Appier：產學合作才能培育更多AI人才
Computex 2016 設立的新創展區 InnoVEX，邀請 Appier 執行長暨共同創辦人遊直翰與來自臺灣新創競技場(Taiwan Startup Stadium)的Holly Harrington，提到大數據本身沒有太大的意義，重點在於數據的應用，在這當中，機器學習技術將扮演最關鍵的角色。
遊直翰表示，「大數據(big data)指的是大量的資料，假如我們把人工智慧比喻成一道「佳餚」，那數據就可以被看作是成就一道美味佳餚的『食材』。光看資料本身，並沒有太大的意義，就像一般人的焦點會放在烹調完成後的料理，而不是糖、蛋、麪粉等食材。」
他更進一步指出，機器學習(machine learning)是電腦處理各種資訊、辨識模式(pattern)並且學習的過程，若以做蛋糕來比喻，就是將糖、蛋、麪粉等食材混合在一起，攪拌變成麪糊，成爲蛋糕的原型。至於人工智慧(artificial intelligence)，簡單來說就是「成果」，也就是製作完成的蛋糕。在完成一道料理後，你可以持續蒐集各種不同的回饋與意見，不斷精進自己的廚藝。
套用在AI領域，就是讓使用者透過各種學習回饋機制，機器將變得愈來愈聰明，做出更精準的決策，並且有效率地完成更多任務。至於深度學習(deep learning)則是機器學習的一個分支，主要的概念是讓機器去模仿人腦處理大量資訊。深度學習是以複雜的數學模型爲基礎來建立人造神經網絡，因此是更接近人腦的學習方式，這一切都已經正在進行中，在未來五年、十年後還會在世界驅動更大的變革，改寫人類生活的樣貌。
談到所謂的 AI+，Appier 認爲只要是會產生資料的地方，就有AI可以發揮之處，這就是「AI+」的概念，當中包括AI+商業、AI+醫療、AI+教育等，都屬於相關的應用範疇。
Appier 表示，將AI應用在商業上，主要有三個優勢：
第一：AI的模式辨識(pattern recognition) ─ 透過AI的模式辨識，企業可以從雜亂無章的資料中，找出規律與關聯性，根據有價值的洞察來做決策。
第二：AI可以處理大量資料 ─ 在網路雲端世界中，不論是跨國大型企業或者在地的小公司，每天要處理的資料早已大幅超越人腦可以負荷的範圍，企業需要一個像AI一樣可以真正處理大量資料、並且篩選出有用資訊的工具。
第三：AI可以定義明確的目標 ─ 一個企業的營運非常仰賴「規則(rule)」，所有決策都必須有所依歸，而AI可以在明確的目標下不斷優化，協助企業做出最精確的商業決策，不論是企業中的行銷、人資、財務或物流單位都能受惠。
在這波以軟體爲主流的科技研發趨勢中，Appier 指出臺灣有強大的人才優勢，「產學合作」將會是培育更多臺灣人才的關鍵因素。而拜網路科技所賜，許多主攻軟體業務的臺灣企業得以快速拓展版圖，不論大小企業，擁有承擔失誤與風險的勇氣，才能激盪出更多新的創意。