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AI經濟的策略思維 (第六章人類與機器的分工 (人機合作 (癌症判斷 (人類擅長判斷有癌症, 機器擅長判斷無癌症), 人機結合 (第二意見…

- - - - 球探
    - - 法官保釋判決
    - - 喜好
      - 專注力
  - - - 豐富數據良好標註，可提供良好預測
        
        詐騙偵測
        
        醫療診斷
        
        球員篩選
        
        貸款審核
  - - - 少量數據做出預測
        
        認得看過幾次的面孔
        
        總統大選
  - - - 倒果為因
        
        假期飯店需求高
        
        房價高
        
        機器誤以為提高房價=提高銷量
      - 遺漏變數
        
        採取行動結果
        
        不採取行動結果
  - - - 人類擅長判斷有癌症
      - 機器擅長判斷無癌症
    - - 第二意見
        
        提供最初預測，結合人類評估
        
        人類先決策，後提供AI評估
        
        增加決策品質誘因
      - 例外預測
        
        非例行情境
        
        人類接手
    - - 處理人類無法處理的規模變數
      - 數據充足時例行常見的情境
    - - 無充足數據預測
- - - - 預測
        
        訓練
        
        判斷
        
        行動
        
        結果
        
        回饋訓練
- - - - 自動執行，判斷寫入程式
    - - 人類判定
- - - - 決策根據「預測」和「判斷」
- - - - 人類決定模型的假設及影響條件
        
        如假設錯誤？
    - - 用不同變數組合預測結果
        
        無法覺知的弱連結
      - 反向傳播法
        
        透過實例學習
        
        精準度可藉由學習改善
        
        高精準度可讓機器執行人類智慧相關任務
        
        自動駕駛
- - - - 達到人類執行準確性
      - 翻譯、影像辨識、對話、醫學放射影像判定
    - - 翻譯
      - 影像辨識
      - 對話
      - 醫學放射影像判定
- - - - 法令會加以限制
- - - - 1.預測
        
        做決定時的目標
      - 2.判斷
        
        如何評價
        
        不同行動(成/敗)的報酬
      - 4.結果
        
        實際成果
      - 3.行動
        
        執行決定
    - - 1.輸入資料(執行階段)
      - 2.訓練
        
        訓練資料
      - 3.回饋
        
        依結果調整模式