學到了很多很多很多名詞。目前發展的主要是弱人工智慧，作為輔助技術與工具。就像Excel取代了大部分的計算，但要計算什麼、這些數字有何意義，還是由使用者判斷。
紅皇后效應就像人生啊，所有人都想要往上階級流動，但是上層階級的人會想往下流動嗎？所以就要更加倍加倍努力才能跨越階級。
建立資料驅動的決策文化――就是在講真確嘛。
節錄句子
1. 紅皇后效應Red Queen Effect: Here, you see, it takes all the running you can do, to keep in the same place. If you want to get somewhere else, you must run at least twice as fast as that!
2. Roy Charles Amara’s Law: We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run.
3. 人工智慧：感知、學習、推理、協助決策，並採去行動幫助我們解決問題的科技。
4. Polanyi’s Paradox: we can know more than we can tell, i.e. many of the tasks we perform rely on tacit, intuitive knowledge that is difficult to codify and automate.
5. 人工智慧的迷思
a. 資料等於價值：資料必須經過處理、分析及開發才會成為最終產品。
b. 牽涉電腦與資料就是資訊部門的工作
資料科學家：數學、統計、程式設計與資料庫、領域知識以及溝通與協調等人際能力。
資訊人員：程式設計與資料庫領域。
c. 資料分析就是產出報表
d. 電腦決策不可能贏過人的專業經驗
e. 導入系統或平台就可以解決營運問題
6. 產業人工智慧化
a. 瑕疵檢測
b. 自動流程控制
c. 預測性維護
d. 原料組合最佳化
7. Working smart is much more important than working hard
8. Spurious Correlations: 不具因果關係的高度相關變數。
9. 只有做事的方法及組織文化真正改變，新技術才能發生長久的效益。
10. 建立資料驅動的決策文化。
11. 企業導入的實際挑戰
人才缺乏、資料基礎建設的不足、不容易找對問題、產學之間的鴻溝
12. 發展人工智慧的要素：人才、資料、演算法及運算能力。
13. 經理人須具備的十個認知
a. 沒有資料就不會有人工智慧
b. 不是有資料就一定能產出人工智慧
c. 你從來沒答案的事，人工智慧也不會答
d. 實驗文化與人工智慧同樣重要
e. 不要忽略資料的成本
f. 統計圖表與機器學習是互補而非互斥關係
g. 人工智慧的導入必然造成企業流程的改變
h. 主管要有能力評估與分析優劣成敗
i. 別把人工智慧的導入丟給資訊部門
j. 人工智慧需長期觀察、不斷翻新
14. 資料data只是資訊information的載體carrier
