[人工智慧 因為Alpha Go被看見的技術]
最近因為Alpha Go以人工智慧戰勝韓國棋王，人工智慧和機器學習的話題在最近被熱烈討論，加上大數據也需要機器學習的技術，這門原來冷門的電腦科學，突然一夕之間變成物聯網時代的顯學，
當年我在美國南加大電腦工程研究碩士唸的專業是人工智慧：那時我會以人工智慧為專業研究，完全是因為自己大學是機械系畢業的，加上小時候的夢想是想長大後做機器人。我曾經有一度還想唸人工智慧的博士班，後來因為沒有獎學金唸下去而作罷，改唸VLSI IC電路設計、網路和資料庫等等其他課程。但是我還是唸了人工智慧、機器人和類神經網路三門課程，讓我今日在研究大數據及機器學習有很好的基礎。好笑的是，當年我會轉向其他學門是因為當年的人工智慧運算遇到了瓶頸（運算能力與儲存能力不足），因此是冷門學門，如果堅持下去，我會找不到相關工作。
[電腦超強的邏輯與學習能力 已經在醫療健康與金融幫助人們]
機器學習和資料探勘（大數據的前身）都是我研究所畢業之後才開始發展的學科，資料探勘也跟我之前在台灣大哥大工作時做資料庫管理與程式寫作有相當大的關係，因為有了機器學習的幫助，可以找出資料之間的關係與模式。加上在大數據時代，資料量非常大，根據統計的理論，整個模式可以因此非常的精準。
機器學習之所以會成為顯學，另外就是它可以類似人類的學習，不拘泥於一套演算法，而能從經驗中改善具體算法的性能，所以AlphaGo可以在跟韓國棋王對決前，透過連續的自我學習，而能一舉強化能力戰勝韓國棋王。
這樣的能力，證明了在邏輯推演方面，電腦已經可以超過人腦，而IBM的Dr Ｗatson超級電腦與AlphaGo都開始應用這樣的能力協助人類：Dr Watson協助醫生治療癌症、管理心血管疾病、協助證劵投資風險管理、Pepper機器人的應對…等等，AlphaGo開發機器人實體及個人健康裝置。
[物聯網 就是要讓應用很智慧]
物聯網又被稱為智慧聯網，透過整套物聯網系統，結合大數據，可以提供人們更智慧更好的服務，人工智慧在這裡也因此在此扮演很重要的角色：雖然物聯網有很多領域，但都需要大數據找出收集到的資料的規則，再由這些規則找出異常處或推估未來的發展方向。如果應用在軟體機器人或硬體機器人/無人車/無人機上，更需要藉由每次的行為經驗改善下次的行為。
雖然人工智慧可以幫助人類有更好的生活，但也不免引起人類的恐慌，因為電腦的超強能力也代表一些工作會被機器人取代，包括藍領跟白領的工作：像是計程車駕駛、工廠作業員、基金經理人…等等。我個人則是看好未來人工智慧協助人們的應用，當然，不包括戰爭與殺人。
[結論]
1.機器學習已經可以利用經驗幫助機器改善具體算法的性能。
2.機器學習強化的是邏輯運算方面的能力。
3.現在機器學習已經開始被廣泛應用在醫療、金融等方面。
