[當年去唸人工智慧 成了我現在在物聯網的重要基礎]
我研究所去美國南加大唸人工智慧，當年被眾人笑，因為當年人工智慧遇到了瓶頸，出來後會找不到工作，所以在確定拿不到獎學金唸博士班時，為了出來後的生存問題，我開始唸影像處理、資料庫、網路、還有VLSI設計，在確定我喜歡軟體多於硬體，我出來後就選擇了網路相關的工作。現在人工智慧當紅，有朋友說我當年有遠見，其實這跟遠見一點關係都沒有，我只是因為是機械系畢業和從小想做機器人的夢想，所以我修了人工智慧、機器人跟類神經網路的課程，而這些課程上的努力，卻也為我在物聯網時代的人工智慧與機器人方面的知識，打下很好的基礎。雖然人工智慧進展到機器學習是我研究所畢業以後的事，但是基礎課程卻是我當年上的這三門課。
圖：節錄自星際大戰
系列電影
[從AlphaGo看深度學習網路的能力]
AlphaGo打敗韓國圍棋世界冠軍，讓大家見識到人工智慧的力量，今年五月我就寫了一篇「從AlphaGo看人工智慧和機器學習在物聯網」的文章（http://rich4innovation.blogspot.tw/2016/05/alphago.html）。機器人需要有好的大腦，而人工智慧就是機器人的大腦組成，因為希望能夠像人一樣學習，當年以仿生學的角度以學習人類的神經開發，現在成了機器學習的深度學習的重要實作開發，像AlphaGo就用了兩套類神經網路系統（估值與下子策略）和電腦圍棋常用的蒙地卡羅樹，而下子策略的類神經網路就靠大量讀棋譜而找到模式（Pattern）而做到作為預測對手動作以因應的行為。這其實也說明了人工智慧已經可以靠讀入大量同類資料而做學習，找出對應模式的做法。
因為人工智慧的機器運算超快，對固定模式的工作又可以馬上學習而做的又快又好，自然對做這樣工作的人類的取代性高，馬上在人類界引起了不小震撼，但不能否認的，其實深度學習的人工智慧是類似人類的學習方式，有激勵、有資料輸入強化的神經會發達的更好，以我本人而言，國小時候原本繪畫還不錯，但是不懂佈局，國中時，畫的畫因為填滿畫面被國中美術老師評到不值一文，就決定放棄繪畫，到長大連把自己腦中想像的東西畫出來都不行，反倒是書法，因為父親的要求和國中時被老師肯定，反倒在大學時轉化成救國團服務時盛行的海報字體，到現在變成我不錯的技藝。這就是人類神經的神奇：被激勵強化的，反倒越來越強；而被弱化的，反而越來越糟。
[人工智慧和機器人技術成長的驅動力]
其實人工智慧和機器人的盛行，另外有一些很重要的驅動力：少子化造成缺工嚴重，所以工業機器人盛行，成為智慧工廠的要角，其實智慧工廠的本質就是要透過人工智慧達成隨需生產的目的。老年化造成老人需要人照顧，但少子化卻沒法滿足此需求，所以照顧型與服務型機器人也必然盛行。另外為了安全與便利考量的智慧車與無人車、在天空飛行需要自動飛行到目的地，避開障礙物的無人機，而有會跟人聊天，幫人理財的軟體機器人，現在更是已經很成熟了。
人工智慧的盛行其實也有令人擔心的部分：各個大國都在發展軍事機器人，而製造出的機器人像電影中天網一樣想殺盡人類更是人類的恐懼。其實大家可以看出來，這跟下令給機器人的命令有關，不過我認為未來最早下命令給機器人殺人的，會是野心家，而不是大家想像的機器人的覺醒而造成。
[人工智慧的人才急需養成 在物聯網時代才有足夠的能力]
人工智慧＋機器人，是物聯網時代的要角，就連大數據也是人工智慧的一環，許毓仁立委要求國家全力培植人工智慧人才的想法我很贊同，因為這是未來國力的決勝點。現在對岸的中國，百度、騰訊、阿里巴巴都在這方面有不小的投入，台灣的投資其實已經晚了，但是只要開始，就來得及。
[結論]
1.人工智慧跟機器人在物聯網時代是很重要的應用。
2.透過大量學習與觀察的資料，人工智慧可以找出模式。
3.台灣要趕快投資人工智慧的人才。
