■AlphaGo擊敗圍棋界多名頂級棋士，圖為前世界第一柯潔。 資料圖片人工智能這一概念早於上世紀50年代出現，但是早期發展長期受限於硬件價格高、運行速度普遍較低和儲存空間不足的挑戰。直至最近幾年GPUs逐漸普遍，才帶動人工智能的興起。論最廣為人知的人工智能程式，非AlphaGo莫屬。早前AlphaGo多次戰勝現時人類世界最強的圍棋棋士，讓世人好奇-一群論棋藝絕對比不上最強棋士的工程師，是如何「教」出能夠戰勝最強棋士的人工智能軟件？
收集數據 成本仍高
多年來，隨着人工智能（AI）的運算能力迅速進步，AI產品傾向以數據內容作出分類和驅動。將高質素及大量的數據整合來訓練AI是目前令人頭痛的課題。現時，只有科技巨頭（如Google或facebook）有能力收集並處理龐大的數據，以提升他們的AI模型。然而，很多初創公司很難這樣做，因為收集數據的成本太高。
另一方面，很多數據建立者並沒有有效的機制去保護他們的數據和私隱，也沒有能力將個人資料轉化成有價值的資產。因此，如何在數據提供者的角度以更經濟的方式確保數據擁有權，同時確保有效利用？
共享網絡 取得數據
Bottos是一個以區塊鏈為基礎的數據共享網絡，在這個一站式的平台上，使用者可以註冊、互相發放及轉化數據，而該平台以AI驅動。使用者更可以在Bottos上建立智能合約。
透過Bottos，AI產品或服務提供者可用更可靠和經濟的方式取得特定的訓練數據，而數據建立者也可以聲明數據擁有權為其資產，Bottos也提供了良好的保護機制，讓使用者可以更好地保護數據私隱。
AI的深度學習不斷革新，愈來愈依賴高質素的數據。通過互聯網項目收集，大量低質素的數據已經失去了它的可用性。相反，在這個AI 3.0的時代，少量的可靠而個性化數據正在成為被追捧的資源。更多資訊︰https://www.bottos.org/。 ■洪文正
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