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搶司機工作的不是 Uber,而是無人駕駛

April 5th, 2017

雖然交通部成功的讓 Uber 停止營運,但司機們其實只是暫時保住飯碗。

因為再過 5 年,多數新款車輛都會配備自動駕駛,而自動駕駛計程車也會因此開始普及。

前年將旗下數萬台智慧車啟用自動巡航的 Tesla,累積電腦駕駛里程已跨越一億英哩。執行長 Elon Musk 日前更宣布,全自動駕駛將在 2018 年實現,屆時 Tesla 將可在閒置時間出門載客貼補家用。

Uber 則已經在匹茲堡推出自駕租賃車,並預測到 2030 年,全車隊都將是自動車。去年從 MIT 獨立出來的 nuTonomy,也已經在新加坡市中心營運自動計程車。

而就當網路與科技公司大舉入侵的同時,傳統車廠也紛紛起身捍衛領土。最積極的 VW 設定 2019 推出全自駕車,Toyota、Ford、GM 將緊接其後,在 2020 上路,接著 BMW 也要在 2021 年推出全自駕車。

換言之,未來五年,電腦軟硬體將迅速入主汽車,自動駕駛這個讓人等待 30 年的尖端科技,終於有機會實現。

─ 節錄修改自:天下專欄 / 伙計載你一程台灣還等什麼?

目前業界預估,10 年後,世界各國的相關法規會陸續上路。屆時,人類司機將很難靠抗爭去驅逐自動駕駛。

為什麼?

這次的 UberX 與計程車之間,畢竟是人類司機與人類司機的比較,成本、安全很難有太大差距,所以只能從有沒有繳稅、保險去比。

但未來的自動駕駛與運將之間,不是人與人的比較,而是機器與人的比較。相對於人類,機器表現穩定性超高、可以 24 小時工作、不需要休假、沒有情緒、每單位里程的耗能遠低於人類,因此自動駕駛無論在運輸成本還是安全上,都將遠勝於人類,而且恐怕是數量級的差距 ─ 想像現在 150 元的計程車資,未來可能只要 15 元,比捷運還便宜。

更有甚者,自動駕駛所帶來的成本節省、效率提昇,將會影響各國商品、服務的國際價格競爭力,屆時政府為了與全球拼出口、拼觀光,也很難盲目的去偏袒運將。幾年前為了推行 eTag,還是得讓 700 位高速公路收費員失業,是類似的道理。

因此,趕走了 Uber,司機們也只是換來 5 年、10 年的喘息空間。未來,大家還是必須面對來自機器駕駛,極度不公平的競爭。

10 年聽起來很久,但如果知道後天有超颱要來,今天總要開始準備防風、囤糧吧?

而其實受影響的也不只是司機而已,事實上,當今人類社會的 80% 工作,20 年後恐怕都會被人工智慧、機器人所取代。

你該怎麼準備?

面對這場 21 世紀工作大洗牌,人類該如何準備,如何應對?我先前在天下專欄幫大家整理了四個重點:

在既定規則、輸入與輸出清楚的邏輯決策工作上,人工智慧已經能超越絕大多數人類的表現,也就是說,我們被取代只是時間的問題。

海水不斷上升,人類不能停在原地,必須往更高海拔的山上遷徙。其中,我認為以下幾條路徑是這場遷徙的關鍵:

一、對軟體與程式的充分理解:人工智慧是基於演算法、類神經網絡、機器學習,以及深度學習等技術發展而成的軟體,因此,要成為比 AI 優越、能夠駕馭 AI 的物種,我們必須對軟體與程式有深入而廣泛的理解。

二、對機器學習的掌握:就像人類小孩一樣,基於類神經網絡的人工智慧,主要是透過一次又一次的正向與負向反饋,學習如何判斷。因此,AI 的發展會取代很多人類工作,但也會創造許許多多「人工智慧訓練師」的工作。所以,掌握機器學習是人類佔據制高點的另一個關鍵。

三、揉合特定領域的能力:想訓練機器下圍棋、處理理賠,除了要理解軟體與機器學習,還必須對圍棋、保險有豐富的研究。而在圍棋、保險之外,還有成千上萬的領域,未來將被 AI 陸續接管。因此,對一、兩個領域深入研究,並且能將之與 AI 揉合,也將非常有價值。

四、不斷學習:最後,當機器日以繼夜努力地練習我們今日的能力,我們也只能同樣用功地吸收明日的新知。因此,除了上述三個已知高地外,我們還必須持續看清局勢、不斷力爭上游,才能有尊嚴地生存下去。

─ 節錄修改自:天下專欄 / AI 搶工作 人如何往高處爬

以上,希望大家都能認真看待這個即將到來的職場大海嘯,在那之前努力充實自己,準備好乘風破浪越飛越高,而不要被海水衝壞了家園。

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PS. 近期在美國考察新創、創投生態,寫作時間會是這邊的清晨,台灣的夜晚,長期讀者若有不方便處,還請見諒

(Photo via Bruno, CC License)

沒趕上 Mobile 創業大浪?別錯過 Chat、AI、Smart Car、Blockchain 的起飛

October 27th, 2016

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過去 9 年,隨著 iPhone、Android 熱銷,拉動了巨大的 Mobile Internet 浪潮,不僅方方面面改寫我們的生活,也讓 Uber、WhatsApp、滴滴、Snap、LINE、Kakao、Lyft、Ola、Square、Grab、InMobi、Instacart、Go-Jek、Instagram 等眾多原生於行動的新創,達到了 10 億美金以上的市場價值,其中 LINE、Kakao、Sqaure 已經成功 IPO,而 WhatsApp、Instagram 則被 Facebook 高價買下。

時至今日,Mobile First / Mobile Only 已是主流創業策略,App 也已成為所有網路公司、傳統企業的標配。但與此同時,大約從去年中開始,隨著智慧型手機出貨量的成長停滯,Mobile Internet 也出現飽和現象。因此過去 18 個月,我們幾乎沒有看到新的 Mobile 服務,能像他們的前輩一樣,出現猛暴成長的軌跡。

當然,人們花在 App 上的時間與預算還在成長,但隨著空間的擁擠、成本的增加,在 Mobile Internet 領域創業所需的資源較先前成長許多,但成功率恐怕下降不少。

所以,如果你今天要創業,有沒有哪些新領域,是成長快、開闊、機會多、更適合缺乏資源的創業者?在我看來,以下四個新興平台是你可考慮的:

1. Chat Internet

WeChat、FB Messenger、WhatsApp、Snap、LINE 等超高活躍率的即時通訊服務普及後,紛紛開始往平台化的方向推進。WeChat 在這件事情走得是最快的,透過公眾號可以完成的事情,已經幾乎可以媲美整個 Internet。只可惜 WeChat 在中國以外的普及度很低,但好消息是 FB Messenger 的用量正快速在台灣及亞洲各地崛起,也是剩餘四個聊天體系中,平台化進度最快的。

我稱這一波大勢為 Chat Internet,與 App Internet 相比,同樣是數十億月活躍用戶基礎,目前為止,Chat 還擁有許多相對優勢 (請參考下方我整理的表格)。我尤其鼓勵思考 Chat-Only 的題目,換言之,在這樣用戶非常活躍的新興平台上,有什麼原生服務可以提供,是之前 App、Web 做不到的。

App Internet vs Chat Internet

2. AI / Machine Learning

與另外三個用戶規模快速成長的新興通路平台相比,機器學習比較是技術的突破,因此雖然殺手應用非常多,但要能建構可規模化、有防禦性的商業模式,相對比較難。但如果你對於這個領域有興趣、有研究,還是一個相當值得奔跑的寬闊草原。短期內,AI 應用中時機比較對的,應該是面對企業的解決方案,尤其是幫中小企業取代基礎白領工作、增加效率、優化生產力的 SaaS 類型服務。透過 Chat Internet 提供面對消費者的服務是另外一種,不過由於聊天內容比較容易發散,我認為難度更高、需要更長的時間醞釀。在發展 AI 的時候,我建議早期從 Hybrid 模式開始,也就是高比例「工人」智慧、小比例人工智慧。等到累積足夠資料、訓練出夠厲害的機器,再慢慢減少工人的比例。

3. Smart Car

Smart Car

在 Tesla 的刺激下,全球主要車廠都已投入車子的智能化、自動化,可以預期在 5 年內,世界上主要的新車,都將是 Smart Car。換言之,一年銷售量 5,000 – 8,000 萬台的汽車,多數將成為上網裝置,能讓開發者在其上佈署加值服務,建構新商業模式。雖然 Smart Car 較 Smartphone 少兩個數量級,但車主是高消費族群、每次待的時間短則十分鐘、長則數小時,比 Mobile 長上許多,再加上可能有多位乘客,所以總體來說,每個活躍 Session 的價值可以遠遠高過 App。而在這樣的新連網環境中,有什麼原生服務可以提供給人們,創造什麼樣新型態的商業模式,是未來 3-5 年,非常值得創業者探索的領域。

4. Blockchain

如果說 Internet 是「資料」儲存的分散化、去中心化,那麼 Blockchain 就是「價值」儲存的分散化,去中心化。因此 Internet 在過去 20 年對人類社會的資料取得,產生了多麼大的顛覆,Blockchain 就可能在未來 20 年,對人類社會的價值交換,產生多麼大的顛覆。在 Internet 普及的現代,圖書館、文件中心等實體資料儲存重鎮,雖然也有連上 Internet,但已經不是重點。在 Blockchain 普及的 20 年後,銀行、交易所、外幣結算中心,雖然也會使用 Blockchain,但恐怕也已不是重點。所以重點是,在現在與 20 年後中間,創業者可以透過 Blockchain,如何重新發明人們境內境外支付、交易、儲蓄、借貸、保險、締約、履約等行為,並且建構新的商業模式,就有可能成為從這波 Blockchain 大浪中,成功誕生的新金融巨獸。

以上,四個新興平台與各位分享,希望看到更多台灣與東南亞創業者,用力抓住其中機會,建立成功、偉大,值得人們景仰的新企業,一起努力。

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(Graphs from BI, BI)

香港地鐵用人工智慧安排維修工作

July 9th, 2014

Hong Kong subway sign

今天早上在 NewScientist 讀到了一篇非常值得大家注意報導,標題是 The AI boss that deploys Hong Kong’s subway engineers (負責派遣香港地鐵工程師的人工智慧主管)

…在平常的一週中,整個系統裡面會有 1 萬名員工執行著 2,600 個工程項目 ─ 從把粗糙的鐵軌磨平、更換軌道,到檢查損傷都有。做這些工作的或許是人類,但選擇哪些工作該被完成的卻不是他們。取而代之的,每個工作的排程與管理都是由人工智慧來完成…

…陳教授的人工智慧軟體以模擬整個地鐵系統的方式來找到最佳的時程與必要的工程任務,由於擁有全局的觀點,這個軟體可以看到一般人類無法看到的合併工作與共享資源機會…

…它還可以檢查這樣的時程安排是否符合當地法規,陳教授的團隊把 200 個人類可以閱讀的規則寫入了他們的軟體,好讓夜間工作的工程師可以遵循,像是在住宅區工作時,他們必須把噪音維持在某一數值以下…

…這個人工智慧軟體幫助香港地鐵省去了先前每週浪費在維修時程安排爭吵的兩整天時間,因此讓維修團隊每天多出了 30 分鐘可以去完成工作,這代表著每年 80 萬美元的費用節省…

…香港地鐵這個人工智慧軟體與一般軟體的主要不同,是它包含了人類管理者經年累月堆積出來的知識,陳教授說:「我們訪問了專家他們決策時考慮的事情,然後再把這些邏輯寫入程式裡面 ─ 基本上我們把不同領域專家關於工程任務的精華萃取出來。」…

當然嚴格來說,把人類既定的決策邏輯寫成演算法只能算是非常低階的人工智慧,但你不得不承認,即使是用同樣的邏輯在決策,機器擁有的全局觀點是人類很難與之抗衡的。

Human Capital Smile Curve

這又再次印證了先前提出的人才微笑曲線模型,現在開始,像是用同樣邏輯做決策這樣重複性的腦力工作,將會以很快的速度被機器所取代,所以人才只能往多樣性腦力或多樣性勞動這兩種機器暫時做不來的工作移動。

做多樣性勞動的是香港地鐵的 1 萬名員工,做多樣性腦力的則是陳教授的軟體團隊,也就是之前常說的,在現在開始的,只有兩種工作,一種是告訴電腦它要做什麼,另外一種是電腦告訴你你該做什麼。

這又回頭解釋了為什麼學會設計思考、程式語言等新時代腦力工具,非常重要。

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(Photo via varfolomeev, CC License)

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