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2018年2月23日 · 香港籍女子日前到李進良開設的「嘉仕美整形外科診所」做抽脂隆乳手術，疑似因麻醉造成休克不幸猝死，讓台灣醫美界麻醉品質再受關注。 （攝影：上報記者張凱婷）
- Ai 系統華生的傳奇止步於當年「人機大戰搶答遊戲」
- IBM 期待太高？事與願違的華生 Ai 就此從市場淡出
- 華生電腦 Ai 醫療夢醒
- IBM 華生電腦與 10 年前的宏大願景有所落差
然而好景不常，華生電腦一戰成名那年，IBM 內部就已經有歧見出現，開發團隊的科學家之一，大衛法盧奇（David Ferrucci）就提醒公司，華生最初只是以「休閒遊戲」為等級設計，研發目的在於辨識文字規則，並盡可能預測出正確答案，而非成為某種全能性的答案箱，亦不足以應付商業世界的需求；認真計較起來，華生電腦當時甚至可能無法通過二年級程度的閱讀理解測驗。 不過讓人意外地，這份意見並沒有獲得太多重視，法盧奇也於華生推出的第二年離開 IBM；然而十年後再回顧，法盧奇的謹慎小心顯得格外有理。
後續發展非但沒有達到 IBM 的預期高度，而且明顯事與願違──華生電腦至今並未在任何產業中掀起變革性改變，甚至沒有為 IBM 創造任何獲利。 與此同時，亞馬遜、微軟、谷歌接連在雲端運算與 AI 領域，取得產業領導地位，IBM 僅能勉力跟隨。前三間巨型企業的股價不斷翻倍，IBM 的表現卻比贏得人機大戰那年還差了 10%。 IBM 前 CEO 羅睿蘭（Virginia Rometty）曾把 Watson Health 稱為公司的「登月計畫」，形容華生電腦猶如登月計畫，將對醫療照護產業 （Healthcare）產生重大影響，她為此感到樂觀。
然而 IBM 華生電腦在與多個醫療領域的合作夥伴共事後，卻發現科技跨足醫學界需克服的挑戰太多，IBM 技術人員在與北卡羅來納醫學院的癌症中心合作後，就因為基因數據的複雜性、混亂和差距感到沮喪。 該校癌症中心前負責人、現任美國國家癌症研究所所長 Norman Sharpless 博士說：「我們以為會很容易，還互相討論了大約一年，但事實證明真的很難」。 經過幾番合作後，腫瘤學家最後認為華生 AI 電腦的強項只能運用在消化和閱讀上千篇醫學研究論文。 IBM 高層相信 AI 於商業情境的應用尚屬早期，華生電腦未來還有龐大的成長空間。不過醫學專家卻認為，使用華生電腦還不夠靈活有用，且醫療中心用 AI 電腦不僅成本高昂，對 IBM 技術人員來說，要判讀用華生處理的癌症數據相當複雜困難。 ♦ TO 延伸閱...
目前在全世界 IBM 有 40,000 名採用華生電腦的客戶、橫跨 20 種產業類別；相較於四年前已成長了兩倍。 但是相異於 10 年前企圖成為全方位的解決方案，如今華生電腦的目標沒有當初 IBM 預想的那麼高，反而轉為產品定位，成為一套整合式的軟體工具，協助企業打造 AI 技術驅動的各種應用，主要目的是在會計、支付系統、技術性操作、行銷、客服等方面，精簡化其流程、自動化部分基礎任務。 華生電腦今日的產品定位，已經演變成「幫助企業自動化各種瑣碎小事」，和十年前外界期許的「The Next Big Thing」有所落差。但不可否認的是，全球企業客戶採用 AI 的腳步正不斷加速。 ♦ TO 延伸閱讀：智慧醫療只是一場夢？繼 IBM 後，Google Health 也陷入危機 參考資料：The N...
2024年4月18日 · 除了藉由企業內循環的 AI 大數據、生產管理系統（MES），以及產品生命週期管理（PLM）等報表讓資料流動自動化，饒達仁也提及政府近年致力推廣智慧製造的「晶創計畫」，他認為機台上未來會裝置晶片，在地、雲兩端分別進行數據計算，並達成生產作業自動化 ...
2019年8月29日 · 航向「精準醫療」新藍海，這四家新創用半導體翻轉醫療器材。. 台灣是製造業大國，擁有半導體的頂級技術和產業鏈，在生醫領域，也漸漸有團隊致力於將半導體和醫材結合，打造更精準、品質更穩定的檢測儀器。. 永齡健康基金會 旗下的 H. Spectrum 長期關注 ...
2021年10月8日 · 智慧工廠再升級的一劑良藥！. 光有 AI 已不夠，戴上 AR 擴增實境眼鏡才是未來「視」 應用. 智慧化技術正在以前所未有的速度深植各產業，刺激工廠轉型升級的預測型維運（Predictive Maintenance）逐漸成為當前製造業的發展重點之一，據麥肯錫（McKinsey ...
2019年10月25日 · TechOrange 邀請科技部長陳良基，以及在半導體封測巨頭日月光集團服務近 30 年，見證了台灣半導體成長的日月光高雄旗艦廠李政傑副總，在本次直播中討論：為什麼黑漆漆的關燈工廠，效率卻超高？
2017年8月21日 · 如何成長為一名機器學習工程師？ 經常有人這麽問，而這篇文章就嘗試回答這個問題，其中會談到關於機器學習的方方面面，從簡單的線性回歸到最新的神經網絡。 你不僅將學習如何使用這些技術，還將學習如何從頭開始構建它們。 這個指南主要面向計算機視覺（CV），這也是掌握一般知識的最快方式，從 CV 中獲取的經驗可以簡單地應用到機器學習的其他領域。 我們將使用 TensorFlow 作為框架。 這些課程需要你會 Python，雖然不要求你是大師，但至少要懂基本的知識。 （ 另外，都是英語授課 ） 溫馨提示，學習知識與動手實踐相結合效果更佳。 1. 課程. 1.1 約翰霍普金斯大學的實用機器學習. 課程總共4周，用戶評分：4.4（5分制，下同） 1.2 史丹佛大學的機器學習.
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