课程会使用到的Zuvio的创办人，且还身兼国立阳明交通大学的助理教授，如今也是洽吧智能公司的新创公司董事长，在诸如此类的身分下具备者大数据、财务金融、资讯科技等相关能力。因此在接替北市长柯文哲后未来台北市在应用科技、智慧城市、人工智能方面会如何的推动，我期望应该能看到不一样的地方，且能更加的发达、便利，带动整个大台北地区。
听完前半段关于AI的演讲，基本上都是著墨于AI本身的应用和发展及背景，而老实说这学期的演讲基本上都是围绕著这些作为出发，因此我本身更偏好能将这些原理直接带到赵先生能如何运用既有的技术如何投入未来的市政中，更甚能听到他有什么计画跟愿景。只可惜可能是碍于诸多的因素吧没能得知，深表遗憾。
而下半部的演讲中有提到机器深度学习的重要性，深度学习的运作依赖多层中的神经网路架构、部署在云端或丛集上的高效能图形处理器，以及已加上标签的大量资料，从而达到极高的文字、语音及影像辨识正确性。这一切都能协助您的开发人员打造趋近人类智慧的数位系统，并将训练模型的时间从数周缩短为数小时
从而加快实现价值的时间。举例来说，无人驾驶汽车模型可能需要以数千部影片和数百万个影像进行训练。如果没有深度学习，就无法大规模进行这种程度的训练。随著资料量不断增加，且计算容量变得更强大且成本更低，深度学习也变得更加重要，不论是零售业、医疗保健、运输业、制造业、科技业和其他领域都对深度学习有所投资，就是为了推动创新、获得商机并不落人后。
赵先生对于大学部的同学的建议确实是很多，而如今身处在这个多舛的时代的我们面对日渐多变的科技时我们更如何积极精进自己，不要忘了科技永远是不断进步的，历史上任何一次技术的升级叠代，都会淘汰一批职业，也会带来新机遇。当新的技术变革已经“兵临城下”，人工智慧和智慧型机器人已经准备接手我们工作时，我们只有积极改变自己，让自我的思维和技能赶上时代的步伐，强迫自己能在时代的洪流下站稳脚步，留下重要的一席之地。
企管三丁 余镇呈
今天林老师特别邀请赵式隆老师前来演讲，他即将上任台北市的资讯局局长，非常荣幸能听到赵老师的演讲，而因为赵老师具有强大的资讯科技背景，还有在开发人工智慧有著丰富的经验，所以今天的演讲主题就是来谈AI。
在一开始引用了邱吉尔的名言，机会来自一个好危机。原本安定的生活，可能会让人们感到安逸而忘记了进步，并认为目前科技的现况已足以带给生活便利的生活，但直到 2020 年全球疫情大爆发，许多公司，甚至家庭都无法正常的外出工作或是购物，这让人们瞬间意识到现在的生活科技，无法应用在疫情的生活上，于是促使了科技产业快速进步，发展出因应疫情的新方案，而人们也因为为了生产力，满足欲望而强迫自己学习或是寻找能维持工作效率，维持生活品质的工具，让整个世界的资讯科技快速的进步。
像是使用网购的年龄层变得更宽广，使用的比例更高，然而在其他国家像是中国、美国，网购的比例已来到总消费的 20-30%，但是网购在台湾目前大概只占10%，这让我们意识到台湾的生活在应用科技是非常缺乏的，像是依最日常的消费，中国已经普及使用手机的线上支付，而台湾虽也有推出支付软体，但使用率是非常的低，而软体使用起来相较于中国支付软体是不便利的，我自己也几乎很少使用行动支付。 我认为台湾目前在应用大数据，人工智慧还是非常缺乏的，从最基础的建设交通，像是中国app公司利用大数据搜集测速照相，路径规划与交通赌塞程度，到民生方面特斯拉自动驾驶，网购的图像辨识，依我在购买淘宝的经验，只要有想要购买产品的图片，放到淘宝的图像辨识，就能找出我想购买的产品，而台湾目前虽已有在进行，但使用率还是非常的低，而且使用的年龄层还是相对偏低，到了50岁以后在科技应用上是非常的低。
所以政府应该去推动人工智慧概念的普及化，虽然我们台湾已有能力在各领域开发出人工智慧应用的产品，但在人民的使用的习惯还是偏好以实体，传统工业模式进行活动，除了是因为我觉得人工智慧在台湾目前还是无法有效的整合各层面的生活，只能应用在个别的产品上，而通常这些产品价格都比传统工业产品来的高，降低了消费者的使用意愿，而政府应该制定政策方针去对人工智慧的产品进行补助，在教育方面也应该导入人工智慧的基本概念，我们可以不用学习怎么写程式，但要对人工智慧有基本了解，在当多数人开始使用时，人工智慧才能真正的发挥他的成果，像是赵局长有提到FB以前推出相片标注识别人脸的功能，在一开始标示的很不准确，但直到越来越多人使用后，建立了数据资料库，辨识的越来越准确，而像是狗狗跟炸鸡腿，至今人工智慧还是难以辨识的原因，就是我们很少会去辨识这两个的区别所以没有数据可以支持。
听完今天这个讲座，我认为我们迟早一定会进入人工智慧的生活，甚至已经有少部分的人已经融入人工智慧生活，但我们需要去思考如何将人工智慧普及到人们的生活，以及人工智慧如何与人力取得一个良好的平衡，而不能期望人工智慧永远不要取代我们， 因为有许多人工智慧已经可以替代甚至提升效率的工作，像是自动驾驶可以以后就不用计程车司机，物流自动配送以后也不需要送货司机，所以我们必须去思考并发展不会被人工智慧取代的工作，才能让自己不会被科技淘汰。
企管三丁 陈丰彬
其实在听这次的演讲之前，不管是AI的课程还是演讲我其实都听过很多遍了，因为AI的崛起无疑是对现在的生活、工作环境一个很大的挑战，你不可能对一个这么重要的事情不了解。不过在听了演讲后还是有一些收获，我特别喜欢赵局长提到的无中生有、举一反三，我常常在想人类在AI的时代下，到底还剩下哪些价值？要比计算人类的能力太渺小了，要比执行速度与效率人类也输一大截，但是无中生有、举一反三呢？如果世界上没有车子，那自动驾驶系统就不会存在；如果世界上没有围棋，那alphago、绝对也不会存在。没错，就只有人类能做到“发明”，这就是人类的价值所在！所以未来将会是人类和机器共同合作的世界。
AI能有今日的成功归因于深度学习，早在二三十年人机大战就已经有了，但那时连业馀棋士都能轻松打败电脑，直到深度学习的出现，透过输入职业高手的棋局且无时无刻模拟对弈，从中修正与学习，现在的计算能力已经跟人不是一个级别，而且步步都非常精准、不会出错。人脸辨识系统也是透过深度学习才有现在的表现，虽然机器并不擅长辨识人脸，但只要透过大量的练习终究能够做到，或许这也是我们可以向机器学习的一点，我们常挂在嘴边的勤能补拙、熟能生巧，机器的深度学习完美地印证了一切，有时候并不是我们做不到，而是总为自己找借口、不想努力，虽然大量的练习与学习可能很辛苦，但没有付出努力就不会有成功。
虽然我是企管系的，完全不懂开发AI的技术、也不会很难的程式设计，但我相信这不代表我就不能从事AI相关的工作，资讯科技的应用管理产业也会随著AI的兴起而蓬勃发展，未来终归是掌握在自己手里的，随时做好适应环境的能力，无疑是面对科技快速进步人人必备的能力之一。
企管三丁 黄筱筑
虽然在课程中已经有些微认识了深度学习，但在这场演讲中让我更加理解深度学习的应用。赵局长有提到了图像辨识，我之前在其他课程中也有见识过电脑图像辨认的实力，我觉得真的是蛮厉害的，但这技术也是先要训练电脑，所以我觉得赵局长所举的例子很好：带小孩去动物园认识斑马时，父母会告诉小朋友斑马是有黑白条纹的，所以孩子就会认为只要有黑白条纹的动物都是斑马。然而这个例子也间接说到电脑的图像辨识也没有我们想像中的这么完美(例如:将橘猫辨认为焦糖冰淇淋)，后面也提到了图像辨识出现了对非白人脸孔的隐式偏见。
赵局长提及到人工智慧只发挥了人类的左脑，但也说到了一个案例，是有选手利用AI赢得了一场美术比赛，当时听到的时候我觉得AI真的很厉害，因为已经进阶发展到打几个关键字就能够完成一幅画，而且还能被选为第一名。过去我和赵局长的想法一样：AI比较没办法发挥我们的右脑(艺术方面)，但听完之后就有点开始害怕了，可是我觉得AI在这方面应该是会有极限，毕竟人工智慧中的深度学习是被训练出来的。
后面，赵局长与我们分享了在这充满竞争力的时代下应该要讲清楚的两件事情：“君子不器”以及“大器若缺”。赵局长说到AI最重要的议题不是技术，是机器伦理，我觉得这段话很有道理，虽然我们害怕工作为来会被AI所取代，但在之前的课程中老师也有说到AI的出现也创造了很多新职业，所以我们应该要著重在伦理上，若没有了伦理，这社会不就会没有了伦理道德，且可能真的会被机器人给控制；后面也说到“真正的挑战都不是技术难度，而是对领域知识了解不足”、“产业早已不缺好解法，真正欠缺的是好问题”，当时我听到的时候是有些微的不理解，因为有新问题的到来，就要赶快找出解决方案吗？但我后来自己思考过后，才了解到原来是因为AI可能已经帮助我们解决许多问题了，反而缺少真正的好问题。
最后，赵局长说到如何维持自身的竞争力:“自学一样东西”，我觉在自学的过程中，真的能找到属于自己学习的方法，像是我在学习他国语言的时候，真的是靠著多看戏剧或是听音乐，进而对这语言产生敏感；“认识这个世界”，虽然我自己还没有去实习过，但我知道学校真的是自己能够练习讲话的机会，因为到了实务界，可能当我们犯错的时候就不会像在学校一样了；“正视中国的崛起”，中国的力量确实是不能够小觑，但有时候我们也不能够将自己的一些思想，就不去面对这时代即将来临的环境，所以我觉得赵局长说我们可以找机会去中国某一个地方去看看是很好的，而且这样也能够让自己的眼界能够更加宽广；“学好英文”，确实，英文只是一种沟通工具而已，但有时候我在学习英文的过程中又会觉得英文就是考试科目之一，所以我自己认为我应该要改变自己的想法才行。
感谢赵局长的演讲让我受益良多，在这场演讲中除了让我对于深度学习更加认识之外，也让我学习到很多未来我所应该要具备的能力。
企管三丁 井上枫
听完讲座后，我了解到AI(人工智能)正在应用于各个领域的服务和产品中。例如用于手机搜索功能的“语音识别系统”，我个人熟悉的人工智能具有智慧的能力。AI可以执行图像识别、语音识别、自然语言处理、推理/预测和机器控制，然后通过充分利用这些功能，我们还可以减少人类的工作量、成本和时间。举个例子来说，在不动产行业中，他们导入了一种身份验证系统，该系统在解锁公寓时和在接收投递箱的包裹时，使用脸部识别来提高居民的便利性和安全性。
在服务业，餐饮业方面，在管理人员分配和轮班表时，需要综合考虑雇用类型、工作时间和工资等人工成本之类的各种因素来确定最佳组合。但是，单靠人工去思考判断这些东西，需要具备从海量因素中综合判断的能力，因此时间上的效率就有问题。不过通过利用 AI，他们成功地在保持一定精度的同时自动创建最佳布置人员分配和班次。也通过将过去依赖人工的部分自动化，他们能够减少各种成本，例如工作所需的时间和人员费用。
总而言之，通过将分析到数据优化的一切委托给AI，他们成功地缩短了工作时间并提高了工作效率。此外，由于少子老龄化导致司机老龄化，以及主要消费行为转向线上，物流行业面临严重的人手短缺。因此，人工智能可以计算出最佳配送路线并管理仓库管理系统以高效地配送包裹。小时候看著哆啦A梦，一直在想哆啦A梦什么时候才会真正出现。还没有在世界上投入实际使用。却像哆啦A梦这样可以自己思考的机器人被称为“AGI通用人工智慧（artificial general intelligence）”实际世界上还没有实际使用的例子。
不过我觉得AI作为人类不擅长任务的助手，作为改善困境的存在，未来将继续得到广泛应用。人工智能可以通过反复学习提高判断和处理的准确性，而未来有很多可能性。通过人类让机器学习的“机器学习”和人工智能判断自己应该学习什么的“深度学习”，可以实现更高的性能。取决于我们将来如何使用它，将能够开发出以前无法实现的产品和服务。这样事业就会发展，也会更丰富我们的生活。人类和AI通过巧妙地分工，在各自领域发挥积极作用，未来很有可能实现新事物。我很期待将来的生活，也想继续关注人工智能的发展。
企管三丁 何津瑶
赵式隆台北市资讯局局长讲题是AI时代跨域竞争力布局与提升，近年人工智慧发展快速，不少人会担心，未来将会被机器取代。但局长提到机器人能做的还是有限，培养快速适应的能力和拓展世界观，还有加强英文表达能力，做机器没有办法取代的事情，是免于被AI取代的关键。
演讲一开始，赵式隆介绍人工智慧的沿革过程。并且指出科技的发展，会有关键技术，改变人类社会。譬如，早期的蒸气技术，20世纪的电脑时代，之后的网路科技，到行动、云端计算，到如今的AI技术，会改变整个社会发展。
赵式隆局长以考驾照例子解释AI技术。许多刚考完驾照的人其实不一定能上路，因为在驾训班内训练时车里往往会有些小标示，实际上路却截然不同。AI的价值正如老练的驾驶者一样，人类把经验输入给机器，机器可以透过大量重复学习，增进正确率。这就像人类借由经验增加智慧。例如像AlphaGo，可以不眠不休地学习各种棋谱，最后赢过人类棋王。
最后局长提及人工智慧能够取代人类进行重复性高、高度依赖记忆与稳定度的事。而人类的不完美却正是我们赢过机器的契机，就像古代诗人饮酒作诗时，酒兴大发，看似不理智，却往往能创造出美妙词赋。
台湾过去二十年来制造业产业的外移，延续了代工利基，也延迟了科技创新。人工智慧是一个未来重要关键技术， 也可能是未来十年、二十年唯一的转型契机，是能为台湾产业彻底脱胎换骨，争取全球竞争力的工具。
人工智慧是目前科技创新的未来。在未来，或许人机协作随处可见。人类面对崭新时代需要适应期，只有用开放的心 态，创造性地迎接人工智慧与人类协同的新世界。在未来日子，期盼能深度学习技术，参与新时代，与人工智慧共生共存，让人工智慧为人类提升生活幸福指数。
