近年來人工智慧（AI）廣泛應用在真實世界，改變眾人日常生活的實務應用，將讓人工智慧年產值達到468億美元。未來10年，人工智慧更將為全球經濟增加13兆美元的機會。於此同時，由於深度學習所需要的條件逐漸被滿足，越來越多的運算模型開發成熟，因此，人工智慧的應用門檻正逐漸降低，未來大眾也能運用人工智慧來解決生活中的各種問題。
「 AI門檻在快速降低，頂級的AI科學家我們已經不需要了，我們只要AI工程師就好， 」人工智慧專家李開復在「李開復的AI新世界--2019趨勢論壇」上這麼說。
李開復表示，在人類發展人工智慧的歷史上，有過許多很棒的AI科學家，像是歷屆的圖靈獎得主；但是在未來，不需要這麼高階的科學家才能運用AI改善人類生活，僅需理解AI相關知識的工程師即可。甚至，在校的學生，也可以運用現有的AI模型開發應用。（發展AI不只靠資訊學科，林百里：文科生將以軟技能逆襲）
在校生也能使用AI技術開發應用，門檻正快速降低
李開復說，回顧過去60年，人工智慧有相當大的進展，其中最重要的就是深度學習的成熟。「深度學習的運作跟人的大腦是不一樣的，他是一套數學公式，是基於統計的系統，」他這樣說。
同時，他也在論壇中以北大學生的自動駕駛應用為例，指出學生的技術能力，已經可以做到繪製校園的高解析度地圖，讓自動駕駛車可以安全地在學校的每個教室行駛。 如今，人工智慧已經不再是一門高深的技術，而是學生都可以掌握的開發應用。
深度學習5大條件已滿足，未來會看到更多AI應用
人工智慧的技術門檻之所以越來越低，是因為目前深度學習所需要的5大條件都已被滿足。李開復進一步指出5大條件分別為： 海量數據、客觀精準的自然貼標、單一領域、超大計算量以及AI工程師 。只要了解這5大條件，未來就能看到越來越多的人工智慧應用。
李開復認為，在蒐集到大量的數據資訊後，必須讓機器依據「不容辯論的事實」進行貼標，在通過大量運算後，僅需要AI工程師等級的技術，就可以開發出能夠在單一領域應用的人工智慧機器人。（亞馬遜用AI判定：該開除哪位員工？）
他進一步以投資理財機器人為例說明，不需要靠專家人工判斷股市漲跌來貼標，而是讓機器學習所有分析資訊內容、社群評論內容後，以股市的漲跌這樣的事實來貼標。「人來標註可能是（訓練模型）一開始需要的，但不是一個好方法。」
由於AI的特性，訓練出一個好的投資理財機器人後，只能使用在投資理財這個「單一領域」，無法轉而應用在機器翻譯等其他應用領域。
責任編輯：陳映璇
