Tag: 機器學習

除引入生物科技之外，以人工智能及機械人技術為例的創新科技，在中醫應用上亦同樣重要。「創科+中醫」在提升中醫的效能同時，亦可以改變大眾對傳統中醫的印象，令到年輕人更重視及更廣泛地採用中醫，一舉兩得。

當獎勵策略是強化學習的關鍵，如果關注太單一的任務及目標，而沒考慮到在完成任務過程中的不合理情況（例如作弊或意外），讓獎勵變得不合理。這漏洞最終會影響機器學習和人工智能應用的可靠性和安全性。

作為科技發展的承受者，我們沒有能力去影響科技發展，就要考慮，是否可以充分發揮其好處。這倒不一定是「逆來順受」；勉強接受，一定不會有好結果。

微軟在《未來計算》提出人工智能開發的六大原則，筆者建議香港政府可參考這些原則制定適當的法例，確保用作機器學習的大數據訓練集的實用性，好讓人工智能產品或服務的用戶能享有合理的權益。

AI偏見無處不在，也亟待得到有效的治理。就此，世界各地官、產、學、研等各界别都積極探索消除AI偏見的技術及途徑，部分組織已取得了一些成果。

數字經濟在推動全球經濟復甦及經濟可持續發展方面發揮了極為重要的作用。彭博預測，元宇宙於2024年的全球市值將高達8000億美元，大部分傳媒都認為，元宇宙及相關技術是2022年全球創科産業發展的大趨勢。

Zillow近期股價大跌，主因是其炒樓投資失利，疑似出價太高購入大量物業。存貨滯銷，這門新生意將中止運作兼要裁員。

《論語．學而》曰：「學而時習之，不亦悦乎。」仿效人類，人工智能系統一經開發後要盡快付諸應用，並以滿足用戶需求為首要任務。但「學無止境」，所以人工智能系統亦應持續學習。

在數碼經濟社會中，「數據是王者」（Data is King），可是這現象引發「富者愈富，窮者愈窮」的馬太效應。

有經驗的教師也許會說，我們天天從事教學，甚至天天在研究教學，難道不知道學生如何學習？本文從幾個方面提供答案。

演算法告訴我們該如何思考，而且正在改變與影響我們的決定。隨着這趨勢，不難想像有一天我們會不自覺地把決策權和控制權交給機器的演算法。