最近睇過一篇文章，內容是講述「人腦」和「機器」應該如何分工做判斷。先講 20 年前，分工大致是：機器負責基本計算、存儲記錄、資料傳輸；人類就負責做分析和決策。現今電腦運算能力提升，究竟「分析」和「決策」，由機器還是人腦處理比較出色呢？這並不是簡單一個 Yes 或 No 的答案，而應是「人腦」和「機器」兩者如何分工和重新定位的問題。 人類判斷有兩套系統 首先，人類是如何作出判斷，簡單來說：有兩套系統。 「系統一」是憑直覺及過往經驗，也是人腦的強項。「系統二」是靠資料來演算，就是機器的優勢所在。大量證據顯示，若有得選擇的話，單靠「系統二」得到的決策和預測（即是全由機器來決定），通常比「系統一」的判斷更優勝。 機器判斷更優勝 點解？因為即使資料不足或 algorithm 尚欠成熟，要作出修改實在不難，也可隨時再演算一次。但要推翻最高領導的主觀決定，就複雜得多了。所以，奉勸各位領導，如果是機器可以處理的判斷，就應由機器去處理。天氣預測就是一個好例子，每日每分每秒大量的不同的氣象數據，由電腦機器預測出來的天氣，肯定比氣象學家來得準確。 不要依賴最高領導人 在這似乎講到人腦決策價值不大，當然不是啦。在某些情況中，仍然應該運用人類主觀判斷，只是比重倒轉（把你的主觀判斷，量化成機器決定的參數），或去處理一些更深層問題。隨著科技發展與普及，我們要擺脫對機器作為主導分析的抗拒，更不要依賴最高領導人的決定，因為機器的判斷不會比他們差呢。

中國的大型科技公司：百度、阿里巴巴和騰訊（統稱為 BAT）這三巨頭正努力把自己定位成為 Smart City 解決方案領導者，並希望打造自身為──自動駕駛、語音對話式 AI、面部識別技術、預測性醫療保健方面等的全球領導者。 BAT 的優勢 BAT 有資金和資源，除了積極擴展到亞洲其他國家，正努力招募外國人才，並投資外國的 AI 創業公司，形成全球合作夥伴關係。再加上中國市場有得天獨厚的 AI 應用的條件，包括人口龐大、數據量大、科技人才湧現、廣泛電子商貿應用，更有大量物聯網設備也在中國生產。綜合起來，會給予 BAT 在打造 AI 平台的優勢。 BAT 面臨的最大挑戰…

人工智能（Artificial Intelligence A.I.）大概有以下範疇：機器學習 Machine Learning、自然語言處理 Natural Language Processing、自動機學 Robotics 等。透過深度、多層的學習模式，人工智能可以為人類處理大量信息並作預測及自主行動，包括預測我今天想吃中餐還是西餐，了解侍應的日常語言，點餐並用自動機餵我吃飯等。早些兒，網上書店憑我的選書行為，已能預測我喜歡哪些書，準確程度令 Neo 有些心驚，覺得對方比 Neo 還了解 Neo。近日 Facebook 與 Cambridge Analytica 的事情，可能只是冰山一角。看著國會議員的問題，我覺得人類很有娛樂性。…