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孫民：企業導入AI 3重點不能少

　　導入人工智慧解決方案，在近年成為不少行業數位轉型的關鍵。沛星互動（Appier）首席人工智慧科學家孫民分析指出，雖然人工智慧可以幫助解決不少痛點，但企業在導入AI時應該經過三階段的審慎評估，包括釐清需解決的問題、累積足夠的數據養分、最後則是要有足夠的試錯空間。
　　孫民觀察，台灣產業界在2015年後就有不少廠商討論如何導入人工智慧解決方案，到現在產業界普遍已有AI認知。不過他建議企業，維持對AI的熱度很好，但如要導入相關解決方案，首先要先定義出對的、可評估的目標。第二，則是要釐清公司累積的數據資料夠不夠多。「如果一家企業在數據化的進程較緩慢，或相關資料收集的不完整，則需要先把這一部份建立起來，才能往下一步邁進」。
　　上述兩個步驟完成後，則進入到「人」的問題。公司要評估自己的規模，來決定AI專案是要招募人才自己做？還是外包給專業團隊執行？孫民表示，執行一個AI專案與一般專案很不同，「中間必須要有足夠的試錯空間，且短期目標常需要根據前期測試出的結果做出調整與改變。」他強調，一家企業若要導入人工智慧解決方案，公司高層在做決策時，需要有數據導向（data-driven）的觀念，才可能順利執行。
　　孫民表示，AI一詞近幾年在新聞上很熱，相關應用也已經爆發。儘管如此，仍然有許多人不理解導入AI的進程，甚至不知道要先將資料數據化。「簡而言之，AI解決方案並不像買一台冷氣一樣直接安裝就可以一次到位。」
　　孫民指出，現在的人工智慧發展進程快速，除了各行各業正加快搜集巨量資料的腳步以外，物聯網裝置的興起也加速了數據的累積。此外，GPU、CPU的運算能力提升，加上深度學習（deeplearning）、增強學習（reinforcementlearning）技術上的突破，可以幫助AI在各領域上加快整合。
　　而至於台灣發展AI人工智慧的優勢何在？孫民表示，「人才」是台灣的一大優勢。他表示，台灣的數理教育向來頗為紮實，人才素質可達國際水準，且近幾年台灣工程人才的英語程度也有顯著提升，可以更快速地與國際學界與產業界最新趨勢接軌。<摘錄工商>

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