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透過大數據看見數學
如果沒下雨但起風,要不要出門去玩?發折價券能讓多少客人回流?為什麼臉書好像都知道我最近想要做什麼?近年來耳熟能詳的「大數據」,其實就是要解決我們日常生活中會碰到的各種問題,差別只在大數據背後,靠的完全是數學運算的力量。
 
 
講演綱要(撰文|高英哲)

數學跟電影《露西》最後的結局一樣,「無所不在」。今年年初轟動武林,驚動萬教的 AlphaGo ,就是這個概念最新的體現,透過四種技術向人類學習智慧:雲端運算、大數據、人工智慧、以及機器學習。

雲端運算就是分散式的平行運算,藉由雲端上分散於各處的 CPU 跟 GPU 綜合運算,打敗單兵作戰的單機電腦或個人。大數據分析則是藉由熟讀十幾萬個棋譜棋局,再經過自我對弈,無限複製學習經驗。人工智慧則是透過深度神經網路(DNN)跟蒙地卡羅樹搜索(MCTS)等演算法,在有如恆河沙數般的所有可能性裡,策略性地找出最佳解。這些就是 AlphaGo 這台機器,得以產生類似人類學習能力的技術。

大數據的技術,涵蓋了統計學、資料科學、資料工程,這三大領域的學問,試圖透過分析資料,獲得預測結果,並且從中選出較佳的決策進行推薦。這並不是新鮮事,大數據之所以火紅,在於它採用了新方法來處理這些過程。比方說同樣是資料分析,大數據還會根據使用者的行為,分析資料與行為之間的關聯性,並嘗試建立出一個模型。歐巴馬兩次勝選就是應用大數據的成功案例,他的競選團隊利用大數據,找到能夠吸引選民的訴求,另外還能增進募款跟廣告的效率。

演算法是大數據分析的核心,也就是機器如何透過學習,獲得類似人類智慧的過程。舉凡透過是非題的決策樹進行分類,藉由迴歸預測數值,用分群的概念做行銷規劃,都是透過演算法,試圖得到更準確的結果。其實這件事我們在日常生活中都在做,只不過在大數據的輔助下,可以把演算法的力量發揮得更加淋漓盡致。

當大數據的技術益發成熟,人類智慧與人工智慧的差異愈趨縮小,那麼人與機器在思考上,還會有什麼不同?機器必須遵循邏輯,而人類可以容許矛盾的存在,這大概是大數據的發展再怎麼日新月異,也無法改變的本質吧!

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●同場次演講:
→計算與數學思維│何建明 https://youtu.be/yRUz1fI7NL0
→未來的數學教育│林福來 https://youtu.be/bqpYrX3U8Pk
→QA沙龍時間│張海潮、楊鎮華、何建明、林福來 https://youtu.be/a5mW4aTLhRk
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這是臺灣第一次請科學家來講科學史的沙龍講座,
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