我看完了《人工智慧在台湾》这本书，一方面感到赞赏，书中言之有物，在AI的大数据分析应用上讲的很透彻，对台湾企业碰到的问题描述也颇具启发性。同时，我也可以感受到著者想为台湾企业找出升级突破口的热忱与努力，令人钦佩。但另一方面我也感到十分惊讶，几乎不愿相信，为什么这样高水准的书中会有如此重大的失误？著者对整个AI技术的描述全是机器学习(Machine Learning, ML)技术，即大数据分析的应用，也因而造成了不少错误的观点。
简单讲，书名若改成《机器学习在台湾》会更准确地表达书中内容的意义与作用，因为著者几乎把ML当成AI的同义词，而完全排除了专家系统（及其后规则管理系统）的应用，同时也没有如企业界最新AI应用实务上强调「决策管理」的重要观念。
管理学中很早就有“管理就是做决策”的主张，当然企业实务上还是多把管理分成了「决策」与「执行（交易处理） 」 两大部份。这样的区分有助于我们厘清IT应用上的内容与趋势。
例如，早期IT的应用多著重在交易处理上，也取得了巨大的效益，其中最显著的就是ERP（企业资源管理）系统的应用了。但ERP不直接处理决策的问题（或只处理一小部份，如MRP展开功能），而是用产生的资讯提供给管理者做决策的参考，这功能被称为决策支援(decision support)，但却不是直接做决策(decision making)。
80年代兴起的专家系统(Expert System)则是针对人们决策的需求来求解的，故是决策系统。 ERP的应用与专家系统之间没有直接的关系，故书中第73页指称ERP兴起使专家系统逐渐失去魅力是错的。
IT技术的飞速发展及各领域内科研（如演算法） 的突破，造成了现今AI应用的兴盛，其应用很大一部份是针对决策而来的。 《AI经济的策略思维》书中就直接了当地宣称：AI技术就是个预测机器(prediction machine)。而，预测正是决策的核心要素。预测之后加上判断，就是做出决策了。我由决策需求的角度出发，检视了实务界IT应用发展的历程，得到下列的结果。
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