創業是門與時俱進的學問，相信這點大家應該都能認同，所以我們不會將五十年、一百年前的創業思維完全移植到現在，而是將過去創業者累積下來的種種經驗堆疊、融合成符合現代社會環境適用的新創業思維，因為我們的文化、科學技術每天每天都不斷地在改變進步，才使得創業這件事所涵蓋的範圍更深更廣，比如過去的人在創業的決策上僅能憑經驗法則，現在則有大數據可以輔助我們做每個選擇；過去創業強調密集的勞力，現在則是自動化的時代，諸如此類技術上的革新，讓創業變成不僅僅是「花錢開一間公司」這麼簡單的事情。
又或者我們可以從另一個角度來看，一次成功的創業必須具備「創新」的元素在，前面提過創新的種類有1. 技術上的創新2. 流程上的創新3. 觀念上的創新，所以一名志在創業的追夢者，對於科學技術的敏感性必然得要提高，才有辦法在過程中得到創新的元素，進而創業。你可以試想，當你能夠了解並活用5 種新技術（例如大數據、人工智慧等），且這些技術都能應用在5 個不同的產業上時（例如金融業、醫學界等），就表示你手中握有5×5 ＝ 25 個創新的元素，如此一來，不就又接近成功創業一步嗎？
了解現今科學技術的發展，絕對是一名創業者所不能忽視的一塊。以下將介紹幾種當今創業者必須知道的科技應用。
⬛人工智慧
人工智慧（AI）這個名詞已經出現超過六十年了，當初發明這個詞彙的美國科學家，是希望能夠透過輸入數據的方式，讓電腦來運算並來模擬人類思考或解決問題的方法，得出最佳的解答，且兼具準度與速度。
例如在醫學上，一位名醫的醫術可能非常好，但他是個活生生的人，沒有足夠的時間和精力來應付超額的病患；或者一些偏鄉地區，疾病肆虐，當地卻連具有經驗的醫師都沒有，這時候若是能有人工智慧的協助，我們只要把剛剛提到的名醫的醫術、經驗、技巧通通數據化摘取出來，輸入電腦裡頭，由這部具人工智慧功能的電腦，來模擬那位名醫的思考模式，判斷病人的情況，給予投藥治療，如此一來這位名醫不必千里迢迢在各地間奔波，只要我們移動電腦，就能減少人力資源，達到最高效率。這基本上就是當初美國開發人工智慧的原因，為了讓機器模仿人類的思考。
然而早期的人工智慧在發展上，碰過層層阻礙，比如當時的人工智慧屬於專家系統（Expert System），以剛剛提到的名醫為例，正規的做法是工程師把醫生診斷的規則錄取下來，化成參數輸入具人工智慧的電腦當中，每當有新的病例，就不斷新增輸入，好讓電腦模擬醫生的判讀，但到後來發現這樣的速度實在太慢了，且病歷的複雜超乎想像，需考量的因素太多，無法完整精確地全部輸入到電腦當中，加上那時的電腦運算能力尚無法負荷太多的資料，速度太慢，光是要產出一個診斷結果可能就得花上好幾天的時間，不符合經濟效益，所以在當時用人工來處理問題會比用電腦來得快上許多。
還好，接下來的三十年人類在電腦技術上突飛猛進，隨著半導體和軟體的進步，加上演算法的發展，電腦解決問題的速度提升了近百萬倍，過去需要一週才能得到的答案，如今可能三秒就能計算出來，這些進展讓我們開始出現「人工智慧或許可行」的希望。
近期最有名的案例就是Google 公司開發出的圍棋程式AlphaGo。AlphaGo 這個人工智慧具有「機器學習（Machine Learning）」的能力，所謂的機器學習指的是在資料輸入後，能夠藉由過去實戰的紀錄，來累積規則和經驗，從初學者慢慢到一段、二段、三段⋯⋯，過程中不斷強化它的精準度，且速度會越來越快，也因此AlphaGo 可以在極短的時間內分析過去數以千計的棋譜，快速做出勝算最高的選擇，比起人類棋手，AlphaGo 更像是一名學習力超強的資優生，人類每天只能累積五六盤棋的經驗，但AlphaGo 每小時就能模擬上百萬副棋譜，自然會戰無不勝，連韓國高手李世、世界棋王柯潔都只能甘拜下風。
AlphaGo 的例子讓我們燃起了人工智慧的希望，但畢竟圍棋還是個規則有限的範疇，要讓人工智慧發展到猶如科幻電影一般程度，則仍有許多地方需要突破，不過至少我們知道，人工智慧在有限規則下的應用已經不再是痴人說夢。
＊作者為產業研究專家，曾任工研院産業經濟與趨勢研究中心主任，現任鴻海科技集團 資深顧問，中國文化大學競爭力研究中心主任。本文選自作者新著《我真的不是潑冷水》（捷徑文化）。
