推薦序一
踏入神之領域的未來
《數位時代》編輯總監╱盧諭緯
一切不再是電影故事的想像了。
記得好萊塢電影《獵殺代理人》（Surrogates），外頭行走的是仿真機器人，然後本尊坐在家裡控制著「自己」的行動，哪個是真？哪個是假？究竟誰是主體的疑問，引發混亂對戰；《鋼鐵人》（Iron
Man）主角史塔克的管家賈維斯，比起女主人小辣椒，更能準確且忠實的滿足史塔克的需求；還有《雲端情人》（Her），男主角西奧對智慧軟體的愛戀，交雜著未來科幻和傳統浪漫的情節，直探人心最微妙的情感需求。
當各式硬體加入了人工智慧，從數據歸結中推論出最接近理想狀態的做法，產品也就有了靈魂。學習、塑造、改變、進化，幻境即是真實。亞馬遜推出了智慧語音家電Echo，能幫你買達美樂披薩、叫優步（Uber）的車子，還能用點評網站幫你找家好餐廳！不僅如此，從蘋果的Siri為起點，包括臉書、LINE、微軟，都推出了聊天機器人，進入對話，就開始互動，甚至微軟的聊天機器人「Tay」才上線一天，就學會說出充滿種族歧視的言論與髒話，緊急被下架處理。還有日本機器人學者石黑浩開發的人型機器人，已經登上舞臺，與真人演出舞臺劇。
再看2016年3月，人工智能電腦AlphaGo與世界棋王李世乭的對弈，最後以四勝一敗獲勝，被打敗的不只棋王，其實我們也跟著心驚，就連比爾．蓋茲（William Henry Gates）、全球知名物理學者史蒂芬．霍金（Stephen Hawking），都提出了他們的憂慮：舊的社會模式將一去不復返，新的規則開始主宰這個世界。
當真實與虛幻的界線消失，影響的就不僅僅是科技面的應用問題，而是人類該如何自處：工作會不會被取代而消失？人類的能力該如何提升與之競爭？樂觀者認為，科技的進步，會將人類從勞力中解放，邁向更具創造力的境界，生活會更加精準有秩序；悲觀的人認為，人類會走向終極的奴役，找不到生存的意義。
說答案太困難，因為我們其實還沒有搞清楚，究竟是如何走到了這樣的智慧時代？我們也還不知道，技術發展可以走得多快？這場真人與機器之間的模仿遊戲，不能勝之不武，就算真的敗了也要有理。
哪些關鍵技術突破造就人工智慧的飛躍？面對這樣一個轉折的時刻，誰會率先發現並促動科技奇點？谷歌、蘋果還是亞馬遜，或者該企業還躲在沒被看見的角落？許多相關疑問、擔憂，在這本《下一個統治世界的企業》裡，可以找到一些思考方向。
我們似乎越來越接近這個人工智慧爆發的臨界點，它對人類事務的影響也越來越大，有一天它將成為人們的共識，但如同石黑浩所言：「我有興趣的是人，是我們自己。」關鍵不是機器學習的技術，這本書最大的意義或許也正在於此。當我們已跨入這個姑且可稱之為神之領域的未來，雖然無法回頭，但當我們能夠更理解作為一個人的位置，了解技術的能力與限制，就可以走得更穩健一些。
推薦序二
要在三十年後的世界存活，你一定要讀這本書
奇點大學（Singularity University）臺灣第一人╱葛如鈞（寶博士）
回想兩年前在奇點大學，第一次接觸到深度學習的概念和實作，大受震撼。透過幾行程式，深度學習就能突破影像辨識領域卡了十幾年的瓶頸；透過幾個開放原始碼的計畫，我就能輕易讓電腦分析我在NASA園區透過穿戴式相機所記錄的九萬多張照片，運用於新創公司Memora（Memory＋Camera）；當谷歌運用深度學習人工智慧，就能讓自動駕駛汽車開得比誰都快、圍棋程式下得比誰都好……我不得不開始思考，三十年後，深度學習人工智慧，會不會變成新世代的注音符號？成為每個青少年在學校裡都要學習的基礎知識？
如今，或者三十年後的今天，路上的車，家裡的燈，廚房裡的用具，全都可能變成人工智慧的一部分，當電燈不亮、汽車不動，也許不再只是線路不通而已，而是哪個電燈或汽車的上游人工腦出了問題！
三十年後的人們，若是對人工智慧沒有基礎認識，會不會就無法理解交通的運行、資金的運轉，甚至社會的運作？這並不是危言聳聽或誇大其辭，想想看，今天許多人們也許尚未察覺，他們每天花了大把金錢看的好萊塢電影，早已開始運用大數據和人工智慧決定劇情；大家每天花大把時間滑來滑去的手機，上頭的臉書或是網路文章搜尋結果，通通都是人工腦運算出來的；今天股市漲跌幅裡，很可能超過一半的操作，都是由電腦程式自動決策的快閃交易（High-frequency
trading，簡稱HFT）所帶來的。今後，人工智慧只會更大幅度的滲入生活，我們一刻不得緩，必須開始面對、理解、接受，與它一起生活、共同合作。
人工智慧是門太古老的學科，深度學習又竄起得太快，不易說明。回到臺灣以後我雖然到處推廣，但對於可能給社會帶來最大衝擊的人工智慧（尤其是深度學習的人工智慧），一直不是很能清楚說明。所幸這本《下一個統治世界的企業》，完整蒐集了最新的產業消息、學術研發突破，裡頭許多認知都是近期幾位真知灼見的專家所看見的趨勢，例如，大數據和物聯網本身不是重點，如何運用人工智慧分析這些數據及遍布的網絡資料才重要等。
更厲害的是，本書連人工智慧對社會結構和人類生存可能帶來的經濟、社會甚至哲學的影響都涵蓋了。除了幫助讀者更了解深度學習、人工智慧的基礎，更帶領大家搶先神遊至那個不可逆的AI大未來，進行一趟完整的思考旅程。
對於我這樣的「新科技傳教士」而言，它更像是一本幫助我布道的經書，替我把大腦裡的思考和對人工智慧的認識，企圖提醒臺灣人更重視此領域的想法，完整的呈現出來。
我不確定讀者諸君讀完本書後的感想會是什麼，但我很能肯定的是，本書已經確定成為我介紹人工智慧、深度學習等新興概念時，不可或缺的參考及推薦讀物。期望透過此書的出版，臺灣能有更多人積極投入這個足以改變人類——或如同賈伯斯（Steve Jobs）所說「足以撼動宇宙」的新方向，一起找尋人類智慧與機器共存的新邊疆。
前言
人工智慧正取代人力人腦。「識者」生存！
近年來每到春天，將棋電王戰（按：將棋為日本的象棋，將棋電王戰為日本將棋界近年和軟體公司共同舉辦的比賽）就備受注目。內建人工智慧（AI）的電腦將棋軟體，和一向勝券在握的職業棋士對弈，然而在2013年、2014年，職業棋士連續兩年落敗。2014年的成績甚至為一勝四負，可說輸得相當難看。
因此，大家都很期待從「名人或龍王戰」脫穎而出的冠軍能參與賽事。負責遴選電王戰選手的日本將棋聯盟，在經過一番慎重的選拔之後，終於為2015年的電王戰選出了五名年輕參賽者，其實力不輸各賽事歷屆冠軍紀錄保持人，足以和電腦將棋軟體抗衡。
當時電腦將棋協會曾針對此賽事表示，2015年的電王戰，如果將棋軟體再次獲勝，便毋須再與各賽事歷代冠軍紀錄保持人對弈，而直接宣布獲勝（按：2015年的將棋電王戰最後由人類獲勝，終止了將棋軟體的勝局，但在2016年四月的賽事中，將棋軟體再次擊敗了人類）。電腦將棋協會之所以會這麼說，是因為2015年這場比賽，是棋士（人類）和將棋軟體（電腦）最後一次對弈；從2016年開始，比賽形式將改成由棋士和電腦組隊進行雙打賽（Tag
Team Match，即二對二的比賽模式）。
因此，過去那些致力開發將棋軟體的電腦科學家和技術家們，接下來應會捨棄將棋、改為鑽研更深奧的圍棋，企圖再次稱霸業界。因為他們認為「從過去成長的曲線來看，電腦即使無法戰勝冠軍棋士，也足以打趴第一流的頂尖棋士了」。
由此看來，人類擅長的領域已逐漸被電腦、人工智慧、機器人入侵了。姑且不談將棋、圍棋這類傳統遊戲，由IBM研發的人工智慧電腦「沃森」（Watson），現已被用來參與企業的經營判斷、銀行的客服業務，而谷歌（Google）與其他世界知名的汽車製造商，更如火如荼的開發自動駕駛車（autonomous car，又稱無人駕駛車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人）。
另外，美國多家通訊社、出版社，更早已邁入利用文書軟體撰寫報導的時代；而日本國立資訊學研究所（National Institute of Informatics），還開發了專門挑戰東京大學入學考試的電腦。據說在不久的將來，擁有自主意識、可認識外界環境、並靈巧移動的次世代機器人，也即將被大量投入工廠、倉庫等與物流相關的工作現場。
到底是什麼力量能讓電腦科學、人工智慧有這麼突破性的發展？最重要的原因在於人工神經網路（Neural network）的技術革命。
人們直到1940至50年代，才開始研究人工神經網路，簡單來說，就是「模仿大腦結構工程，由無數神經元（Neuron）所組成的網路人工智慧」。但事實上，以大腦為模擬對象的範圍，只占了整體系統的一小部分，其餘大部分仍為數學型技術的集合體。
換言之，那時候人工神經網路的實際狀態，與其說是腦科學（即神經科學），還不如說是「數學的產物」，發展速度非常緩慢，可應用範圍也僅限於幾種個別用途。
但邁入2006年之後，情況有了改變。從這個時候開始，腦科學的研究成果（例如，大腦視覺皮層［Visual cortex］的資訊處理結構等）終於正式被應用至人工智慧開發，大幅提升了電腦、智慧型手機用以識別聲音、影像的「模式識別能力」（Pattern recognition，即圖形辨識能力）。
這種技術被稱為「深層神經網路」（Deep Neural
Networks，簡稱DNN）或是「深度學習」。谷歌、臉書、微軟、IBM等世界知名的高科技企業，現在都爭相開發這種最先進的人工智慧。因為此技術擁有極高的泛用性（通用性），不會只停留在模式識別的階段，今後在自然語言處理、機器人工學等各種領域的應用指日可待。現在，已經有人考慮將這種技術導入自動駕駛車的研發，一旦此技術成功被安置在上頭，必定能一舉提高自動駕駛車的運作性能和安全性。
但是，上述的研究只不過是開端而已。現在，在歐美及日本，政府都投入巨額預算，進行各種企圖解開人腦全貌的科學計畫。今後，如果能透過這些大型專案深入了解人腦，並早日將成果導入各種神經網路的應用，超越你我想像的人工智慧就有可能登場。
這種人工智慧最大的特徵，便是能把人的強項和電腦的強項加總起來。人腦的最強之處，就是擁有「透過學習成長的能力」。而擁有融合腦科學成果的深層神經網路先進人工智慧，就具備了這種學習能力。一般稱之為「機器學習」。
以前的電腦或產業用機器人等，雖然對於計算海量數字或重複單調的作業很拿手，但畢竟還是只能靠人類設計的程式才能動作的單純機械。然而，今後內建了最先進人工智慧的電腦、機器人，除了既有的強大計算能力外，還能自行吸收各種虛擬、現實世界裡的大數據（Big data），並透過機器學習自主進化。
不過，這樣的變化有好有壞。好的一面在於，超越我們想像的智慧型產品將不斷推陳出新。今後各種機器或服務，將不再需要人類親自操作，光靠自己的力量就能學習、並主動替人類效勞。這種改變除了能大幅提高生活的便利之外，也會為替以高科技、汽車、機器人為首的各種商業模式，帶來難以估計的影響。
而壞的一面則是，人工智慧的進化無法預測。換句話說，「可透過自我學習並進化的人工智慧」潛藏著高度風險。意即，人工智慧的發展，有可能會完全和人類預計的方向背道而馳。最近，各種擔心「高度發展的人工智慧一旦失控，會讓人類走向毀滅」的謠言四起，原因就出在這裡。此外，還有更多人憂心「人工智慧將剝奪人類的工作機會」。
曾經不過是科幻情節的各種威脅，如今已逐漸浮上檯面，且極有可能成為事實。例如，著名的物理學家史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）博士、以及微軟創辦人之一比爾．蓋茲（William Henry Gates） 等有先見之明的知識分子，都已紛紛針對高度發展的人工智慧提出警告。
人工智慧或許真的替生活帶來了無窮的便利，然而一旦使用錯誤，或許就會成為毀滅人類的幸福工具。深入了解已開始自主進化的人工智慧，並摸索該如何應對這種變化，正是本書出版的最大目的。
人工智慧正逐漸取代人力人腦，唯有「識者」能夠生存。希望大家讀完本書之後，都能收穫滿滿。
