有了物联网以后AI的新发展趋势是什么
过去30年，信息科技经历几次巨大的质变，经历e化、互联网化、移动化、社群化、云端运算，以及近年的大数据、工业4.0、物联网等等浪潮。从去年起，社会突然看见人工智能（ai）的威力及潜力，无论是产业或学研各界都对它充满期待。
看待ai，有人忧心忡忡，有人冷眼以对，觉得只是另一波的蛋塔式流行。因此，我来谈谈ai与过去30年信息科技变革的同与异。
ai其实与过去的所有信息科技质变一样，都由一波热潮来先行，热潮过后自然会退烧，但所带来的影响将会永久性地改变我们的生活及工作样态（试想20年前怎么决定买不买某项商品？）。
记得20年前有开班教如何用计算机及office软件，15年前还有教上网及设计网页的课程吗？现在这类型的课程几乎消失，不是会用office软件及上网不重要，而是因为这些技能已成必备。
同样地，对于今天的ai学习热潮，你可能怀疑这一波热潮将持续多久。身为***人工智能学校执行官，我可以告诉你，这波热潮不会也不需要持续太多年。原因很简单，ai退烧的同时，我们将慢慢发现它将无所不在，应用于我们生活及工作的各个角落，因此ai课程会慢慢并入学校教育、软件设计及各领域的专业课程里头，成为知识工作者的必备知识。
另一方面，ai与过去30年的信息科技浪潮有些根本上的差异。e化、互联网化、移动化、社群化、大数据等等趋势的本质都在于提供更多的「信息」;云端运算、工业4.0及物联网都是运算平台的进展，在于能够收集及提供更多信息。一言以蔽之，过去30年的信息科技进展主要在于把更多更好的信息带给人们，以帮助人们做决策。
这一波的ai浪潮是信息科技史上头一遭，在信息运用上的突破，不再以人类为决策主体，而是企图由计算机来辅助甚至代替人类的决策。简单来说，过去的突破都在于讯息的提供，对我们的优势帮助是「加法」：多拥有一些讯息，竞争力是加分的。而这一波的突破，终于比较符合我们对于电「脑」的期待（不再只是书僮），开始让它来帮助人类做决策。因此，ai带来的优势是「乘法」，基于我们拥有的讯息，让计算机进行比人类更客观更全面，可能也是更准确的判断，在竞争力上可有立竿见影的加乘效果，这是为什么它如此重要、忽略它如此致命的原因。
另一个不同之处，过去的科技进展，通常我们可用涵盖率（coverage） 来衡量一家企业的导入进展。例如说公司内部有100个系统，有70个系统支持移动应用。但因为ai的目的在「决策」而不在「信息」，因此ai的导入进程应该用「绩效」来评估，就像在评估学生的学习成果一样。
一个残酷的事实是，十家在同一种产线同一个问题同样导入ai技术的同业，导入的绩效可能皆不相同。ai的导入不是0与1，未来每家公司都会导入ai，但拥有足够深度的认知及技术（以及数据治理），才有可能借助ai的帮助下达到比同业更好的绩效。
趋势大师凯文。凯利说：“如果你了解ai，知道怎么与ai一起工作，以后你会先找到工作。”未来，不懂驾驭ai的个人或企业，就像今天不会上网或没有e化一样，不一定会致命，但保证大幅丧失竞争力。因此，没有学不学的问题，而是早学或晚学的问题。你希望成为哪一种？
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记得20年前有开班教如何用计算机及office软件，15年前还有教上网及设计网页的课程吗？现在这类型的课程几乎消失，不是会用office软件及上网不重要，而是因为这些技能已成必备。
同样地，对于今天的ai学习热潮，你可能怀疑这一波热潮将持续多久。身为***人工智能学校执行官，我可以告诉你，这波热潮不会也不需要持续太多年。原因很简单，ai退烧的同时，我们将慢慢发现它将无所不在，应用于我们生活及工作的各个角落，因此ai课程会慢慢并入学校教育、软件设计及各领域的专业课程里头，成为知识工作者的必备知识。
另一方面，ai与过去30年的信息科技浪潮有些根本上的差异。e化、互联网化、移动化、社群化、大数据等等趋势的本质都在于提供更多的「信息」;云端运算、工业4.0及物联网都是运算平台的进展，在于能够收集及提供更多信息。一言以蔽之，过去30年的信息科技进展主要在于把更多更好的信息带给人们，以帮助人们做决策。
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趋势大师凯文。凯利说：“如果你了解ai，知道怎么与ai一起工作，以后你会先找到工作。”未来，不懂驾驭ai的个人或企业，就像今天不会上网或没有e化一样，不一定会致命，但保证大幅丧失竞争力。因此，没有学不学的问题，而是早学或晚学的问题。你希望成为哪一种？
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