AI 實現作夢的機會？

昨天公司安排了介紹AI的課程，以下是我的摘要心得——

AI作夢，就能賺錢？

把夢，合理的描繪出來，講得頭頭是道，確實能賺錢！

但把夢實現，往往AI的風險未必比較低。

原因是一樣要「Try and Error」

關鍵就在Only by trying can the problems be seen, analyzed, and further solved. 

而成功只是比別人早一步解決大部分人的問題。

Success is just solving most people's problems earlier than others.

如何比別人快，學習經驗是基本要素，AI過去的「機器學習」到「深層式AI學習」關鍵就舊有的經驗怎麼成為學習的素材，當作AI學習的教材，成為學習發展的基礎。

這個在產業間，目前的AI的貢獻比較使不上力，主要就在各產業的核心專業的知識，多數只保留在各產業，甚至各公司，彼此開放的數據很少，因此便有「建模」的障礙。

模型只要建立起來，就可離夢想就近一點。

但是，建模本身就有跨域的障礙。

學習素材較少，無法形成巨量資料的學習成效，推估的失準率便會降不下去。

變成智能未必智能，甚至會被認為是低能。

最重要的是需求的一致化。

需求不一致，想要的目標不一樣，所要建的模型也不同。

例如，銷售，目標在接單價格與生產成本、交期的安排的預估。

            生產，目標在成本降低，排程安排。

            幕僚，在報表的自動生成。

既往所用的知識、掌握的資訊不一，怎麼透過AI的幫忙，開啟「Try and Error」的測試，不斷地用「Try and Error」的失敗經驗反饋、衍生新的推衍路徑，再試，再反饋，直至成功為止。 

所以，關鍵是Try

所以，Just do it