電腦AlphaGo以4:1的壓到性勝利打敗了人腦，象徵人工智能到達另一個境界，而台灣在這波人工智能的趨勢中能否佔有一席之地？專家就表示，專業人才台灣並不缺乏但教育上的專業學程缺乏規劃，產學合作也不夠積極，必須多方配合貫徹工業4.0的精神才能夠真正急起直追。
Google資深研究員黃士傑：「首爾的比賽以4:1的比分打敗了這個南韓的棋王，所以它是一個里程碑我們非常高興也非常榮幸。」
幾乎全勝戰績，以電腦AlphaGo打敗人腦背後推手的就是Google資深研究員黃士傑，面對記者時也暢談，里程碑背後以光速在發展的人工智能。
Google資深研究員黃士傑：「AlphaGo就是從很多人類的棋譜學習而來，它就是看了差不多2、30萬的棋譜，如果我是一個很頂級棋手的話，那前20個最好的棋步是哪一個，那麼我這個程式就只要去想那一步就好了。」
大數據下的人工智能擁有強悍的學習能力也成為一股不可擋的趨勢，單就Google的發展來說就能看出運用面的多元性。
記者詹舒涵：「關於人工智慧Google已經有多方運用，像是翻譯功能現在增添了視覺翻譯的效果，只要用手機掃描你所需要的中文字幕，透過掃描之後就能夠翻譯成你需要的語言。」
除了視覺辨識外還包括了語音翻譯，都是透過感官的學習進行語言辨識，而gmail的inbox功能則是能將信件分類，smart reply則能自動回復一些簡單的日常信件，另外google photo則是能做圖像辨識將照片的地點做即時分類，而主要負責人工智能開發的Google旗下deepmind公司就聚集了來自世界各地的人才，其中不乏台灣出品的佼佼者。
Google資深研究員黃士傑：「我們有一個世界地圖，然後員工從哪裡來就插一個，你會發現就是幾乎是很多國家都有，那另外目前有4個台灣人，很高興的是最近有一個工程師加入，台灣人加入我蠻高興的。」
Google台灣總經理簡立峰：「那因為台灣網路服務的規模比較小所以使得我們應用的機會比較少，可是我想台灣有這樣的人才跟技術能力。」
其實台灣不乏相關人才，從教育部統計處資料來看最核心的資訊工程學系所，每年畢業生約8千多人，5年培育人數微幅增加2.7％，但關於人工智慧卻沒有完整學程，像是數據挖掘、人工智慧、自然語言學習、神經網路多半都是選修，尤其是人工智能的基礎生物學也不是必修，但這在美國都有完善規劃，有台灣機器人教父之稱的羅仁權就表示台灣的產學合作應該更緊密。
台大智慧及自動化中心主任羅仁權：「國家事實上是應該可以在這個領域盤點之後讓它集合成一個重要的亮點，就是說成立一個相當的產學合作在機器學習、人工智慧這方面的，能夠更聚焦。」
而目前像是專攻人工智慧的沛星科技就和台大啟動產學合作計畫，也提供總獎學金200萬元鼓勵人工智慧的論文與研究，而台灣推動的工業4.0畢竟這塊市場還有很大的發展空間。
台大智慧及自動化中心主任羅仁權：「中國的製造2025還有美國的叫AMP(Auto Manufacture Partnership)，還有這個日本、韓國以及歐洲，整個在這個領域非常的重視，而且這一做就可以做到未來30年、40年、50年都需要這樣子的，因為我們看到少子化、高齡化，那他這個需求是很明顯的，所以各個國家希望在這個領域能夠擔任領頭羊。」
而台灣目前的現有產業應該積極貫徹工業4.0的精神，從底層開始以人工智能輔助，從基礎的機器人與機械溝通蒐集大量數據，再以數據做出分析到整個智慧工廠的運作，接著成為企業資源的規劃導向推動產業智慧化，讓產業需求與學界接軌將人才培育與潮流相輔，也許目前沒贏在起跑點而未來卻未必輸在終點。
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