人工智慧不是萬能 一張圖讓你秒懂-ppt

人工智慧不是萬能　一張圖讓你秒懂
https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5095340
圖的
橫軸表示是否容易為此問題取得大量資料，也就是樣本數的多寡。因為機器學習是基於資料，來學習已知與未知，也可以說是觀測與決策之間的關係。因此，歷史資料愈充足，愈有機會萃取出，觀測與決策在各種條件下的關聯性。
縱軸表示該問題是否與情境相關。
左上角的第二象限是同樣與情境沒有太大關聯-人工智慧還是多能提供不錯的解答
只要給予與病情有相當關聯性的生理訊號，機器學習即可精準地診察眼底視網膜病變、肺結核、心律不整、及多種癌症等。
醫療診斷與情境並不相依，也就是說，生理訊號（例如X 光片及心電圖）本身就足以準確地判斷病徵，不會受到其他無法觀測的外部因素的干擾；同一張X 光片，無論是在哪裡拍的、受測者身上穿什麼衣服、受測者當時開不開心、受測當天天氣如何、受測者收入，結果都應該一致。
只要是與情境無關的問題，人工智慧通常可以做得不錯，甚至超越人類。例如許多電腦遊戲及牌類、棋類遊戲，人類已無法與人工智慧匹敵。
左上角的第二象限是同樣與情境沒有太大關聯-人工智慧還是多能提供不錯的解答
只要給予與病情有相當關聯性的生理訊號，機器學習即可精準地診察眼底視網膜病變、肺結核、心律不整、及多種癌症等。
醫療診斷與情境並不相依，也就是說，生理訊號（例如X 光片及心電圖）本身就足以準確地判斷病徵，不會受到其他無法觀測的外部因素的干擾；同一張X 光片，無論是在哪裡拍的、受測者身上穿什麼衣服、受測者當時開不開心、受測當天天氣如何、受測者收入，結果都應該一致。
只要是與情境無關的問題，人工智慧通常可以做得不錯，甚至超越人類。例如許多電腦遊戲及牌類、棋類遊戲，人類已無法與人工智慧匹敵。
與情境高度相依的問題人工智慧難發揮
圖右下角的第四象限指的是有大量資料，但與情境相依程度較高的問題。基本上此象限的問題，仍可由人工智慧來提供解決方案，但隨著情境相依度愈高，要得到好解答的困難度也愈高。
例如信用卡盜刷、個人化行銷、程式交易、自駕車、對話機器人等，這些問題要做出好的人工智慧系統相當有挑戰性，因為有許多無法觀測到的情境變數，可能影響決策判斷，很難僅僅憑藉我們能觀測到的少部分變數，做出十分準確的預測。
例如，對話機器人也是屬於高度與情境相關的問題。主要原因在於，人類的對話相當複雜，有時難以透過表面上的字句得知顧客真正的意圖，此時就會出現針對同樣問話，對話機器人即使做出同樣的反應，每一位顧客感受卻會不同的情況。畢竟每個人有不同的立場、知識及個性，同樣的話，有些人聽完會很滿意，有些人可能會生氣。
例如假設有位男性顧客姓王，招呼語稱呼他為王先生，多數人會覺得很正常，有些政商名流可能會不高興，覺得應該要稱呼他為王市長、王董等。人工智慧在此種情況下，沒有辦法表現得和人類一樣好。
人工智慧能預測成功率，但無法預測未來
圖右下角的第三象限，包含的是與情境相依且難以蒐集大量資料的問題，對這些問題來說，人工智慧的發揮十分有限，只能有限度地提供輔助。
像是新創事業是否會成功、
該不該跟某位異性告白、
該不該進行某項全新商品的發售、
該不該進行某個政治操作等問題
以「新創事業是否會成功」為例，
這涉及到創辦人格局、
新創團隊能力、
產品技術實力與市場變化、
競爭對手策略等，都是難以量化的資訊。
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Google 人工智能語音傳譯技術連語氣也可複製-五月 18, 2019 PPT

Google 人工智能語音傳譯技術連語氣也可複製
五月 18, 2019
https://unwire.hk/2019/05/18/google-announces-translatotron-dev-speech-translation-tool/fun-tech/
最近 Google 開發的原型人工智能翻譯技術，則更上一層樓，除了即時語音傳譯之外，更可以連語氣亦翻譯過去，令溝通更加準確。
Google 最新公佈名爲「Translatotron」的人工智能語音傳譯技術，不只可以理解語音的內容並進行翻譯後播放，所輸入的語音語調也會經過分析後，在輸出的內容中反應出來。研究人員表示，他們希望讓翻譯工具更像真，在自然的溝通過程中，語氣佔了很重要的一環，而這個技術的目標就是要在傳譯時重現這部分的訊息。

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人工智慧新里程！微軟成功釀出全球首款 AI威士忌-2019年5月19日ppt

人工智慧新里程！微軟成功釀出全球首款 AI威士忌

2019年5月19日

https://tw.news.yahoo.com/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%96%B0%E9%87%8C%E7%A8%8B-%E5%BE%AE%E8%BB%9F%E6%88%90%E5%8A%9F%E9%87%80%E5%87%BA%E5%85%A8%E7%90%83%E9%A6%96%E6%AC%BE-ai%E5%A8%81%E5%A3%AB%E5%BF%8C-120011757.html

AI可以幫忙編輯新聞又或者寫論文等，如今AI又有新進展了。

據了解，這次這款透過AI生產出來的威士忌，

是由瑞典威士忌釀酒廠 Mackmyra及微軟跟

一家名為Fourkind的科技公司三方合作而推出的。

終於成功推出了世界上第一款由AI製造出來的威士忌，可說是讓AI達到了一個新的里程碑。

製造威士忌的過程是相當繁複且困難的，

像是蒸餾就要花至少三年的時間，

且不同風味的威士忌就有不同的成分、不同的容器等，

這些都是必須要事先了解的，因此為了要滿足客戶的喜好及需求，

AI必須透過大數據從7000萬個方式及口味中挑選出來製作，這樣才能釀出最高品質的威士忌。

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解鎖人工智慧時代 未來教育將如何變化-2019-05-18ppt

解鎖人工智慧時代 未來教育將如何變化
北京新浪網2019-05-18
https://news.sina.com.tw/article/20190518/31334918.html
「智能時代將會是一個人機協同、跨界融合、共創分享的時代，生產、分配、交換、消費等經濟環節深刻變化，傳統的社會結構、職業分工產生重大調整，教育不能固步自封，應主動適應新的時代要求。」
智能時代的教育發展將呈現出四個新特徵：
一是教育改革創新將注入人機協同、共創分享的新動力；
二是教育科學研究將進入交叉融合、集智創新的新階段；
三是教育發展目標將聚焦更加公平、更有質量的新標準；
四是教育治理體系將面臨社會倫理、數據安全的新挑戰。
鍾登華表示，人工智慧技術的快速發展，
對人才培養提出了新要求，為教育變革提供了新路徑。
（教+育）x AI。
其中，「教」是知識傳授，交給人工智慧；
「育」是素養培育，藉助人工智慧。
「教」是基礎，「育」是提升；
「教」是路徑，「育」是目標。
展望未來，張邦鑫對教育行業提出三點建議：
一是開放合作；
二是注重倫理；
三是關注本質。
「未來的教育仍然需要『人工智慧+人類智慧』相結合。
教育的本質是愛而不是科技，
人和人之間情感的交流、愛的傳遞、靈魂和靈魂的交流，
不是AI能夠改變的。」
科大訊飛董事長劉慶峰在發言中表示，
當前在教育中，人工智慧可以解決的兩個突出問題是：
義務教育的均衡發展及
如何用人工智慧真正減輕師生的課業負擔。
在減輕師生課業負擔方面，劉慶峰介紹，科大訊飛在過去三年，
分析了35億次學生答題數據，
數據顯示，60%的學生作業是無效訓練，錯題解決率僅9%。
科大訊飛通過人工智慧精準分析每個孩子知識的薄弱環節，並做針對性推薦后發現，
試點同學做作業的時長平均縮短約50分鐘，錯題解決率達80%以上。
他認為，人工智慧可以讓學生真正享受到因材施教，並讓老師有更多的時間推動因材施教。
「人工智慧與教育結合，需要有一些關鍵人工智慧技術的突破，夢想才能照進現實。」
他舉例說，今年3月，
機器的閱讀理解首次超過人類水平，
便可以稱得上是人工智慧歷史上一次非常重要的里程碑。

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亞馬遜的AI監工：當人工智慧被用於監視人工
北京新浪網-2019-05-11
https://news.sina.com.tw/article/20190511/31250872.html
隨著AI技術的實用化和普及化，人類的勞動強度將大大降低，
勞動條件和勞動效率將大大提高，
人工智慧及其產品將在很大程度上替代人的體力、腦力勞動。
總而言之，勞動者將成為人工智慧「落地」的受益者。
一些先知先覺的人開始擔憂人工智慧可能帶給勞動者的一些副作用，
尤其擔心AI會導致就業崗位的減少，令一些勞動者失業，
一些就業崗位萎縮乃至消失。
　　
　　AI監工的使命，不但會監控員工是否能完成所謂「生產基數指標」，
還會自動跟蹤員工所謂「脫線時間」
（Time Off Task，簡稱TOT，即員工在班但並不在直接忙於工作的時間），
如果員工達不到「生產基數指標」，
或雖達到指標但TOT時間太長、次數太多，
AI監工都會自動生成警告，並可能在幾次警告后實現「自動解僱」。

僅亞馬遜巴爾的摩倉庫，2017年8月至2018年10月的一年多時間里
就因此解僱了約300人，佔全倉庫2500多僱員總數的12%。

AI監工「僅僅是督促和幫助工人達標的一種手段」，
表示AI監工系統不會直接完成整個解僱程序，
「最終決定是否解僱的仍然是管理人員」，
而且「他們會先被送去培訓」，
亞馬遜方面稱，被AI監工篩選出的「末位5%」將被納入強制培訓之列。

　　曾被普遍認為會「造福勞動者」「減少勞動強度」
「大幅改善勞動條件」的人工智慧，
何以反倒成了「電子皮鞭」甚至「飯碗殺手」？

　　
　　當高科技被決策者的野蠻邏輯和錯誤決策利用、驅使，
就可能出現令多數人不能接受的後果，
比如原本便利人類交際、互動和只是信息交換的互聯網技術
被原教旨主義恐怖集團利用，讓暴恐如虎添翼，
又比如原本造福人類健康的B超技術被一些重男輕女的愚昧家庭利用，
就成了扼殺女胎兒的幫凶。

　　自建自用AI監工僅僅是「智能監控人工」的第一步，
如果相關法規、監管不能及時跟進並堵塞漏洞，
接下來那些「亞馬遜級別」的互聯網巨頭大概率
會將這一模式出售並/或提供外包服務，從而造成更大的混亂和衝擊。
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5G+醫療，未來智慧醫療呈現4大變化-2019-04-22-ppt

5G+醫療，未來智慧醫療呈現4大變化-2019-04-22

http://www.anycheck.com.cn/p_newsDetail_1598

5G技術的優勢在哪裡？

一、突破了現有4G技術頻寬不夠的壁壘。在院前急救方面，高清視頻與高清音流等資料的雙向傳遞都不會受到限制。“舉例而言，一張100MB的圖片在4G網路下傳輸可能需要數秒甚至十幾秒，而在5G網路下連1秒都用不到”，院方告訴記者，“5G技術有助於資訊即時傳輸，視頻‘卡頓’等問題將不復存在。”

二、節省急救時間，也為更好利用“綠色通道”、助力醫療品質與診療安全給出了創新思路。

三、就診精確導航。

2016年起至今，上海市第一人民醫院不斷升級全景智慧醫囑及導航系統。這一系統直接與醫院官方微信服務號及HIS系統對接，可在手機上實現院內AR實景智慧導診，精度精確至1米。系統涵蓋1000餘條常用醫囑，如化驗、B超、CT、取藥等，能根據患者就診資訊自動安排最佳就診流程與路線，同時還配備了尋找廁所、分享即時位置尋人等人性化功能。

AR實景智慧導航將能更好地為患者提供診前、診中、診後的全流程服務。

5G+醫療，未來智慧醫療4大變化提前知

變化1：院前急救

從一接觸到急病患者到抬上車、回院路上，醫護就即時記錄、發回患者的發病狀況、生理資料等現場檢查結果，這些影像資料基本沒有清晰度損耗，病人在路上，救治方案已形成並實施，手術室和配置已經準備好。

變化2：就診看病

患者只要在網上預約，按時就診，等候時間可精准至一兩分鐘，在醫生、護士、診療設備集成好的診室，問診、檢查、治療、開藥、交費“一站搞定”。

慢病患者通過互聯網慢病管理平臺，在家中進行高清視頻問診、病理結果分析、續藥處方，藥品自動配送到患者家中。

變化3：遠端醫療

通過網路主刀遠端操作電腦，這邊的手術機器人接收完成手術。AI手術機器人甚至能完成專家人手難以做到的小腔隙操作。這樣的遠端手術，也讓患者在本地就能接受區域、國內甚至國際的專家診斷與手術治療，醫生們也不用“飛刀手術”，把大量的時間花在往返的路上。

看病、術後跟蹤能找醫院醫生，也能找24小時線上的網路AI醫生，它能智慧問診、綜合醫療大資料進行智慧診斷，並給出合理治療建議。

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智慧醫療保健產業2018年後發展五大趨勢-2019年4月2日-ppt

智慧醫療保健產業2018年後發展五大趨勢

2019年4月2日

http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=14364

五種醫療技術趨勢及新興產品：

1.遠距醫療 Telemedicine

2.人工智慧 Artificial Intelligence

3.機器人 Robotics

4.物聯網和穿戴式裝置IoT and wearables

5.區塊鏈Blockchain

1.遠距醫療

遠距醫療的需求正在增加，因為它是彌補醫生和患者之間距離的好方法。 降低醫療成本和老年患者數量增加的需求，也是推動遠距醫療服務成長的主要因素。 

2.人工智慧

精準醫療和降低成本的需求，將是AI在醫療產業的主要驅動因素。 AI將翻轉醫療保健的轉型，從醫院工作流程到健康診斷，從而提供自動化過程、促進工作流程效率並提高診斷準確性。

據Frost & Sullivan 對醫療AI的研究和分析表示，

AI健康市場呈現出爆炸式成長，

從2014年6億美元到2021年估計66億美元，

複合年均增長率為40％。

根據PwC調查最近的數據 ，大多數民眾願意考慮選擇用AI技術取代人類臨床醫生的照護，

以下是民眾最願意接受四種類型的服務：

監測心臟狀況(如脈搏、血壓、心電圖等)：37%。

檢查及測試心跳律動並根據結果提出建議：35%。

根據個人偏好和健康記錄為健身和健康提供定制建議：34%。

接受並測試血液樣本並提供結果：30%。

3.機器人

增加了對醫療援助和自動化機器人的需求。

根據Research and Markets報告，

醫療機器人市場預計到2021年將達到128.80億美元，

與2016年49.9億美元相比，

複合年均增長率為21.1％。

此外IDC 預測，到2020年有四分之一的醫院的病床，將配置機器人來處理費時費力的工作，並可降低錯誤率。

醫療機器人可用於復健和物理治療，

例如：

仿生學(bionics)、

外骨骼機器人、

下一代可穿戴式機器人，

以支援老年照護、自閉症(即增強社交能力)和簡化手術。

 事實上，

手術機器人是醫療機器人市場中最大的市場。 Frost & Sullivan預測到2025年，

80％的外科手術很可能由機器人完成。

4.物聯網和穿戴式裝置

穿戴式裝備和連網裝置比以往任何時候都更能幫助我們選擇健康的生活方式，並解決特定的疾病，

如COPD、心律不整、氣喘、疼痛管理等等。

根據 Gartner的數據 ，

2017年穿戴式裝置技術市場將成長16.7％，

銷售量為3.104億台。

根據預測到2021年，穿戴式裝置市場將達到超過5億個單位。根據 Research and Markets的數據顯示 ，

到2022年穿戴式醫療裝置市場預計將達到144億美元，

從2017年的62.2億美元以18.3％之成長率。

以下幾種最受歡迎的穿戴式醫療裝置：

健康智慧手錶

穿戴式連續血糖監測儀(CGM)

穿戴式疼痛管理裝置

穿戴式心血管疾病管理裝置

穿戴式EEG腦電圖顯示器

5.區塊鏈

根據 IDC的調查 ，到2020年20％的醫療保健機構將使用區塊鏈進行供應鏈管理和病人身份識別。

還有IBM、英特爾、微軟和谷歌等科技大廠甚至已經投入開發區塊鏈醫療保健產品。

基於區塊鏈的醫療保健系統可以解決各種挑戰，

例如數據互操作性、完整性、安全性、便攜性等等。

醫師於AI時代扮演的角色

根據史坦福大學Abraham Verghese教授等專業人士認為，

AI不會對專業醫生構成威脅，而是將臨床醫生的專業知識與自動化智慧相結合的機會。

也可說是兩種文化：

電腦運算和醫生，必須一起工作。

例如，臨床醫生偏向樂觀預測，而從大量數據訓練的預測模型，經過良好校準結果的機率估計值，醫生就可以為風險最高的患者適當地治療。

所以，AI是可以增強醫生的地位。

然而，實施AI時必須優先考慮數據品質，

因為“不良數據”可能導致一連串不準確的臨床數據使患者處於危險之中。

結論

醫療照護產業具有高毛利 (平均約30%)、高附加價值及強烈需求等特性。

由於，醫療產業和汽車產業很類似，

進入門檻高、

毛利較高、

認證時間長、

產品生命周期也長，

營運穩定，但投資期也長。​ 

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