科技與分析提升人工智慧專案成功率
首先目標要明確。
最近，德勤（Deloitte）針對認知技術「積極採用者」進行的調查發現，76％受訪者認為，三年內他們公司將「大幅改頭換面」。自1990年代末期網路公司榮景以來，人們恐怕不曾對一種新技術那麼興奮。
這項新技術帶來的各種可能性，似乎足以說明這種熱情是有道理的。人工智慧（artificial intelligence, AI）不只是一種技術，也是範圍廣泛的工具，包括許多不同運算法的方法、豐富的新資料來源，以及硬體的進步。將來我們會見到新的運算架構，例如，量子運算和神經形態晶片（neuromorphic chip），進一步推動各方面的能力。
不過，想望和現實之間，仍存在巨大的缺口。顧能公司（Gartner）估計，85％的大數據專案會失敗。這個過程中，也發生了一些令人尷尬的混亂，例如，道瓊公司（Dow Jones）誤發Google將以九十億美元購買蘋果公司（Apple）的錯誤新聞，機器人軟體卻信以為真而買進，或者，微軟（Microsoft）的Tay聊天機器人在推特（Twitter）犯眾怒。
那麼，你要如何確保自家組織從有關人工智慧的各項做法當中，得到更成功的結果？
首先，你的目的要明確
人工智慧並不是存在...
