你能預測百年後的科技發展嗎?

你能預測百年後的科技發展嗎?
知勢電子報 | 2022.11.20

各位朋友們好:

在過去的這週,好友圈中有多場活動:新創、AI、區塊鏈、智慧醫療,當然還有寵物展、食品展……等等。疫情之後,這樣的場合是好友(或網友)難得相聚的見面會,除了分享技術趨勢之外,Meta裁員13%、馬斯克買下推特後的各種內部措施、台積電美國建廠、高通膨、升息的議題也是討論焦點。

關心台灣產業AI化進程的人,在最近這兩年逐漸認知到,要成功導入技術促成企業轉型,絕不能只考慮技術問題。無論技術人員或主管都必須要看系統與制度背後的意義、設置時希望達成的目標,以及能夠創造的價值。

因為企業、產業以至於政治經濟環境的每個環節,都是有機體,無法事先預測或掌控其變動。只看技術,一方面可能見樹不見林,無法真正解決問題;另一方面,則可能產生更嚴重的系統偏誤。

特別與各位分享本期電子報《他居然在百年前就預言到AI》這篇文章,其中說到哲學家海德格1935年在他的《哲學獻稿》提出「技術危機三大特徵」,人們亟欲透過「計算」來控制與規劃自己所在的實體世界,但因為「意義」無從計算,往往就不再被視為值得深入了解的問題。數據化之後的社會,真的會變成一個不重視意義的社會?值得我們想一想。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

本期目錄

他居然在百年前就預言到AI

堪堪就在三百年前,數學王子高斯(Karl Friedrich Gauss,又譯「咖兒費力氣搞死」)首次提出了「常態分佈(或正態分佈,或高斯分佈)」,用來描述觀測星球移動軌跡的誤差,他優雅地說出一段公式。

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鴻海的永續雙引擎

永續發展是近年來備受矚目的觀念,隨著新科技的快速更迭、政經環境急劇變動、後疫情時代高通膨高利率景氣低迷......多種無法預測的因素同時發生且互相連動,對於企業治理、特別是風險管理,形成極大挑戰。

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AI也會聽音樂?深度學習在音訊處理的概念

人聲?鼓聲?鋼琴聲?不同聲音該如何分辨?如果你對「聲音辨識」、「語音分析」、「音軌分離」這些名詞感到困惑或好奇;曾想在工作中進行音訊處理的應用,卻不知道該如何下手;好奇音樂產業的 AI 技術應用,卻不知道如何請教。那麼,你一定不能錯過這篇文章!

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