Appier：产学合作才能培育更多AI人才
Computex 2016 设立的新创展区 InnoVEX，邀请 Appier 执行长暨共同创办人游直翰与来自台湾新创竞技场(Taiwan Startup Stadium)的Holly Harrington，提到大数据本身没有太大的意义，重点在于数据的应用，在这当中，机器学习技术将扮演最关键的角色。
游直翰表示，「大数据(big data)指的是大量的资料，假如我们把人工智慧比喻成一道「佳肴」，那数据就可以被看作是成就一道美味佳肴的『食材』。光看资料本身，并没有太大的意义，就像一般人的焦点会放在烹调完成后的料理，而不是糖、蛋、面粉等食材。」
他更进一步指出，机器学习(machine learning)是电脑处理各种资讯、辨识模式(pattern)并且学习的过程，若以做蛋糕来比喻，就是将糖、蛋、面粉等食材混合在一起，搅拌变成面糊，成为蛋糕的原型。至于人工智慧(artificial intelligence)，简单来说就是「成果」，也就是制作完成的蛋糕。在完成一道料理后，你可以持续搜集各种不同的回馈与意见，不断精进自己的厨艺。
套用在AI领域，就是让使用者透过各种学习回馈机制，机器将变得愈来愈聪明，做出更精准的决策，并且有效率地完成更多任务。至于深度学习(deep learning)则是机器学习的一个分支，主要的概念是让机器去模仿人脑处理大量资讯。深度学习是以复杂的数学模型为基础来建立人造神经网络，因此是更接近人脑的学习方式，这一切都已经正在进行中，在未来五年、十年后还会在世界驱动更大的变革，改写人类生活的样貌。
谈到所谓的 AI+，Appier 认为只要是会产生资料的地方，就有AI可以发挥之处，这就是「AI+」的概念，当中包括AI+商业、AI+医疗、AI+教育等，都属于相关的应用范畴。
Appier 表示，将AI应用在商业上，主要有三个优势：
第一：AI的模式辨识(pattern recognition) ─ 透过AI的模式辨识，企业可以从杂乱无章的资料中，找出规律与关联性，根据有价值的洞察来做决策。
第二：AI可以处理大量资料 ─ 在网路云端世界中，不论是跨国大型企业或者在地的小公司，每天要处理的资料早已大幅超越人脑可以负荷的范围，企业需要一个像AI一样可以真正处理大量资料、并且筛选出有用资讯的工具。
第三：AI可以定义明确的目标 ─ 一个企业的营运非常仰赖「规则(rule)」，所有决策都必须有所依归，而AI可以在明确的目标下不断优化，协助企业做出最精确的商业决策，不论是企业中的行销、人资、财务或物流单位都能受惠。
在这波以软体为主流的科技研发趋势中，Appier 指出台湾有强大的人才优势，「产学合作」将会是培育更多台湾人才的关键因素。而拜网路科技所赐，许多主攻软体业务的台湾企业得以快速拓展版图，不论大小企业，拥有承担失误与风险的勇气，才能激荡出更多新的创意。