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IBM SkillsBuild 線上自主學習徵文競賽 特優

IBM Skills build的AI課程分成兩大主題，從何謂人工智慧講到AI如何使用於生活之中，課程一開始就用詢問學習者是否認為機器可以像人類及狗一般，在做對事情時獲得獎勵，來開啟一系列的課程。並利用來自Qualcomm的一分鐘短片，將AI如同俄羅斯套娃般一步步抽絲剝繭的介紹：人工智慧、機器學習以及深度學習，並舉了自駕車、醫療診斷等例子具體說明。

緊接著課程開始講解機器會思考，早已不是新概念了，進而導出AI的歷史。自古以來，人類就一直夢想著機器能否和人一樣具備思考與活動的能力。上古希臘神話和20世紀的捷克作家都曾預言過某種「金屬人」能擁有和人類一樣的思考能力。1950年，英國數學家Alan Turing想知道機器是否真能具有思考的能力，於是他提出了一個測試：如果一台機器可以與人類對話，而且人類卻無法辨別它是機器，那這台機器就在思考，這個理論也就成為著名的圖靈實驗。

接下來，課程開始進入此科技的專業介紹，不只講解了AI的類型：除了常見的弱AI、還有正在蓬勃發展的擴增智慧，以及研發中的通用AI。它還使用了「自然語言處理」(NLP)來解釋AI如何與人類溝通，演示電腦如何運用推測學、機率、統計等方式來組成完整的句子和文章；例如Amazon 的Alexa和Microsoft的Cortana。在講解完AI的具體概念後，課程進入了實際應用的階段：例如，雲端演算法和資料管理，甚至物聯網都將提升AI的能力，進而促進醫療裝置、客戶服務等方面的新應用。在遊戲方面，IBM Watson AI就曾在2011年打敗世界最厲害的Jeopardy玩家。自動駕駛汽車和網站的廣告挑選也都和AI演算息息相關。

最後，課程說到2025年，由機器完成的工作將從29%躍升至50%以上，而機器學習工程師薪資極高，其平均年薪超過142,000美金，並勉勵學習者磨練自己的技能，以備未來使用。

AI一直以來都聽起來像個遙遠又抽象的科技，似乎只有在科幻電影或電玩才會出現。然而，在學習完本次人工智慧的課程後，我對AI有全新的看法。人工智慧不是近幾年才被人類構思出來的，早在古希臘時期，某位科學家就已經幻想有和人一樣聰明的機器。雖然在上個世紀中才有AI的雛形，但這證明人類對創造AI的渴望和期待。課程進入正題後，開始有大量的專有名詞和術語出現，在圖表和影片的協助下，我很快就了解人工智慧的基本概念和應用了。

其中一則影片令我特別印象深刻，有關於美國網路串流平台Netflix的起始頁面如何用AI來吸引收視率。根據那部影片，Netflix會運用用戶之前的觀看紀錄，觀看影片類型，觀看時間來打造一個完全客製化的封面，每個人的頁面風格，排版形式，推薦類型都獨一無二。讓使用者閱聽取用極度方便。然而這麼鉅細靡遺的資料分析和人工智慧的運用卻也讓使用人有被窺視的不安和隱私的被侵犯感。

即便如此，在課程後半段的內容中，我學習到了AI的未來不可度量，從交通到經濟，醫療到遊戲，處處都是AI的蹤跡。而且根據課程的內容，如果人工智慧進步到通用AI的地步，將可以使許多機器全自動化：包括自動駕駛汽車。然而，最近也常常聽到特斯拉等電動自駕車發生事故。根據一位先前聽過的演講，目前電動自駕車大多使用CNN晶片，其辨認物體效果有限，只能確認其移動方向和物體本身名稱。然而，很多科技大廠正在研發一種transformer晶片，他不只可以預測物體最有可能的移動方向，還可以連接各物體的關聯性並提出判斷，將可以大大減少事故的發生。不只如此，上次發現學校實驗室有做關於麥克生干涉儀的光學實驗，竟然也可以運用儀器的震動使AI學習英文字母，著實神奇。

最後，課程使用了一個網站Auto-Draw來做總結，這個由Google打造的小程式能幫助使用者把畫出來的圖用AI判定來修正和升級，充分展現人工智慧令人期待的最新發展。雖然AI有許多問題，包括個人隱私洩出和技術不成熟等。但其發展空間和工作潛能廣到不可限量，未來很值得期待。

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