林百里談AI:發展比我想的快幾十倍 - 工程師
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By Thomas
at 2018-09-08T00:54
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https://goo.gl/FsTp4g
在趨勢科技董事長張明正的專訪中提到:
隨著AlphaGo Zero問世,我認為已經進入AI 4.0時代。在AlphaGo Zero出現前,談到AI,
我們都認為是大數據(Big Data)加上深度學習;但AlphaGo Zero不需要任何棋譜,即可在
圍棋比賽中擊敗前幾個版本,這不僅大大改變我的看法,也對趨勢科技有非常重要的意義
。
趨勢科技長期以來核心業務即是找出電腦世界的壞蛋,但不要誤抓好人。這中間需要強大
的預測能力和概率能力,其中也包含一些人類經驗的成分,這個過程就像是將規則做成棋
譜,再丟給機器協助處理。
前陣子的勒索軟體肆虐事件,我們之所以能夠抓到壞蛋,是基於將近30年累積的資料庫,
包括病毒碼、電腦侵入威脅的資料等,據此以演算法再加上AI輔助,協助抓出駭客。
然而,在我看到AlphaGo Zero出現後,我認真思索,若它的技術未來能夠成功應用到防毒
軟體領域,那我們的優勢可能就會消失了。這種衝擊就像是以前照相需要底片,但出現數
位相機後,未來不再需要底片,卻可以照更多的相片,這對相關產業的衝擊將會很大。
以前的工程師還可以宣稱,自己是大數據工程師,但如果未來不再需要大數據呢?此時大
數據工程師的優勢何在?
AI發展至今,我認為有4個階段。最初的1.0時代是演算法,2.0時代是大數據,數據的多
寡決定你的表現;3.0時代雖然仍然需要數據,但即使只有少量數據,只要再加上他人訓
練過後的資料,仍然可以有好表現。
AI的演變,與產業市場的關係,可以大略分成3段式。第一階段是AI演算時代,不需要太
多數據,只要有1個AI模型(model)再加上領域知識,就能與大企業齊名。
第二個階段是AI 2.0,出現深度學習後,當我擁有數據而你缺乏數據,我的效能就會大幅
提升。在這個階段,包括Facebook、Google等掌握大量數據的企業,其優勢都很明顯。
第三個階段,則是不需要數據的AI 4.0,所有市場將重新洗牌,小公司就有機會了。
AlphaGo Zero對趨勢科技帶來2個意義,一個是對公司文化層面,另一個是商業競爭層面
。
第一個意義,從公司文化來講,我們過去一直談改變,但現在改變將比想像中來得更快。
趨勢科技的存在意義,就是讓客戶知道他們被保護,也可以提前預警他們下一次攻擊可能
是什麼時候來,這件事情是我們的核心業務,維持不變;但其他事情,例如來自物聯網
(IoT)、雲端等的科技變化,我們每個人都要更快速因應變化,也不要限制自己,不要認
為病毒或駭客一定是從怎樣的模式進來,需要拿掉頭腦既存的各種假設。
我們不能自傲於以前的成功,必須以AlphaGo Zero的拋開盲點為師,特別對工程師而言。
另一個意義,從商業角度看,由於我們比競爭者更早思考這件事,我們也有將近1,000名
AI高手,這是我們的優勢。目前我們的要求就是,若產品未來沒有AI,那就別談了,因此
在技術角度方面,這將會帶領我們往愈來愈強的方向前進。
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By Isla
at 2018-09-12T07:07
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By Hedda
at 2018-09-14T09:46
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By Charlotte
at 2018-09-18T17:18
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By Kristin
at 2018-09-21T01:03
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By Enid
at 2018-09-24T11:08
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By Iris
at 2018-09-26T21:47
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By Xanthe
at 2018-09-29T11:20
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By Jake
at 2018-10-03T04:54
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By Caitlin
at 2018-10-06T20:03
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By Cara
at 2018-10-08T23:19
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By Jacob
at 2018-10-12T11:50
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By Margaret
at 2018-10-16T10:13
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By Gilbert
at 2018-10-18T22:46
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By Sarah
at 2018-10-23T10:01
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By Suhail Hany
at 2018-10-24T03:35
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By Ethan
at 2018-10-28T03:03
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By Susan
at 2018-10-28T12:31
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By Irma
at 2018-10-29T08:45
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By Carolina Franco
at 2018-11-03T04:33
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By Kumar
at 2018-11-06T09:18
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By Jake
at 2018-11-11T07:35
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By Leila
at 2018-11-13T10:29
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By Faithe
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By Olive
at 2018-11-17T01:37
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By Puput
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By Caroline
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By Tom
at 2018-11-23T12:37
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By Caitlin
at 2018-11-27T09:14
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