路上總有廣告。走路時會看到貼在牆上的海報,開車時會經過高高豎起的看板,有的好看,有的無聊,有的獵奇,大部分你大概過眼即忘。 但,事實上,路上並非「總」有廣告,能不能在公眾場合貼廣告,在某些國家還曾經引發爭議──先不管內容好不好看,重點是我又不想看、這也不是政府要公告周知的東西,你憑什麼把資訊貼在公眾場合逼我看呢? 完整文章
文/葉茲(Kit Yates) 最佳停止時機 上面提到的某些最佳化演算法,都是以大規模施行的方式來取得商業利益,似乎會讓人覺得,只有科技龍頭才有辦法使用那些背後的數學道理。但也有一些更直接簡單的演算法(雖然隱藏的數學原理很複雜),可以為日常生活帶來一些微小但重要的改善。其中一類稱為「最佳停止策略」(optimal stopping 完整文章
文/馬克.藍道夫;譯/許恬寧 二○○○年二月,我們放棄單次租片服務,完全轉換成訂閱服務,一個月一九.九九美元。現在 Netflix 就是月租制,月租制就是 Netflix。 專注。專注是創業者的祕密武器。Netflix 的故事一遍又一遍出現這個元素──放棄販售 DVD 片、放棄單次租片服務,最後放棄 Netflix 完整文章
現在只要拿出手機,很多事情都能搞定,包括通訊、上網、聽歌、看影片、玩遊戲、行動支付等等,在全球各大都市叫車、訂房、訂機票,全都不是問題,宅在家裡也能輕鬆叫外賣,還能追蹤送餐進度。我們校園內用餐時間,Uber Eats和foodpanda的十幾台機車在宿舍區呼嘯而過已不足為奇,據說還有不少學生宅到訂了宿舍隔壁餐廳的餐點⋯⋯ 完整文章
文/阿杰・艾格拉瓦、約書亞・格恩斯、阿維・高德法布;譯/林奕伶 AI 工具對工作流程的影響 對許多企業來說,AI預測機器的影響很深遠,不過是以漸進且大致不引人注意的方式進行,差不多就類似AI 改善智慧型手機上的許多修圖應用程式。它協助整理照片,但並未從根本上改變使用應用程式的方法。 你可能有興趣知道AI 如何讓你的企業產生根本性的改變。AI 完整文章
文/阿杰・艾格拉瓦、約書亞‧格恩斯、阿維・高德法布;譯/林奕伶 更多數據、更好的模型,以及性能更強的電腦,使得近年來機器學習的進展得以改善預測能力。蒐集和儲存大數據的進步也提供新的機器學習演算法原料。 在更適合的處理器發明下,新的機器學習模式明顯比以往的統計方法更有彈性,也產生更好的預測結果,好到有些人又重新稱資訊工程這個分支為「人工智慧」。 迴歸分析 完整文章
現在有多少人不使用電腦?有的話,請舉手。 其實這不太可能,因為如果你讀得到這篇文章,你一定是在使用電腦,除非有個阿宅把它印出來給你讀(果然很宅)。過去視窗作業系統常莫名其妙出現藍屏死當的年代,我們跳腳嘲諷電腦不是科學產物,而是玄學產物,而對阿宅工程師而言,電腦除了是吃飯的工具,還是要幫正妹修理來換好人卡的必需品。 完整文章
當你生活遇上問題,是找本相關領域的書來研讀,還是用谷歌大神搜尋?是想要問專家,還是去PTT裡看看鄉民怎麼說? 我們不是不知道所謂的專家學者會怎麼說──每當有重大爭議事件,媒體就會去訪問那些所謂的專家學者,然後在即時新聞更新的時候抄一抄所謂的網友看法。媒體常常抄或訪問的所謂專家學者,通常原來是資訊科學家、神經科學家、氣象學家⋯⋯對社會議題的意見不是老生常談,就是讓真正的專家跳腳。 完整文章
文/哈拉瑞 我們完全無從得知,2050年的就業市場會是什麼樣子。一般同意,機器學習和機器人將會改變幾乎所有工作,從製作優格到教導瑜伽都無法倖免。但談到這項改變的本質及急迫性,各家觀點也就眾說紛紜。有些人認為,只要十年到二十年,就會有幾十億人成為經濟上多餘的存在。但也有人認為,長遠看來,自動化的影響也會是為所有人創造新的就業機會,帶來更大的繁榮。 完整文章