分享 facebook 這一兩年包括Google、微軟與台灣人工智慧學校都在台灣大舉投資人工智慧（ＡＩ），
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，希望培育在地ＡＩ人才，
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，許多業界大老闆甚至親自參與學習。ＡＩ不僅帶動新一波產業革命，
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，也可能開創新一波知識學習革命。最近觀察到學生學習ＡＩ的方式，
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，比我過去在學校便利太多。越來越多資訊領域學術論文，
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，在發表同時，
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，也會開放程式碼與實驗資料。透過這些程式碼及資料，學生可以在前人基礎上繼續突破，更快完成更高複雜的事情。ＡＩ與雲端使得學習門檻變低、學生成就感也大幅提高。未來即使是校園內學生的作業，也可能產出世界級成果，例如更準確醫學影像自動辨識、即時空汙預測、假新聞偵測、消費者意見自動分析等。 從這個角度出發，ＡＩ不僅本身發展對產業帶來驚人影響，連帶也掀起人類學習方式的革新。在ＡＩ時代，學習勢必會用到網路資源及雲端，對學習者是一種原生的網路學習模式，並且本著「取之於網路、回饋於網路」精神，這個時代知識發展，將是在巨人肩膀上快速堆疊。知識累積變得越來越簡單，真正進入「知易行易」時代。Google今年3月啟動「Google智慧台灣計畫」，持續以人才、數位經濟、建立生態系，協助台灣以人工智慧（AI）與全球經濟與科技趨勢接軌。 圖／聯合報系資料照片 分享 facebook 舉兩個國外例子，首先是少量人力即可處理全球服務。以Snapchat這家從事圖片分享軟體的矽谷獨角獸公司為例，團隊只有十人，就能高效率服務全球上億使用者。如果是台灣從事傳統資訊服務的業者，會想像要處理這樣龐大資料業務，需要數百人以上工程團隊，管理眾多伺服器與開發各種程式。然而真實情況是，Snapchat團隊大部分都使用網路上現成開放源碼程式，及利用現有雲端服務儲存、處理資料。他們將心力集中在瞭解消費者、做使用者介面及數據分析，只運用極少數人負責資料中心、雲端及網管這類工程工作。另一個接近場景，是創新可透過前人成果快速堆疊。這出現在史丹佛大學的乳癌自動辨識研發團隊。他們是純醫學背景，只透過網路上應用在視網膜病變偵測的機器學習開放源碼，就能輕鬆自行完成ＡＩ程式開發。這說明ＡＩ時代資訊科技門檻已大幅降低，各領域專家可透過學習ＡＩ技能，自行發展專業應用所需要的程式系統。可預期的是，這樣的ＡＩ發展，將刺激與加速各種領域突破。ＡＩ時代或許會扼殺不少工作機會，但應該也會產生很多新工作機會。可以想像未來跨領域人才將更加重要。各領域專家，包括醫學、農業、生技等，都可輕易使用雲端、大數據、資料分析等工具做ＡＩ研究。以前大家用Excel試算表只能做資料蒐集、整理和簡單統計；未來透過機器學習與ＡＩ數據分析，說不定能簡易進行預測與決策工作，學生只用Excel就可管理與預測台灣各地PM2.5數值變化，探討空汙議題。更進一步舉例，農業如能結合ＡＩ，如透過無人機影像處理能力，透過即時空拍廣泛調查並精準掌握耕種現況，或可協助解決如高麗菜過剩產銷問題；此外，自動駕駛車在一般道路或許還有不少挑戰，但在農業領域立刻能派上用場，發展自駕農耕機將可解決勞動力短缺問題。諸如此類的跨領域研究價值很高，可惜過去電腦資訊人才沒有進入這些領域，未來如果農業人才能跨領域學習ＡＩ技術，將可在農業領域發揮長才。隨著跨領域學習ＡＩ需求浮現，也應一併思考未來教育體制應如何調整。過去台灣為發展資通訊產業，幾乎都以培養資工、電機等科系人才的資訊能力為主，但在少子化趨勢下，不可能一味擴張這些領域，而應該把不同專業人才擺在一起，才可能創造科技產業的轉型與升級。有鑑於此，台灣教育制度真的不能將數理與人文社會學科太早分流，尤其是資訊技能應跟英語學習一樣，成為國民基本技能，在國中小階段就納為重要基礎學科。台灣產業現況，一直是硬體進步、資訊應用卻相對落後，資訊人才過度集中在資訊領域，其他跨領域跟資訊科技離得太遠，導致許多有價值應用沒有被開發出來。在ＡＩ翻轉學習的新知識時代中，未來在雲端借力使力、站在巨人肩膀上的趨勢一定日益明顯。台灣在推動ＡＩ產業同時，也要把握ＡＩ對教育所帶來的學習革命。（作者為Google台灣董事總經理），