AI 懶人包:四大象限圖搞懂 2019 AI 擅長與不擅長領域

【為什麼我們要挑選這本書】人工智慧時代來襲,人們在生活及工作中大量使用 AI 創造更好的品質,而哪些事情還是必須由人類來做、哪些事情人類已無法與 AI 匹敵?

人工智慧在台灣:產業轉型的契機與挑戰》作者陳昇瑋、溫怡玲分別為台灣人工智慧學校執行長和天下創新學院副總監。熟悉人工智慧和台灣產業變遷。下文將利用四大象限,解析 AI 運用面相的能與不能。(責任編輯:方禹涵)

人工智慧可以解答所有問題嗎?這個問題十分容易回答,當然是不行。真相是,人工智慧只能對符合特定形式的問題提供良好的解答,而且還需要符合特定條件。

人工智慧適合解決什麼問題?我們可以用兩個軸度,來為所有可能的決策問題做分類。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。

辨識人臉、診斷病情 ……人工智慧都能做

左上角的第二象限是同樣與情境沒有太大關聯,但較難蒐集到大量資料的問題,但因與情境相關性低,基本上人工智慧還是多能提供不錯的解答,例如醫療診斷、排程預測、預測性維護等。

在醫療診斷應用中,已有太多研究證明,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。雖然醫療診斷的資料量相對較少,也許每種疾病只能蒐集到幾萬或幾千例,但是因為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。

基本上,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。

因此,即便許多創投業者都期待,能預知新創事業的成功機率,但在此條件下,人工智慧頂多只能根據片面資訊做預測,以僅供參考的方式,輔助降低投資新創事業的風險,並無法做到精準的預測。

總結來說,能夠觀測完整,也就是無法觀測或量化的情境資訊少的問題,基本上都適合以人工智慧來找解答。但若觀測十分片面或是無法量化,又沒有大量的資料來補助資訊的不足,這時巧婦難為無米之炊,就不用期待人工智慧能像先知一樣預知未來。

人工智慧的極限很明確,原則也易於掌握,千萬不要忽略對這些原則的掌握,貿然在人工智慧不擅長之處對它抱有太大期待,免得費時耗力又因為失敗而對人工智慧失去信心。

(本文書摘內容出自《人工智慧在台灣:產業轉型的契機與挑戰》,由 天下雜誌 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。首圖來源:Needpix。)

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