◎舉辦救災機器人競賽，美國國防部的善意為何引起日本、歐洲疑心？
◎從無人車到宅配事業，Google收購八家以上機器人公司，打算多久征服所有產業？
◎GE奇異免費提供全世界人工智慧運作系統，圖謀什麼？刺激德國發動工業4.0。
◎讓機器學習西班牙文，竟然中文和英文能力自動進步！這是驚喜還是警訊？
◎臉書成立人工智慧研究院，搜尋引擎百度在矽谷成立人工智慧研究所，
德國的西門子、福斯汽車皆致力發展機器人思考型工廠，減少人力支出；
還有日本的軟銀、美國的微軟、蘋果、亞馬遜……爭相投入。
哪個企業主導AI，那個企業就能統治世界……最遲二○四五年全面接管。
人腦路數全被電腦洞悉、機械手腳極度擬真人類，
當人工智慧翻轉了世界，你的工作是進化或淘汰？
47%以上的工作會被機器人取代，威脅？只要你「早知道」，就會變成機會。
◎人工智慧，是毀滅人類的幸福工具嗎？
──機器學習是雙面刃，迎刃而解也可能傷到自己：
․全球人才不到50位，你的機會來了：
不僅谷歌成立專門研究室，臉書、百度也加入戰局，較勁意味濃厚。
就連最自負的蘋果也不惜和微軟合作，企圖攜手對抗谷歌大神，
․ 哪些工作會消失，哪類工作更吃香？
園藝專家、理髮師、廚師等需要結合模式辨識與細部運動神經的職業，
最不容易被人工智慧取代。請問，你現在的工作是……？
․機器人大舉入侵，你如何應對？
儘管Google以鐘形曲線為證，不斷強調無人駕駛車的安全性，
但現實世界裡的肥尾曲線，使無人駕駛車仍舊背負了不保證一定安全的宿命。
所以，碰到危險時還是必須由人來判斷。
◎全世界被AI統治的那天
──最遲2045年，誰主導AI誰就能「管理」世界：
․機器人之所以從實驗室走向大眾市場，
兩大關鍵為：開發成本大幅降低，與少子化、高齡化使得勞力需求倍增。
谷歌率先看出這中間的商機，搶先一步卡位。
․谷歌、亞馬遜都想用機器人稱霸供應鏈，乃至於宅配：
當家庭、辦公室，甚至各類職場都仰賴機器人的生產力時，
未來消費者不論怎麼選擇，壟斷市場的企業都能持續獲利。
◎人類價值何在，更進化或者遭淘汰？
──從德國、歐盟的機器人計畫，看人類的機會：
․當電腦負責邏輯分析運算，人就發揮「主觀」。
把車子交給機器自動駕駛，卡車司機可在車上做更多辦公室業務。
建築師不必擔心沒靈感，而是利用電腦程式，在短時間內畫出上百張設計圖。
次世代機器人的技術性轉移，正好讓我們有機會思考「人類究竟該做什麼工作」。
人類的最後堡壘絕對不是人工智慧智能，我們還有更厲害的……
畢竟發明機器人的，還是人。
更重要的是，目前相關專業人才屈指可數，你現在追還不遲——。
內文試閱
谷歌、臉書、百度的搶人大戰
1950年代人工智慧便已發韌，機器學習是其中一環。所謂人工智慧，是種能讓各種機器（主要是電腦），擁有像人類般智慧的技術。但機器學習的領域，則在邁入21世紀之後才有了急速的發展。
機器學習是一種「讓電腦分析（存在於實體社會或網路上的）巨量資料之後，再從中擷取出某種模式以應用在企業上」的技術。想讓機器人、汽車、智慧型手機等各種機器，能以（從各種感測器取得的）大數據為基礎，進行自主學習、並變得更聰明的話，就必須運用到這項技術。
現在，以人工智慧為核心，多家美國高科技企業都以強大的技術和雄厚資金為後盾，爭先恐後的重整自家企業的研發體制。2009年，谷歌設立了祕密研究室「Google X」，開發包括太空電梯（搭電梯至太空俯瞰地球）、谷歌眼鏡等一連串充滿創意的次世代技術提案，該研究室將之統稱為「射月計畫」（Moonshots）。
多位世界級人工智慧研究者，皆陸續被延攬至Google X。包括在2011年掀起自動駕駛車熱潮的塞巴斯蒂安．圖朗（Sebastian Thrun）；專精自然語言處理與腦科學研究的美國發明家雷蒙德．庫茲威爾（Raymond Kurzweil）；以及前文提過的深度學習權威吳恩達等，在眾人齊心合作之下，該研究室屢創驚人成果（圖朗和吳氏已於2014年離開谷歌）。
此外，谷歌還乘勝追擊的不斷收購多家高科技公司。2013年，他們先買下由人工神經網路權威傑佛利．辛頓（Geoffrey Everest Hinton，多倫多大［University of Toronto］教授）的公司DNNresearch。辛頓是人工神經網路研究先驅，同時也是谷歌的特別研究員。緊接著在2014年，谷歌又斥資4億英鎊，買下專門開發深度學習的英國Deep Mind Technologies公司。
面對動作頻頻的谷歌，臉書也火力全開、不遑多讓。2014年，臉書設立了人工智慧研究院，並聘請與圖朗、辛頓等人齊名的人工智慧權威洋．樂康（Yann LeCun，曾任紐約大學教授）擔任第一任院長。
這場人才掠奪戰火更延燒到中國，搜索引擎業者百度涉入後，已讓這場搶人大戰白熱化。百度於2014年在矽谷設立人工智慧研究所，第一任院長就是2014年離開谷歌的吳恩達。
吳氏曾於2012年，架構出擁有驚人影像識別能力的大型人工神經網路。據說百度為了把吳氏從谷歌挖角過來，可說費盡苦心，不斷遊說，表示「只要你肯來我們這裡，要做什麼研究都行；不論研究設備多貴，只要你有需要，公司就會立刻準備」，可見此類人才有多麼搶手。
機器視覺取代人眼，品管更嚴更便宜
除了透過手機提供貼心服務之外，機器學習也被逐漸應用到規模更大的商業活動。例如汽車、電子工學等大型工廠的生產管理。因此，為這些工廠提供機器學習技術「SaaS」服務（Software-as-a-service，直譯為軟體即服務，雲端運算的另外一種說法）的中小企業不斷成立。總公司在美國舊金山的Sight Machine便是其中之一。
Sight Machine透過攝影機，把機器學習和機器視覺技術（Machine vision，模擬人類視覺功能）結合，為以克萊斯勒（CHRYSLER）為首的汽車製造商，提供SaaS服務。不僅汽車業如此，凡是引進這類系統的製造商，都可利用人工智慧，將以往必須仰賴人力才可檢核出不良品的流程自動化，最重要的是，花費更低廉。
然而，根據Sight Machine的獨家調查，在各種業界當中，對這種系統需求度最高的仍是汽車產業。如果把通用汽車（General Motors，簡稱GM）、豐田、日產等主要汽車製造商，及提供他們零組件的業者都涵蓋在內，光是北美，就有5,000家和汽車有關的工廠。尤其是有不少間重視品質的工廠，都表示對Sight Machine所提供的服務感興趣。
Sight Machine的調查還提到，除了汽車產業外，需要這類服務的幾個潛在的市場也越來越多。例如，美國某大速食連鎖店，每天平均要烹調65萬份雞胸肉，但要看是否烤得恰到好處，過去必須仰賴工作人員，以肉眼仔細檢查烙印在雞胸上的烤網條紋。如今這個步驟便可透過上述技術取代。
另外，醫療機器、醫藥品、食品製造商等，和生命、健康相關的業界，也需要用同樣的技術檢核製品。甚至連日本的電機製造商，也是Sight Machine 鎖定的服務目標。
那些還在觀望的，你們太慢了！
此外，更有多家企業也已引進機器學習系統，或正在討論是否要採購新硬體、跟上時代潮流。其中，電力業界的智慧電網，將會是今後最大的市場——先蒐集某地區的家庭、辦公室、工廠等耗費了多少電力的資料，再運用機器學習加以分析，日後就可即時管理需要提供哪個地方多少電力。
業者將這種能源供應系統稱為「需量反應」（Demand Response，簡稱DR），美國的EnerNOC公司已將此系統商品化。2013年12月，日本的丸紅公司（Marubeni Corporation）和EnerNOC公司合作，在日本設立提供需量反應的合資公司。今後，這家公司預定將針對法人顧客，提供能源分配效率化及相關諮詢服務。
另外，在機器學習的運用實例當中，最特別的要算是保安業。例如，美國的Palantir公司（總公司位在加州帕羅奧圖），就運用機器學習，分析從電子郵件、通話、金融資料等各種管道蒐集而來的大數據，為美國中央情報局（CIA）、美國聯邦調查局（FBI），提供和恐怖組織、國際犯罪等有關的資料。
你的工作要被機器取代了嗎？
英國牛津大學的研究員卡爾．佛雷（Carl Benedikt Frey）和麥克．奧斯本尼（Michael A. Osborne），2013年9月曾共同發表一篇論文〈工作的未來：哪些工作容易電腦化？〉。這篇論文常很常被各大媒體引述，且結論大多是：現有的職業，有47％以上會被人工智慧取代。
根據這項調查所推論出來的結果頗耐人尋味——儘管人工智慧非常強大，但有兩類工作對電腦及機器人而言仍相當棘手，難以取代之。
第一種是需要創意及高度溝通能力的工作，包括創業家、經理人、行銷人員；或是撰寫暢銷小說、製作熱門電影等藝術類的專業人士，這部分應該不難理解。
但另一種讓電腦、機器人難以干預的工作則有些令人意外，像園藝專家、理髮業者、廚師等非典型勞動者（倚靠專業技能），也落在不被人工智慧威脅的安全範圍內。
這類工作除了需要仔細觀察人、事、物之外，還必須具備靈巧的手部動作。用更專業的用語來說，這是一種結合「模式辨識（如視覺、聽覺）」及「細部運動神經」的工作，只有經過數百萬年演化、擁有高階智慧的人類才可勝任。
有趣的是，儘管人工智慧可做極其複雜的計算，卻無法取代理髮師、廚師這類動作看似單純、背後其實需要長期經驗及判斷力的技能（意即：明明很簡單的動作，卻無法被機器替代，例如迄今尚未出現能替人類剪髮的人工智慧）。此一違背常識的矛盾被稱為「莫拉維悖論」（Moravec’s Paradox），由人工智慧專家漢斯．莫拉維克（Hans Moravec）、馬文．閔斯基（Marvin Lee Minsky）於1980年共同提出。
而另一方面，高取代性的工作則為「在辦公室處理單純業務的行政人員」、「銀行窗口」、「工廠裡的工人」等，基本上一直在重複單調作業的職務，就很容易被業務軟體、產業機器人等高端技術搶走。
從過去的研究調查中（例如《第二次機器時代》一書所提及的各種報告）可得知，這種趨勢將會越來越明顯。但根據前述牛津大學〈工作的未來〉調查，今後機器學習和機器人的進化會越來越快，因此上述受莫拉維克悖論「保護」的非典型勞動者，未來還是極有可能被機器人、人工智慧取代。最後，人類未來所能守住的工作範圍，將會越來越小。
機器人熱潮為何再起？
近年來企業界之所以這麼積極的將機器人商品化，有以下兩個原因：
第一個原因是，機器人的研發和製造成本大幅降低。另一個原因是，現代社會少子化、高齡化的問題越來越嚴重，考量到今後將有長期性、結構性人力不足的問題，以機器取代人力是必然的趨勢。
因此，歐美現在吹起了一股「機器人文藝復興」的開發熱潮，近年美國多所名門大學紛紛設立了研究所，以進行機器人研發。不少畢業於歐美名校的碩、博士生，甚至直接和指導過他們的機器人研究者，聯手在母校周邊成立機器人新創公司。這些新創企業通常擁有最多、最新的科技人才，不但公司內部充滿活力、研發團隊更擁有各類突發異想，這正是開發次世帶機器人最需要的特質，吸引了多家大型企業尋求合作、甚至收購。
核災救難、載重、賣萌……谷歌想做什麼都行
光是2013年，谷歌就收購了8家機器人製造公司。當中一家是日本企業，其他七家公司是美國公司。其中日籍的SCHAFT，已開發出可代替人在核爆災區等災害現場救難的機器人；美籍的軍用機器人開發公司波士頓動力，近年來也發表了不少外型像狗、獵豹的四足機器人。這些被暱稱為Big Dog的大型狗機器人（事實上看起來像一頭牛），可背負重物，在地形險惡、需要爬山涉水的地方長距離移動；就連SONY 開發寵物機器狗AIBO（愛寶）時，波士頓動力公司也充當技術顧問。
除了上述八家公司之外，谷歌近年來還陸續收購了各式各樣的機器人製造商，例如美國一家開發機器人手臂及高度影像技術的公司Bot & Dolly。電影《地心引力》（Gravity）中，觀眾所看到的360度無重力空間，就是利用該公司開發的機器人手臂所做出來的特效畫面。另外還有Industrial Perception公司，專門開發業務用的機器人手臂，內建可辨識物體的3D攝影機，可在工廠、倉庫、物流中心執行包裝、搬運等工作。還有Meka Robotics公司，專門設計有可愛的臉、手、腳，可與人類交流的人型機器人。
谷歌之所以買下這些公司，就是想看看把「動作靈活的機器人手臂」、「可與人交流的人型機器人」、「相當於機器人頭腦的人工智慧」組合起來，看看會變出什麼新花樣。
那麼，這個新花樣到底是什麼？谷歌並沒有在事前多做說明。而其他緊追在後的歐美機器人新創企業，也有同樣的企圖心。
谷歌亞馬遜想用機器人稱霸供應鏈，乃至於宅配
根據《紐約時報》、《華爾街日報》（The Wall Street Journal）的報導，谷歌最初踏入機器人開發領域時，其實是汽車、電機等製造業。
當時在汽車工廠、電機工廠裡，確實都有幾台傳統的產業用機器人在工作，但是組裝之類的作業還是得靠人類來做。因此，谷歌的計畫是，先將部分服務型機器人送入製造業，運用其交流能力和靈活的動作代替人類勞動、或是和人一們起作業；等工廠習慣服務型機器人之後，再依序將之送入倉庫、物流、宅配等人手時常不足的工作區；最後，讓產品的製造到配送，都交給具有人工智慧的機器人處理、稱霸整條供應鏈。
有限度的開放是為了找出解決之道
亞馬遜的想法大致與谷歌相同。2012年，亞馬遜買下開發搬運系統的Kiva System公司，該公司開發了一種外型如橘色瓢蟲的搬運機器人Kiva，現在已被實際運用在亞馬遜的倉庫裡搬運貨物。
2013年底，亞馬遜更提出了「透過無人機把產品從配送中心送到消費者手中」的空中宅配計畫（已在英國設立開發據點），可能會搶走郵差、送貨員的飯碗。根據亞馬遜執行長傑夫．貝佐斯（Jeff Bezos），在美國新聞節目《60分鐘》（60 Minutes）的談話，亞馬遜將在無人機上內建人工智慧，縱使沒人以無線電操作，無人機也可自動把貨品送至消費者手裡。
不過，無人機牽涉到安全性、貨運法規等諸多問題。事實上，迄今已發生過好幾起無人機因為沒有和客機保持距離而相撞的事件；此外，還有侵犯個人隱私或自體墜落的問題。當然，和以前的（無線電）遙控飛機相比，無人機的軟體和零組件較為先進，墜毀的機率應該較低，但狂風暴雨、天候惡劣時就不一定了。
假設像亞馬遜、樂天等大型電子商務企業，都開始使用無人機宅配商品，屆時可能會有好幾萬台的無人機在都會上空飛行，這當然必須考量到機率問題，但到時候或許真的每天都會有好幾台無人機墜落在人口稠密地區。
聰明的管理者都知道：與其等到狀況發生再來想對策，還不如先試著用最簡單的方式做做看，藉此從中找出解決之道。為此，FAA（Federal Aviation Administration，美國聯邦航空總署）決定不再一味反對無人機商用化，並破例通過部分申請使用無人機之公司的特殊請求。
FAA更預計在2016年底之前，提出綜合性的商用方案。不過，根據2015年2月擬定的暫定草案，無人機只能在白天，並且要在操作人員的視線範圍內飛行，且飛行高度不得高於500英呎（約150公尺）。為此外界預測，最後拍板定案的版本肯定會很嚴格。
你以為買了方便，卻把谷歌的祕探帶進家門
現在多家美國高科技企業，都以雲端行的人工智慧為基礎架構，讓次世代機器人產品進入各類業界和一般人的生活空間。
他們透過網路提供各種服務和資訊，同時也利用這些機器人大量汲取各企業的情報、使用者的日常資料。換言之，對谷歌、亞馬遜等高科技企業而言，次世代機器人就是他們用來和使用者交換資訊的「次世代資訊裝置」。
透過這些資訊裝置所蒐集到的資料，就是各家企業最大的武器。例如，透過進入某製造工廠工作的作業用機器人，就可以知道生產線的運作、作業員的工作態度等；透過倉庫裡的搬運用機器人擷取的資訊，便能掌握該公司的庫存回轉率。總而言之，只要能取得這些有利情報，谷歌等高科技企業自然能看懂對方的獲利模式，進而鞏固自己的領導者地位、甚至跨界進入該領域，成為新一代的霸主。
◎從無人車到宅配事業，Google收購八家以上機器人公司，打算多久征服所有產業？
◎GE奇異免費提供全世界人工智慧運作系統，圖謀什麼？刺激德國發動工業4.0。
◎讓機器學習西班牙文，竟然中文和英文能力自動進步！這是驚喜還是警訊？
◎臉書成立人工智慧研究院，搜尋引擎百度在矽谷成立人工智慧研究所，
德國的西門子、福斯汽車皆致力發展機器人思考型工廠，減少人力支出；
還有日本的軟銀、美國的微軟、蘋果、亞馬遜……爭相投入。
哪個企業主導AI，那個企業就能統治世界……最遲二○四五年全面接管。
人腦路數全被電腦洞悉、機械手腳極度擬真人類，
當人工智慧翻轉了世界，你的工作是進化或淘汰？
47%以上的工作會被機器人取代，威脅？只要你「早知道」，就會變成機會。
◎人工智慧，是毀滅人類的幸福工具嗎？
──機器學習是雙面刃，迎刃而解也可能傷到自己：
․全球人才不到50位，你的機會來了：
不僅谷歌成立專門研究室，臉書、百度也加入戰局，較勁意味濃厚。
就連最自負的蘋果也不惜和微軟合作，企圖攜手對抗谷歌大神，
․ 哪些工作會消失，哪類工作更吃香？
園藝專家、理髮師、廚師等需要結合模式辨識與細部運動神經的職業，
最不容易被人工智慧取代。請問，你現在的工作是……？
․機器人大舉入侵，你如何應對？
儘管Google以鐘形曲線為證，不斷強調無人駕駛車的安全性，
但現實世界裡的肥尾曲線，使無人駕駛車仍舊背負了不保證一定安全的宿命。
所以，碰到危險時還是必須由人來判斷。
◎全世界被AI統治的那天
──最遲2045年，誰主導AI誰就能「管理」世界：
․機器人之所以從實驗室走向大眾市場，
兩大關鍵為：開發成本大幅降低，與少子化、高齡化使得勞力需求倍增。
谷歌率先看出這中間的商機，搶先一步卡位。
․谷歌、亞馬遜都想用機器人稱霸供應鏈，乃至於宅配：
當家庭、辦公室，甚至各類職場都仰賴機器人的生產力時，
未來消費者不論怎麼選擇，壟斷市場的企業都能持續獲利。
◎人類價值何在，更進化或者遭淘汰？
──從德國、歐盟的機器人計畫，看人類的機會：
․當電腦負責邏輯分析運算，人就發揮「主觀」。
把車子交給機器自動駕駛，卡車司機可在車上做更多辦公室業務。
建築師不必擔心沒靈感，而是利用電腦程式，在短時間內畫出上百張設計圖。
次世代機器人的技術性轉移，正好讓我們有機會思考「人類究竟該做什麼工作」。
人類的最後堡壘絕對不是人工智慧智能，我們還有更厲害的……
畢竟發明機器人的，還是人。
更重要的是，目前相關專業人才屈指可數，你現在追還不遲——。
內文試閱
谷歌、臉書、百度的搶人大戰
1950年代人工智慧便已發韌，機器學習是其中一環。所謂人工智慧，是種能讓各種機器（主要是電腦），擁有像人類般智慧的技術。但機器學習的領域，則在邁入21世紀之後才有了急速的發展。
機器學習是一種「讓電腦分析（存在於實體社會或網路上的）巨量資料之後，再從中擷取出某種模式以應用在企業上」的技術。想讓機器人、汽車、智慧型手機等各種機器，能以（從各種感測器取得的）大數據為基礎，進行自主學習、並變得更聰明的話，就必須運用到這項技術。
現在，以人工智慧為核心，多家美國高科技企業都以強大的技術和雄厚資金為後盾，爭先恐後的重整自家企業的研發體制。2009年，谷歌設立了祕密研究室「Google X」，開發包括太空電梯（搭電梯至太空俯瞰地球）、谷歌眼鏡等一連串充滿創意的次世代技術提案，該研究室將之統稱為「射月計畫」（Moonshots）。
多位世界級人工智慧研究者，皆陸續被延攬至Google X。包括在2011年掀起自動駕駛車熱潮的塞巴斯蒂安．圖朗（Sebastian Thrun）；專精自然語言處理與腦科學研究的美國發明家雷蒙德．庫茲威爾（Raymond Kurzweil）；以及前文提過的深度學習權威吳恩達等，在眾人齊心合作之下，該研究室屢創驚人成果（圖朗和吳氏已於2014年離開谷歌）。
此外，谷歌還乘勝追擊的不斷收購多家高科技公司。2013年，他們先買下由人工神經網路權威傑佛利．辛頓（Geoffrey Everest Hinton，多倫多大［University of Toronto］教授）的公司DNNresearch。辛頓是人工神經網路研究先驅，同時也是谷歌的特別研究員。緊接著在2014年，谷歌又斥資4億英鎊，買下專門開發深度學習的英國Deep Mind Technologies公司。
面對動作頻頻的谷歌，臉書也火力全開、不遑多讓。2014年，臉書設立了人工智慧研究院，並聘請與圖朗、辛頓等人齊名的人工智慧權威洋．樂康（Yann LeCun，曾任紐約大學教授）擔任第一任院長。
這場人才掠奪戰火更延燒到中國，搜索引擎業者百度涉入後，已讓這場搶人大戰白熱化。百度於2014年在矽谷設立人工智慧研究所，第一任院長就是2014年離開谷歌的吳恩達。
吳氏曾於2012年，架構出擁有驚人影像識別能力的大型人工神經網路。據說百度為了把吳氏從谷歌挖角過來，可說費盡苦心，不斷遊說，表示「只要你肯來我們這裡，要做什麼研究都行；不論研究設備多貴，只要你有需要，公司就會立刻準備」，可見此類人才有多麼搶手。
機器視覺取代人眼，品管更嚴更便宜
除了透過手機提供貼心服務之外，機器學習也被逐漸應用到規模更大的商業活動。例如汽車、電子工學等大型工廠的生產管理。因此，為這些工廠提供機器學習技術「SaaS」服務（Software-as-a-service，直譯為軟體即服務，雲端運算的另外一種說法）的中小企業不斷成立。總公司在美國舊金山的Sight Machine便是其中之一。
Sight Machine透過攝影機，把機器學習和機器視覺技術（Machine vision，模擬人類視覺功能）結合，為以克萊斯勒（CHRYSLER）為首的汽車製造商，提供SaaS服務。不僅汽車業如此，凡是引進這類系統的製造商，都可利用人工智慧，將以往必須仰賴人力才可檢核出不良品的流程自動化，最重要的是，花費更低廉。
然而，根據Sight Machine的獨家調查，在各種業界當中，對這種系統需求度最高的仍是汽車產業。如果把通用汽車（General Motors，簡稱GM）、豐田、日產等主要汽車製造商，及提供他們零組件的業者都涵蓋在內，光是北美，就有5,000家和汽車有關的工廠。尤其是有不少間重視品質的工廠，都表示對Sight Machine所提供的服務感興趣。
Sight Machine的調查還提到，除了汽車產業外，需要這類服務的幾個潛在的市場也越來越多。例如，美國某大速食連鎖店，每天平均要烹調65萬份雞胸肉，但要看是否烤得恰到好處，過去必須仰賴工作人員，以肉眼仔細檢查烙印在雞胸上的烤網條紋。如今這個步驟便可透過上述技術取代。
另外，醫療機器、醫藥品、食品製造商等，和生命、健康相關的業界，也需要用同樣的技術檢核製品。甚至連日本的電機製造商，也是Sight Machine 鎖定的服務目標。
那些還在觀望的，你們太慢了！
此外，更有多家企業也已引進機器學習系統，或正在討論是否要採購新硬體、跟上時代潮流。其中，電力業界的智慧電網，將會是今後最大的市場——先蒐集某地區的家庭、辦公室、工廠等耗費了多少電力的資料，再運用機器學習加以分析，日後就可即時管理需要提供哪個地方多少電力。
業者將這種能源供應系統稱為「需量反應」（Demand Response，簡稱DR），美國的EnerNOC公司已將此系統商品化。2013年12月，日本的丸紅公司（Marubeni Corporation）和EnerNOC公司合作，在日本設立提供需量反應的合資公司。今後，這家公司預定將針對法人顧客，提供能源分配效率化及相關諮詢服務。
另外，在機器學習的運用實例當中，最特別的要算是保安業。例如，美國的Palantir公司（總公司位在加州帕羅奧圖），就運用機器學習，分析從電子郵件、通話、金融資料等各種管道蒐集而來的大數據，為美國中央情報局（CIA）、美國聯邦調查局（FBI），提供和恐怖組織、國際犯罪等有關的資料。
你的工作要被機器取代了嗎？
英國牛津大學的研究員卡爾．佛雷（Carl Benedikt Frey）和麥克．奧斯本尼（Michael A. Osborne），2013年9月曾共同發表一篇論文〈工作的未來：哪些工作容易電腦化？〉。這篇論文常很常被各大媒體引述，且結論大多是：現有的職業，有47％以上會被人工智慧取代。
根據這項調查所推論出來的結果頗耐人尋味——儘管人工智慧非常強大，但有兩類工作對電腦及機器人而言仍相當棘手，難以取代之。
第一種是需要創意及高度溝通能力的工作，包括創業家、經理人、行銷人員；或是撰寫暢銷小說、製作熱門電影等藝術類的專業人士，這部分應該不難理解。
但另一種讓電腦、機器人難以干預的工作則有些令人意外，像園藝專家、理髮業者、廚師等非典型勞動者（倚靠專業技能），也落在不被人工智慧威脅的安全範圍內。
這類工作除了需要仔細觀察人、事、物之外，還必須具備靈巧的手部動作。用更專業的用語來說，這是一種結合「模式辨識（如視覺、聽覺）」及「細部運動神經」的工作，只有經過數百萬年演化、擁有高階智慧的人類才可勝任。
有趣的是，儘管人工智慧可做極其複雜的計算，卻無法取代理髮師、廚師這類動作看似單純、背後其實需要長期經驗及判斷力的技能（意即：明明很簡單的動作，卻無法被機器替代，例如迄今尚未出現能替人類剪髮的人工智慧）。此一違背常識的矛盾被稱為「莫拉維悖論」（Moravec’s Paradox），由人工智慧專家漢斯．莫拉維克（Hans Moravec）、馬文．閔斯基（Marvin Lee Minsky）於1980年共同提出。
而另一方面，高取代性的工作則為「在辦公室處理單純業務的行政人員」、「銀行窗口」、「工廠裡的工人」等，基本上一直在重複單調作業的職務，就很容易被業務軟體、產業機器人等高端技術搶走。
從過去的研究調查中（例如《第二次機器時代》一書所提及的各種報告）可得知，這種趨勢將會越來越明顯。但根據前述牛津大學〈工作的未來〉調查，今後機器學習和機器人的進化會越來越快，因此上述受莫拉維克悖論「保護」的非典型勞動者，未來還是極有可能被機器人、人工智慧取代。最後，人類未來所能守住的工作範圍，將會越來越小。
機器人熱潮為何再起？
近年來企業界之所以這麼積極的將機器人商品化，有以下兩個原因：
第一個原因是，機器人的研發和製造成本大幅降低。另一個原因是，現代社會少子化、高齡化的問題越來越嚴重，考量到今後將有長期性、結構性人力不足的問題，以機器取代人力是必然的趨勢。
因此，歐美現在吹起了一股「機器人文藝復興」的開發熱潮，近年美國多所名門大學紛紛設立了研究所，以進行機器人研發。不少畢業於歐美名校的碩、博士生，甚至直接和指導過他們的機器人研究者，聯手在母校周邊成立機器人新創公司。這些新創企業通常擁有最多、最新的科技人才，不但公司內部充滿活力、研發團隊更擁有各類突發異想，這正是開發次世帶機器人最需要的特質，吸引了多家大型企業尋求合作、甚至收購。
核災救難、載重、賣萌……谷歌想做什麼都行
光是2013年，谷歌就收購了8家機器人製造公司。當中一家是日本企業，其他七家公司是美國公司。其中日籍的SCHAFT，已開發出可代替人在核爆災區等災害現場救難的機器人；美籍的軍用機器人開發公司波士頓動力，近年來也發表了不少外型像狗、獵豹的四足機器人。這些被暱稱為Big Dog的大型狗機器人（事實上看起來像一頭牛），可背負重物，在地形險惡、需要爬山涉水的地方長距離移動；就連SONY 開發寵物機器狗AIBO（愛寶）時，波士頓動力公司也充當技術顧問。
除了上述八家公司之外，谷歌近年來還陸續收購了各式各樣的機器人製造商，例如美國一家開發機器人手臂及高度影像技術的公司Bot & Dolly。電影《地心引力》（Gravity）中，觀眾所看到的360度無重力空間，就是利用該公司開發的機器人手臂所做出來的特效畫面。另外還有Industrial Perception公司，專門開發業務用的機器人手臂，內建可辨識物體的3D攝影機，可在工廠、倉庫、物流中心執行包裝、搬運等工作。還有Meka Robotics公司，專門設計有可愛的臉、手、腳，可與人類交流的人型機器人。
谷歌之所以買下這些公司，就是想看看把「動作靈活的機器人手臂」、「可與人交流的人型機器人」、「相當於機器人頭腦的人工智慧」組合起來，看看會變出什麼新花樣。
那麼，這個新花樣到底是什麼？谷歌並沒有在事前多做說明。而其他緊追在後的歐美機器人新創企業，也有同樣的企圖心。
谷歌亞馬遜想用機器人稱霸供應鏈，乃至於宅配
根據《紐約時報》、《華爾街日報》（The Wall Street Journal）的報導，谷歌最初踏入機器人開發領域時，其實是汽車、電機等製造業。
當時在汽車工廠、電機工廠裡，確實都有幾台傳統的產業用機器人在工作，但是組裝之類的作業還是得靠人類來做。因此，谷歌的計畫是，先將部分服務型機器人送入製造業，運用其交流能力和靈活的動作代替人類勞動、或是和人一們起作業；等工廠習慣服務型機器人之後，再依序將之送入倉庫、物流、宅配等人手時常不足的工作區；最後，讓產品的製造到配送，都交給具有人工智慧的機器人處理、稱霸整條供應鏈。
有限度的開放是為了找出解決之道
亞馬遜的想法大致與谷歌相同。2012年，亞馬遜買下開發搬運系統的Kiva System公司，該公司開發了一種外型如橘色瓢蟲的搬運機器人Kiva，現在已被實際運用在亞馬遜的倉庫裡搬運貨物。
2013年底，亞馬遜更提出了「透過無人機把產品從配送中心送到消費者手中」的空中宅配計畫（已在英國設立開發據點），可能會搶走郵差、送貨員的飯碗。根據亞馬遜執行長傑夫．貝佐斯（Jeff Bezos），在美國新聞節目《60分鐘》（60 Minutes）的談話，亞馬遜將在無人機上內建人工智慧，縱使沒人以無線電操作，無人機也可自動把貨品送至消費者手裡。
不過，無人機牽涉到安全性、貨運法規等諸多問題。事實上，迄今已發生過好幾起無人機因為沒有和客機保持距離而相撞的事件；此外，還有侵犯個人隱私或自體墜落的問題。當然，和以前的（無線電）遙控飛機相比，無人機的軟體和零組件較為先進，墜毀的機率應該較低，但狂風暴雨、天候惡劣時就不一定了。
假設像亞馬遜、樂天等大型電子商務企業，都開始使用無人機宅配商品，屆時可能會有好幾萬台的無人機在都會上空飛行，這當然必須考量到機率問題，但到時候或許真的每天都會有好幾台無人機墜落在人口稠密地區。
聰明的管理者都知道：與其等到狀況發生再來想對策，還不如先試著用最簡單的方式做做看，藉此從中找出解決之道。為此，FAA（Federal Aviation Administration，美國聯邦航空總署）決定不再一味反對無人機商用化，並破例通過部分申請使用無人機之公司的特殊請求。
FAA更預計在2016年底之前，提出綜合性的商用方案。不過，根據2015年2月擬定的暫定草案，無人機只能在白天，並且要在操作人員的視線範圍內飛行，且飛行高度不得高於500英呎（約150公尺）。為此外界預測，最後拍板定案的版本肯定會很嚴格。
你以為買了方便，卻把谷歌的祕探帶進家門
現在多家美國高科技企業，都以雲端行的人工智慧為基礎架構，讓次世代機器人產品進入各類業界和一般人的生活空間。
他們透過網路提供各種服務和資訊，同時也利用這些機器人大量汲取各企業的情報、使用者的日常資料。換言之，對谷歌、亞馬遜等高科技企業而言，次世代機器人就是他們用來和使用者交換資訊的「次世代資訊裝置」。
透過這些資訊裝置所蒐集到的資料，就是各家企業最大的武器。例如，透過進入某製造工廠工作的作業用機器人，就可以知道生產線的運作、作業員的工作態度等；透過倉庫裡的搬運用機器人擷取的資訊，便能掌握該公司的庫存回轉率。總而言之，只要能取得這些有利情報，谷歌等高科技企業自然能看懂對方的獲利模式，進而鞏固自己的領導者地位、甚至跨界進入該領域，成為新一代的霸主。