我在 Google 事情的這段時代，看到最抱负的人工智能利用是垃圾邮件的過滤技能（Anti-spam），当初學術界很是多人在做钻研，如今几近没有了，由于问题已被解决了，大师信箱打開很少有垃圾信件。可是這不料味着已十分完善，将深度進修的技能利用上去以后，Gmail 如今對垃圾邮件的過滤又更前進了，一千封信内里大要只有一封是垃圾邮件，這也阐明了深度進修颇有价值。
深度進修是比年来學術界少数的重大冲破，可是论文上的冲破跟現实利用另有很大的差距。
除垃圾邮件之外，像是呆板翻译、语音辨認、圖象辨認這些 Google 的辦事，都已用了人工智能的技能。
以是台灣的人材是将军仍是兵士呢？简略来讲，当一個軟件工程师很認识開源东西的利用，他根基上就是一個将军了，可是问题在于，一個工程师即便在開源组织内里已是一個大神，台灣的企業仍是把他当小兵在用，台灣的组织让軟件人材没有职位地方，他是被叫来做琐事的，可是从台灣企業到 Google 的工程师，报到后一個礼拜，便可以参加世界一流的团队。实在人材都在台灣企業，只是没被重用。
人工智能的成长没有一蹴可及的，曩昔要先有 Cloud first，然后才有 Mobile first，如今才能做到 AI first。
Google 翻译也不彻底都是人工智能，实在更有用的是“工人智能”，若是呆板翻得欠好，那就人来翻译，归正你也不晓得后面是人仍是呆板，可是练着练着，呆板就愈来愈利害了，18 年的前進可以很庞大。垃圾邮件的過滤也是如许，最有用的是利用者的揭發。以是先有“工人智能”，厥后才有法子呈現利害的人工智能，如今语音助理也是如许的，你可能感觉如今尚未很利害，可是會愈来愈利害的。
台灣地域位在东亚的中間点，曩昔辦事日本，厥后進入中國大陆市场，接下来可以赚东南亚的钱，绕了一圈只要肯出去都有钱赚，這是其他竞争敌手都没有的庞大上风，以是很首要的就是让本身有挪動的能力，包含地舆上的挪動，不必定要跑到很远的处所去，光是台灣方圆就有不少機遇。另有就是范畴上的挪動，也不必要大幅扭转，像是本来做軟件的人，可以略微转去跟做 IC 的人互助，就會多出不少機遇来。