【程式學習之路：Day56】人工智慧概述：人工智慧總解析、神經網絡回顧

∎ 問題與討論

▸ 大數據、AI、機器人，有什麼血緣關係？
機器透過學習擁有智慧，而學習的來源為大數據

▸ AI的數據越新鮮 越乾淨 就越健康？

「小數據」的機器學習方案也蓄勢待發
大數據帶給深度學習強而有力的判斷能力，
但其實機器若要做到「學習」這件事，深度學習並不是唯一方法。

例如：自動駕駛的例子，倘若我們先不將海量的數據提供給機器，
而是只告訴他「目的地」、「禁止碰撞」兩項指令，然後任憑他不斷的 Trial & Error，在失敗中汲取「經驗」以達到學習的效果，最終也能抵達目的地（前提當然是沒有遭遇嚴重車禍影響行進能力）。這樣在初始階段不仰賴大數據的學習方式，可以歸類為「強化學習」。

強化學習的方法能補足機器在突發狀況下的應變能力，AlphaGO 的開發商 DeepMind 也深諳這項方法的優點，因此讓 AlphaGO 也藉著深度學習與強化學習的組合，在對手下出意料之外的棋步時，隨即建立新的經驗，以做為未來在相同局勢下能克敵制勝的判斷依據。

小結：
第一階段：在既有的經驗中給出正確的預測判斷
第二階段：需要給予突發狀況下的應變能力訓練

▸人工智慧倫理學
關鍵思考議題：思考自己的核心價值
是否有找到自己選擇的權重值？
決策是否有一致性？

很哲學的問題，
當面臨安全抉擇時，程式要保護車內的人，還是車外的人

▸ 經理人必備的能力：器識
領導者的「器識」，所謂「器識」分別代表著，
「器」格局，與胸懷；「識」則是見識。
是世界級企業領導所具備的兩大認知。

領導的「識」，格局與胸懷
一個人的格局與胸懷，取決於他的世界觀，個人世界觀的組成，則來自於「心智複雜的程度」。 因為領導者的「識」，就是帶領一群人到他們未曾想像到的地方，這就需要有格局，與承擔反對聲的胸懷。

「識」的見識：煉成見識的兩大思維
一個人的見識，也就是前面所提到的學習力，但兩者的差別在於，「器」是個人內在的綜觀格局，一個人心中所能乘載多少生命，就會展現在格局與胸懷上，「識」則是對於外部世界的理解與認識，更多的指向「多維世界觀」的知道。

好文推薦：《器識：張忠謀打造台積電攀登世界級企業的經營之道》器識的締造：世界級領導者煉成心法

-The End-