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陳文茜《茜問》專訪廣達技術長張嘉淵，談台灣硬體實力世界頂尖但軟體卻遠遠落後，在AI浪潮中是否能跟上世界發展？張嘉淵說:「軟硬整合的東西，台灣最好，國外有新想法，第一個就是找台灣，因為系統在台灣絕對做得出來，台灣像玉山山脈一樣有護國群山，我們談的是一個產業鏈、一個生態系，包括你的人才、台灣這個地方做事情的文化，台灣有這些東西，決不是這麼簡單的。」 陳文茜2019年罹患肺腺癌後與林百里成為病友，林百里在2005年被診斷出肺腺癌，積極抗癌後康復非常良好。張嘉淵透露林百里在抗癌成功後，反而對事業版圖更積極擴張，包括投入雲端運算、全力投資AI醫療研發，現在回頭看發現林百里當時決定十分有遠見。 陳文茜表示，她跟林百里、溫世仁都是多年好友，當年他們兩個人是台大電機系同學，因為家境普通，畢業後出不了國就留在台灣念研究所，反而因此搭上台灣設立科學園區那一波風潮，甚至在台灣電腦產業還不興盛時，兩人就提著電腦跑到歐洲去逐門銷售，陳文茜說:「林百里因為有這些經歷，吃了這麼多苦，是我覺得少見不靠國家栽培，成功創立了自己的企業的企業家。」 張嘉淵也表示在廣達24年，看到林百里是十分有魄力的人，張嘉淵說:「董事長他吸收能力很強，隨時都在閱讀，然後他解讀這個世界資訊的能力也不一樣，所以他看得比別人更遠更早，因此我們跟麻省理工學院合作AI已經是24年前的事。」 「當年我們說以人為本的運算，後來轉到雲端運算，到現在大數據來了，數據多到人沒辦法讀，所以機器學習，類神經網路又復活到AI，現在看起來很順，好像是一步一步接起來到現在大爆炸，但難就難在於它還沒有成形的時候就要看到。」更多詳情請鎖定 Yahoo TV每週三11：00上線的《茜問》

大多數生成式AI，不管是音樂還是其他方面，都是根據之前的內容來決定接下來要產生什麼，就像看後視鏡一樣。但是Anticipatory Music Transformer也可以預測未來：經由超過 17 萬首歌曲的資料庫訓練，它可以根據前面的內容接續一段音樂，並與之後的內容連結，還可以根據作曲家已經創作的內容添加和聲或伴奏。儘管運用這套程序目前仍需要對電腦編碼有所了解，但其開發者之一、史丹佛大學研究者John Thickstun表示，這主要是面向音樂家和作曲家的產品、是為優化他們的工作而生。 電子大提琴家 Dana Leong也曾將AI作為一種工具，並稱讚了Reiley、期待更進一步：「我不僅希望看到一部能夠創造令人驚嘆音樂的機器，還希望看到一個能夠表演音樂、創造視覺環境（全息投影、舞蹈、形狀變化）並與人類藝術家合作的機器」，Leong 在一封電子郵件中說道。他自己也曾使用AI創作了一首名為《iDragon》的多軌歌曲，結合了AI生成的聲音、數位合成的音樂和樂器錄音。 AI也正在進入舞蹈領域。舊金山芭蕾舞團以《凡人》的首演開啟2024年的節目，這是一部將AI問題與古代神話潘多拉和普羅米修斯相結合的新作品。演出包括模擬和AI生成的影像，以及電子音樂家Sam Shepherd的原創配樂，將在今年四月再次上演。 AI最有可能應用在錄音室和會議工作中。邁阿密 Animal Music Studios老闆 Alberto Farinas 在一個客戶提出不尋常要求時，開始研究一些Google的人工智能工具：一家洋芋片製造商聘請Farinas的工作室製作一組循環的樂句，如吉他旋律和鼓聲填充，以便用於廣告混音。Farinas 與一位工程師合作使用了一個名為 Nsynth的Google AI模型，將咬碎洋芋片和碎裂的聲音與一系列樂句結合起來，「最後使一切聽起來更爆脆」，Farinas 說。 手動剪輯需要很多時間，而這個軟件幾乎可以立即完成。卡內基美隆大學教授兼 Google音樂項目兼職研究員Chris Donahue說：「我認為技術的進步，很大程度上代表了非常深刻的、創造性的機會，可以讓人們創作音樂，或讓非音樂家表達自己，」Donahue曾參與Google一個名為SingSong的AI音樂計劃，該計劃允許人們對著應用程式唱歌，並讓 AI程式以他們的聲音生成不同的歌詞；他也曾參與開發類似Thickstun那樣的預測性程式。Google及其子公司YouTube推出了其他實驗性音樂產品，這些工具有助於藝術家創作、使製作過程更加簡單，例如允許哼唱的旋律轉化為小號。 由 Google DeepMind的AI 實驗室建造的Lyria模型還可以執行一些Thickstun模型擅長的「續篇」工作。 Google與Charli XCX、Charlie Puth等藝術家合作，讓他們使用這種技術創作短曲，使用簡單的文本提示，創作歌曲和聲音樣本。 Donahue 承認，純粹由AI生成的音樂浪潮，可能會污染創意空間，但到目前為止，他說：「我沒有看到任何跡象表明，人們想聽這些完全由機器生成而沒有任何人類參與的東西。」 原文出處

嘻哈先驅 Nate Dogg 曾用一句座右銘概括自己與藝術的聯繫：「我的音樂和我。」簡單直白地凸顯了詞曲作者與其作品之間的深厚關係——這是一個如此個人化的過程，以至於機器除了作為產生新聲音的電子樂器或幫助作曲的苦工軟體，幾乎無處可以置喙。 前AI時期如是。 AI正以幾年前難以想像的方式改變音樂家的作曲和演奏，為創意表達開拓新的視野，挑戰對音樂技藝的傳統認知。有些程式像作曲家的學徒一樣工作：精煉鼓聲節奏循環、完善和聲，或根據之前的內容填補旋律中的空缺。其他程式可以從數千首現有歌曲學習，創造出全新的音樂和聲音。 今年一月，聖荷西交響樂團大提琴手Yves Dhar演奏了Adam Schoenberg的《自動化》（Automation），該作利用AI展示人與機器的極限：Dhar坐在舞臺上，身邊是一個虛擬他的藍綠色幽靈，兩者開始互相呼應。虛擬Dhar演奏的是從Schoenberg曲中衍生、由 AI生成的樂譜。真實的Dhar則以越來越複雜的演奏，企圖追上名為AGNES（Automatic Generator Network of Excellent Songs）的AI，直到人類無法企及的程度。 儘管 Dhar似乎在與他的幽靈自己「對抗」，但幽靈播放的AI生成樂譜是使用 Occidental College教授 Kathryn Leonard開發的演算法提前構建的，他使用Schoenberg的整個作品集以及他的一些音樂訓練了一個AI模型：「我喜歡把電腦看作是一個合作者，也是一個獨立的創作者」， Leonard 說道：「它可以促使人們做出他們本來不會創作的東西。」 Dhar和AGNES預訂將於 5 月 15 日在紐約的MATA節上再次演出《自動化》，James Blachly帶領的體驗管弦樂團（Experiential Orchestra）也將參與其中。Dhar 表示：「創意地使用AI，可能會推動藝術形式向前發展；如果懶惰地使用，它可能會創造出一堆可有可無的東西。我們只是不知道。」 舊金山交響樂團計劃在四月份舉辦一場活動，以一項新興的人工智能技術作為其 SoundBox系列的一部分——該系列過去十年一直以實驗媒體為特色，在有沙發和酒吧的休息室氛圍中進行——在這個活動中，一位鋼琴家演奏樂譜，伴隨著AI程式Anticipatory Music Transformer創作的小提琴曲，但由人類現場演奏。 這場演出由與交響樂團合作的機器人學家和技術人員Carol Reiley策劃：「我們試圖找到完全匹配或補充原始鋼琴樂譜的東西，而不是改變原始曲目。」同場還會演出其他作品，例如德布西的《幻想曲》，搭配 ChatGPT創作的歌詞，與AI生成的虛擬視覺。這將是該技術使用專業音樂家現場演奏生成的首次嘗試。 原文出處

Adobe近期試驗使用AI技術，開啟非專業使用者創作與客製化音樂的大門——他們在布魯克林的Hot Pod高峰會發表了Music GenAI Control計劃，其原型工具讓使用者透過文字生成音檔，而且毋須操作精細的軟體，就能自己動手編輯。 整個過程從輸入文字描述展開，AI依據這些描述產生特定風格的音樂，像是快樂的舞曲、傷感的爵士等。使用者接著可以藉由整合編輯控制臺調整重複模式、節奏、強度、結構，對音樂進行個人化改造。各段音樂又可以混合，也能做成迴圈（repeating loop），方便背景音樂或再創之用。 該工具也可依某些參考旋律生成音樂、依需求延展生成更長的音樂片段。雖然Adobe尚未釋出該工具實際編輯時使用的人機互動介面，也還不清楚該工具可否容許隨意載入任何音樂作為生成使用的參考片段，不過他們已經為試驗版本載入了公共領域可用的內容。 此前，Google已經發展了類似於此的MusicLM，Meta也有開源的 AudioCraft，但它們都只能以文字生成音樂，而且幾乎沒有後製編輯功能，使用者只能不斷嘗試，以求生出愈來愈接近自己需要的音樂，或是自己用音樂編輯軟體加以改造。Adobe研究部門資深科學家Nicholas Bryan就指出，Music GenAI Control讓人興奮的特點之一，就在於它不只能生成，而且達到了類似Photoshop的層次，讓使用者可以深度控制、形塑、改進、編輯音檔，有如畫素級別般地控制音樂。 目前由Adobe、加州大學、卡內基美隆大學電腦科學學院聯手建構的Project Music GenAI尚在初始試驗階段，尚未發行公開版本、進度也沒有確切時間表。 原文出處

CloudMile萬里雲攜手台灣大車隊合作，特開發AI技術，讓小黃司機可以精準即時熱點找客，除了讓司機免除繞路找客的困擾，更因此榮獲國際肯定， 獲頒亞洲企業商會（Enterprise Asia）舉辦的「2022國際創新獎」（International Innovation Awards），是台灣唯一獲此殊榮之雲端業者。這也是CloudMile萬里雲近期榮獲台灣金牛獎後，不管在企業營運，以及技術創新的表現再次受到國際機構肯定。 亞洲企業商會自2017年舉辦「國際創新獎」，提倡企業創新的能力，由國際專業人士組成評審團，依據創新特點、問題解決能力、獨特性、機構支持性以及未來市場規模作為評選標準。今年全球超過200間公司報名，萬里雲與台灣大車隊共同研發的「台灣大車隊 AI 熱點 」從「服務與解決方案」類別中脫穎而出。 業界首創 AI 技術預測叫車熱點 萬里雲與台灣大車隊共同開發的 AI 技術預測叫車熱點(以下簡稱 AI 熱點)是台灣大車隊與 CloudMile 萬里雲於 2020 年初展開的專案，在雙方的共同努力下，僅花費 6 個月的時間就分析完台灣大車隊累積 16 年的行車資訊，成功開發並推出準確率高達 96% 的 AI 熱點：透過即時比對乘客資訊、地區與時段的方式更新黃金「載客熱區」，目標是讓小黃及多元計程車司機可以隨時隨地參考即時資料，精準掌握客流，藉此降低計程車空車率跟馬路載客的油耗成本。 55688集團旗下台灣大車隊創立 16 年來，專注於數位科技服務及創新，台灣大車隊首創 APP 叫車服務，致力於滿足乘客的叫車需求，至今累積用戶數已超過 650 萬，每年可取得將近 8,000 萬趟的乘車大數據，近年55688集團更持續透過大數據、AI挖掘用戶需求，APP提供消費者更便利多元的生活媒合服務，邁向「新生活服務生態圈」。 台灣大車隊為照顧旗下司機，堅持以人為本的理念，專注乘客會員經營外，更致力於提升司機營業所需的資源福利。為解決計程車空車消耗，提升司機載客率，台灣大車隊與新創公司CloudMile萬里雲合作，運用車隊累積了十多年來數億趟的載客巨量數據，共同打造「台灣大車隊 AI 熱點」服務，為司機提供叫車熱點即時預測準確率高達 96%。成功協助計程車司機省下每天約 1 小時的空車消耗時間、每月 5,000 元的油費，平均每台計程車每月可省下 1,851 磅碳排放量，提升營運效率，同時也實踐永續運輸服務。 萬里雲 AI 開發技術 深獲國際型獎項肯定 國際創新獎評審團，肯定萬里雲在 AI 技術開發的能力，本次獲獎的「服務與解決方案」類別專注在其服務是否能提供產業廣泛問題的解決能力。長期以來，大量數據的雲運算及處理都是各產業的痛點。萬里雲 AI 與數據技術團隊，擁有超過 10 產業的 AI 技術開發經驗，擅長挖掘商業痛點，並結合創新 AI 模組，開發最適合、且能幫助企業業績成長的 AI 應用。 CloudMile 萬里雲創辦人暨執行長劉永信表示，數位轉型已經是企業不可忽視的成長策略，擁有創新能力的技術合作夥伴，則能更輕鬆地讓企業在技術轉型上零門檻。CloudMile 萬里雲持續佈局 AI 與雲端技術人才，以客戶需求為核心，助企業數據轉化為新成長能源，在數位經濟未來中捷足先登。

【特約資深記者謝維倩分析報導】蔣勳老師曾經被邀請講述《紅樓夢》（細說紅樓80回），紅樓夢是清朝雍正乾隆時期出版的小說，也是十七世紀古今中外堪稱最了不起的文學巨著。 作者曹雪芹除了寫活書中每一個角色之外，舉凡詩詞、中醫醫理、建築、園林還有服飾等等，任何一樣都可以抽離出來獨立研究，以至於有紅迷深入研究，而有所謂「紅學」。紅樓夢第十回寧國府兒媳秦可卿病重，延請中醫把脈看病，曹雪芹並沒有匆匆帶過，彷彿自己就是中醫師一般，從把脈、問診，判斷病因病情、還有開藥帖，仔仔細細將中醫的醫理說的完整通透。眾所周知中醫講究氣血通暢，體質虛弱或燥熱都會影響到氣血運行，身體就是一個小宇宙，因此中醫講究的是身體各個器官互相協調，氣血調和，調和自然不會生病。 唯一比較有爭議的是藥帖，連蔣勳老師都說常感覺好像抓的藥草差不多，有些中醫名醫為了藏一手，怕祖傳秘方被偷了去，有些藥草名保留不寫或另外給一個藥引子之類的，這是後來為什麼中醫界充斥「庸醫」或被稱為「密醫」。德國這幾年很重視中醫，有一家地方醫療中心，標榜它們提供中醫與西醫服務（定期請中醫師來德國駐點），他們發現許多長期慢性病透過中醫的醫療方式，病人逐漸康復。 有一個肉舖老闆每天頭疼到難以入睡，卻又檢查不出原因，轉診中醫後漸漸改善。 騰訊與英國初創公司Medopad合作，創建醫療人工智能實驗室，計畫攻克帕金森氏病、多發性硬化症和牛皮癬等長期疾病的診斷。 騰訊利用AI為帕金森病患診斷的項目開始在倫敦進行臨床實驗。 兩年前，中國政府要求這家科技巨頭帶頭開發用於醫療診斷的AI項目。這個臨床實驗將在倫敦的一家診所進行，大約40名患者參與試驗，並在未來幾個月完成。 估計有30多名Medopad員工參與了騰訊的合作，騰訊也有35人參與這個項目。另一方面，美國谷歌於2014年收購英國AI研究集團DeepMind，DeepMind與英國多家醫院密切合作，以開發能夠「分析醫學掃描」結果的AI而聞名。 Medopad也與多家英國醫院建立合作關係，它們利用Medopad的技術以「遠程方式監測患者」。Medopad這家初創企業開發了一款智能手機應用，患者可以在手機上完成測試，醫生可以從患者穿戴的設備上得到數據採集信息，該公司還在開發算法，能夠向醫生提出診斷建議，或在患者病情惡化時向醫生發出警示信號。騰訊名為覓影的旗艦醫療項目兩年前推出，主要使用AI協助醫生診斷慢性病。 中國人自古以來遵循自然規律進行農耕和治水，並且從自然規律中悟出人生與治國哲理（易經）。中醫醫理的調和之說，看待病徵從整體出發，把脈尤其是關鍵，探知內腑臟器的虛實，這樣的方式與西醫的局部治療不同，中醫缺乏足夠的病理採樣收集，科學的辯證，碰到良醫可以很快得到治療，若是遇見庸醫，無從得知是否被騙，這是令人詬病之處。未來AI醫療如果可以與中醫結合，或許可以讓中醫診療在科技的幫助下慢慢得到信賴，讓中醫師與西醫一樣受到尊重與尊敬，而不會被人稱為「密醫」。

我們國家科技一直有「人來瘋」的毛病，最近瘋的是人工智慧（AI），我當然知道AI對人類的貢獻，但是我必須在此很誠懇地警告大家，如果我們濫用AI，AI是很危險的。這從最近波音公司的飛機空難中可以看出。　AI其實是一個程式，任何寫過程式的人都知道程式可能有錯的，學寫程式，也因此要學會偵錯。初期學寫的程式多半是與計算有關的，這種程式的輸入多半是數字，而且非常制式，所以程式偵錯也不難。　程式執行的時候，輸入仍然可能是錯的，比方說，應該輸入的限於數字，但輸入了一些文字，有些程式可以立刻不執行這個程式。如果程式是在計算，即使程式中有錯，算出來的結果不對，通常看結果的人會知道的，不太會造成太大的災害。　可是電腦程式已經不是僅僅在做計算了，程式的輸入變得非常複雜，現在大家在談自動駕駛的汽車，車子當然裝了一個軟體，這個軟體可以知道汽車在行駛中的所有狀況，前方有沒有紅燈，前方以及後方的汽車有多遠，左右有沒有車子，這些資料都要隨時送到汽車的電腦，使它能操縱車子順利前進。　汽車上的電腦如何得到這些資料的？當然依靠車上的感測器。我們可以想見，車上裝了好多的攝影機，這些攝影機所拍攝的影像送到電腦以後，要經過電腦裡的一個影像分析的軟體分析過的，這個軟體一定要在極短的時間內分析送來的影像，而且做出正確的答案。　在學校裡，影像分析的環境是很理想的，光線很充足，方向也合適，所以影像分析也就比較簡單。汽車的攝影機所遇到的環境可說是千變萬化的，行進的路徑可能忽然轉彎，可能起大霧、下雨，這種情形一旦發生，影像分析就可能發生錯誤了。　在美國，曾經發生過自動駕駛的汽車出車禍的事件，事後發現車子前方有嚴重反光的物體，這使得攝影機所拍攝到的影像是失真的，電腦因此做了錯誤的決定。自動駕駛車上的駕駛員是一個非常信任AI的人，他因此完全讓電腦做決定，最後的結果是駕駛員送了命的。　以上的例子，感測器並沒有問題，但是感測器所受到的訊號可能是完全意想不到的。車子行進時忽然碰到大雨，就可能使攝影機根本無法讓電腦知道車子周圍的情況。　更嚴重的是，感測器本身忽然壞了。任何一架儀器都有可能忽然失功能的，如果電腦依賴感測器，當然所做的決定可能有錯了。　AI的核心仍然是一個程式，這個程式本身就可能有錯的，簡單的程式只需要應付制式的輸入，無人汽車的AI程式必須能應付所有可能碰到的狀況，這實在是不可能的。簡單的程式寫好以後，程式測試者還要假想各種不同的輸入，如果程式用在無人汽車上，測試者當然會用盡各種方法來假想可能遇到的情形，但這是很困難的，因為在現實環境中，所有可能發生的狀況實在多到無法事先預料。　我的學生有時會發現程式中有錯，但是程式已被使用了二十年，可見得雖然程式會經過嚴謹的測試，仍然可能有問題的。　因此，我們知道至少有下列三種情況都可能使AI程式出錯：感測器無法應付非常不好而突發的環境、感測器可能壞掉、電腦程式本身就有問題。　任何一個情形發生都可能使AI所做的決定是錯誤的，問題在於，如果AI的程式是輔助性的，那就沒有關係。以汽車來說，駕駛員還是可以做正確的判斷。以飛機來說，飛機的起飛和降落都是由駕駛員操作的，如果空中情況非常正常，自動駕駛是可以的。如果碰到特殊情況，駕駛員要能親自控制飛機，我們看電影就常常會看到這種情況。　這次波音飛機的空難，似乎電腦程式做了決定，駕駛員不能再自己控制飛機了。這種由電腦完全控制飛機的想法是絕對的錯誤，如果真的如此，我們只能責怪飛機設計者沒有智慧。這個世界上的確是有人對科技有絕對的信心，而且這種人相當之多，非常危險也。　我絕對不是反對AI的人，因為任何能夠幫助人做決定的程式都是有意義的。一家煉油公司必須購買不同的油品，油品的種類很多，價格也都不一樣，如何購買某一種油品的組合，幾乎都是靠軟體決定的。我們也可以說這種軟體是AI軟體。這種軟體即使有一點錯，也不會有什麼關係，因為使用者都是有經驗的人，他們還是會做最後決定的。　如果我們迷信AI到如此程度，讓它可以做與人生命有關的決定，而且還不讓專家干預，那就犯大錯了。希望大家能了解這一點。 作者為清華大學榮譽教授　●更多文章見作者臉書，經授權刊載。　●專欄文章，不代表i-Media 愛傳媒立場。

【特約資深記者謝維倩分析報導】中國正崛起成為法律科技運用方面的領跑者，努力實現司法系統的科技化、現代化，以解決缺乏熟練及資深律師的問題。畢竟優良律師很難培養，除了要有很強的記憶力，最重要的是邏輯推論的能力，才能在法庭根據真實情況和證據而做出推論。　律師的熟練與經驗往往影響案子的成敗，尤其是他（她）需要熟記法律條文，且經歷過各式各樣的案例，律師的專業於否對於原告或被告來說，有罪無罪的認定，都事關重大或者說影響很大。　法官在判決時必須有根有據，是從那個證據或證詞來認定真實情況，又是根據那些法條來做出結論，需要很有條理的把推論過程和論述理由表達出來，才能讓人信服。 而且任何可能的疑問或不合理之處都會提到，令人心服口服。　前面說了這麼多關於律師的特質和功能，就是提醒大家AI人工智慧不是那麼容易攻克的。 現在人工智能想要實現法律科技應用，海量的記憶能力無庸置疑是具體已有的技術，真正讓工程師們傷腦筋的，恐怕是機器人的思考、判斷能力、清晰的思慮和表達能力吧！光這幾項特質就是極大的挑戰了！　中國大陸去年針對AI提出的法律科技相關專利有400多項，中國希望加速實現司法系統現代化，信息時代大數據帶動了人工智能，科技如果能夠應用在法律上，就是將AI技術應用在法律上，可以解決長期以來因法制環境發展薄弱，造成優良律師不足的情形。　沒想到這樣的不足反而促成了機遇，促使中國成為領跑者，這方面真的有需求，所以投入技術研發，目前還沒有具體的產品問世。 台灣企業若是想跟進，這塊市場頗具潛力而且明確。

【特約資深記者謝維倩分析報導】AI應用是個新時代，一切憑著企業的創新引領大家摸著石頭過河體驗新時代的降臨。 因為沒有規範與界限，最後會形成一個什麼樣的機器人時代，社會面臨的挑戰到底有多光怪路離，香港最近發生一個事件可供我們參考。　一名十幾歲的女孩因為家庭作業的抄寫課業太繁重，買了一個能模仿她字跡的機器人，替她抄寫教科書中的短語或課文數十次（這是學習中文常見的重複性工作），機器人可以為她做這件事。　這件事引發了社交媒體上的熱議，像她一樣也在重複的家庭作業上花費無數個小時的網友反應不一， 有人說：放過她吧！抄寫有什麽意義呢？ 另一位則說：人和其他動物不同，就是會製造使用工具，小姑娘已經學會第一步了！ 這名女孩花了大約120美元的壓歲錢購買機器人。　她在機器人的幫助下完成了作業，比她母親預期的要快得多，他的母親在打掃時發現並摔碎了機器人。　事情很快結束是因為母親當機立斷摔壞機器人，如果沒有被發現的話，長期下來小女孩的寫字能力退步，或者學業成績受到影響，與父母發生爭執等等。 總之，小女孩已經動腦筋請機器人代為抄寫，將來機器人若為有心人使用會帶來什麽樣的風險？ 道德與法律又該如何制定？　這真的是一個大時代的考驗！

圖／圖片取自OFweek人工智能網　【特約資深記者謝維倩分析報導】今年奧斯卡最佳紀錄片「赤手登峰」，由美國無繩獨攀專家艾力克斯霍諾德挑戰914公尺高的酋長岩。 他用他的四肢攀爬岩壁，一度讓跟拍的攝影記者掩面不敢觀看，因為一個失手，就會一路墜下喪生。　每次聽到專家學者在描繪人工智能時，那種感覺就像沒過多久我們就得無繩攀岩走向下一個工業革命，不知是生是死？　第一次工業革命（蒸汽機），改變了生產方式，經濟效率大為提高。 第二次工業革命（個人電腦），改變了我們的工作方式。第三次工業革命 （網際網路），改變了我們的溝通、消費和娛樂方式。　前面三種方式我們都開心期待且融入生活，覺得科技真的很棒讓生活越來越方便了。 這次的人工智能，涉及領域更廣，且許多應用一旦展開，我們的生活可能是翻天覆地的巨變，會如何真的很難說！　機器人有可能取代人類，也讓大家心驚，因為許多工作崗位機器人也許做得比人類更好，已經一路下滑吃緊的各國經濟，因機器人而失去工作的我們，將如何面對這樣的生存威脅呢？　中英美已開始摩拳擦掌要做人工智能的領頭羊，中國媒體將2017年定為AI年，2018則是從學術飛入產業、普及應用的關鍵年。　產業基礎 ：芯片 ＋ 基礎技術框架 （科技巨頭的遊戲）　具體技術層面：機器學習，語音識別，自然語言處理，計算機視覺等。（新創企業的產品或服務）　AI應用 ：安防、金融、醫療、教育、零售、機器人和智能駕駛。　AI是未來，而這個未來充滿了不可預測性。 我們現在能夠做的就是更多的了解AI，才能像赤手登峰的無繩攀岩專家一般戰勝恐懼。