第一次，也是最後一次聽陳昇瑋執行長演講

今天，又是一個非常震驚的日子。

從 Line 群裡傳來陳昇瑋執行長的訊息，那麼的突然，隨之而來的是一大堆的新聞，過去的執行長我並不認識，但在今年3月14日，是我第一次見到他。

在台灣人工智慧學校的開學典禮裡，執行長充滿活力的談話，告訴我們為何要學習AI、如何在AI學校裡學到更多、AI的現在與未來，執行長演講風趣，還能引用哈利波特與石內卜為我們加油，實在很不能想像，就這樣，消失了。

翻出那天聽演講的筆記，從執行長的口中說的，我的耳中聽的內容，每一字、每一句，變得更強烈，再一次烙印在腦海裡。

於此留下紀錄，希望更多人能投入AI

執行長開場直指，人工智慧最重要的工作，是找到兩個資料之間的mapping，兩者之間的關係。

例如：臉型與聲音的關係，由於人體結構影響口腔的構造，進而影響聲帶的震動，AI可以聽一個人講話10秒鐘，就能預測他長什麼樣子。(傑克，這真是太神奇了)

在醫療領域中，許多人工智慧的應用正蓬勃發展，例如：用眼底鏡檢測視網膜，可以判斷糖尿病病人是不是有視網膜病變，這是眼科醫師的專長，但AI不止如此，還能利用視網膜的影像，預測病人的年齡、男生女生、有沒有抽煙、血糖、BMI、血壓，任何一個眼科專科醫師，都不可能從視網膜影像判斷一個人胖不胖，但是AI做得到，AI可以做到人類做不到的事情，甚至預測這位病人在未來五年內，罹患心血管疾病、腎臟病的可能性。

現在，AI代替醫生寫報告，已經是正在發生的事了。

矽谷也運用AI來決定要投資哪家新創公司。

AI會影響所有產業，就像當初的 Internet ，差別只在於影響在哪裡，Internet讓所有的資訊都更快地到我們眼前來，但AI是第一個可以幫人類處理資訊的工具，甚至做決策，這是AI跟其他技術不一樣的地方。

我們可以稱AI是第四次工業革命。

第三次工業革命是自動化，自動化是機器 follow 人，人做什麼機器就做什麼，只是機器的力氣比較大、速度比較快。

但是AI帶來的自動化，可以幫人類做決策，只需要告訴AI，你想要達到什麼目的，AI可以自己去找到答案。

第三次工業革命取代的是藍領階級的工作，而AI將取代的，則是辦公室大樓裡白領階級的工作，甚至，不止白領階級，有些工作也開始面臨改變，過去網拍工作者要請模特兒來拍照，現在，人工智慧取代真人工作，利用AI就可以取代時裝模特攝影師。

產業AI化的困境

台灣電子業從發展開始至今，Business model 一直維持著原樣。

接下來，終於會迎來下一波變革的機會：IoT +AI，或是疊加 AI + 5G，未來10年至20年，最受重視的主角便是A I，然而，產業要AI化仍有待解決的問題：

1. 缺人：產業內缺乏有AI實戰經驗的人。
2. 缺資料：不是沒資料，而是缺乏資料的基礎建設。(按：下水道工程)
3. 找對問題不簡單：AI可以解決的問題太多了，通常學了AI之後，就會發現，這個也可以做、那個也可以做，例如：可以利用AI解決製造業產線問題、物流問題⋯⋯，什麼問題都可以解決的時候，反而會不知道該解決什麼問題。過去就有案例，做了老半天，最後經理人問「為何要做這個，這個不是重要的事」，當頭棒喝，因此，在企業裡做決策的人，一定要懂AI，才能assign真正重要的問題。
4. 產學之間的鴻溝：台灣的人力外流是全世界前幾名，產學之間溝通不易。

台灣人工智慧學校的成果

案例一：有學長姐做製造業的瑕疵檢測，以往用人力目測的錯誤率大約5%，但是導入AI之後，錯誤率控制在0.01%之下，一台電腦的判斷速度，又可以比一堆人加在一起快10倍以上，瑕疵檢測真的非常適合用AI來做，只要照相技術設定夠好，都做得不錯。

案例二：工廠都不希望機器突然壞掉，AI可以預測維護時機，預測每一台機器大概什麼時候會壞掉，而且預測的時間剛剛好，不會太早，也不會太晚，預測是機器學習的強項。

案例三：原料組合最佳化，各式各樣的材料，如何能組出最適合的比例，得到最佳的品質，與最低的成本。例如：客戶只給一張布的照片，沒有其他的任何資料，現場有100支染料，要怎麼染出這塊布的顏色，還能兼顧成本，各式各樣的參數，人類的成功率只有七成，AI的成功率可以高達九成以上。

我們要的人還不夠

台灣有140萬家公司，今日，需要AI的公司可能只有10分之一（即14萬家），若每家公司需要5個AI人才，那麼總共會需要70萬個人，因此，為了把能量放大，需要更積極的培育。

另外，AI工程師的特點，是以前沒有的。

一個好的AI工程師，可以今天在製造業，明天在服務業，大後天在電商，甚至做農業、媒體、醫療……，用的技術都一樣，卻可以應用在不同的領域，這是過去的技能中，從來沒有的。

在AI的時代裡，我們不一定要變成AI專家，但是必須了解可以如何運用AI執行管理、知道如何配對資源、需要做什麼樣的準備、評估要投入多少時間、最後如何驗收、是否能判斷A專案成功或失敗。（就像可以不懂如何修車，但要懂得如何選車跟開車）

謝謝執行長

在這一次的短講裡，執行長直接簡白地告訴我們現況，以及我們尚無法想像的未來，我們會繼續學習，雖然在7月的畢業典禮將看不到執行長的身影，聽不到他開心的恭禧。

44歲正值壯年，今天執行長逝世，讓人再度反思生命，健康仍是無比的重要，以及隨時保握當下，放下執著，好好的做自己認為重要的事情，珍惜自己的最愛。

新聞版面上，到處都是令人悲痛的消息，挑選2個我覺得適合推薦大家看的專訪：

【最後的禮物】AI學校執行長陳昇瑋留給台灣的四個提醒

陳昇瑋：培養孩子成為π型人不怕被AI取代

眼界在哪裡，世界就在哪裡

在AI的路上，學習曲線很陡，要面對的困難很多。

幸運的是，困難不會變大，但是我們的能力會越來越大。

謝謝陳執行長，教育就是一棵樹搖動一棵樹，一朵雲推動另一朵雲，一個靈魂喚醒另一個靈魂。

《我們都將是您喚醒的靈魂》