第六節  結論：「整體社會學習，共創智能樂趣」的遠景

　　「美麗」的智能社會背後，可能存在著更多非科技性質的問題，例如政府的政策，資本家及企業家對於智能社會的思考，尤其資本利得與企業倫理的抉擇。對人民而言，智能社會雖提升了生活品質，但並非十全十美的，例如教育性失業、結構性失業、不確定性工作環境、智慧型犯罪、隱私破壞等諸多問題。

　　或許，可以想像一個渴望的情節，未來的智能社會是一個充滿積極、活力、學習、成長的社會 ， 由政府部門、企業機構、科技機構、教育機構、非營利機構、及社會大眾共同學習所發展出來的智能社會，而不是充滿智能科技的社會，那會是一個「整體社會學習，共創智能樂趣」的遠景。

　　未來學提供的是多元未來思考的研究，未來尚未發生，但未來卻是存在現在。面對正在積極發展的智能社會，或許現在就要思考「我們所要的智能社會是什麼？」 並做出抉擇，不只是智能產品的使用，還要有更高層次的人性及與自然合一的思考！

討論問題

1.  智能社會真如許多論者所描繪的，是一個亮麗的前景嗎？

2.  面對互聯網^†和大數據^†的大趨勢，台灣的智能社會是什麼樣子？

3.  無論面對哪一種智能社會，人們需要預先做好哪些準備?

參考書目

陳瑞貴、林志鴻(1999)。未來學。台北：華泰。

Doukas, C., Metsis, V.,  Becker, V., Le, E., Makedon, F., & Maglogiannis, I. (2011).

Digital cities of the future: Extending @home assistive technologies for the

elderly and the disabled. Telematics and Informatics 28, 176–190.

Eggers, P. & Macmillan, W. D. (2013). The solution revolution: Teaming up to solve

society’s toughest problems. Toronto: Deloitte Global Service Limited.

Harley, J. M., Bouchet, F., Hussain, M. S., Azevedo, R., & Calvo, R.(2015). A multi-componential analysis of emotions during complex learning with an intelligent

multi-agent system. Computers in Human Behavior 48, 615–625.

Merton, R. K. (1968).The Matthew Effect in Science. Science. 159 (3810), 56–63.

Naisbitt, J. (1994). Global Paradox. New York : W. Morrow.

Forkan, A. R. M., Khalil, I., Tari, Z., Foufou, S., & Bouras, A. (2015). A context-

aware approach for long-term behavioural change detection and abnormality

prediction in ambient assisted living, Pattern Recognition 48, 628–641.

Inayatullah, S. (2008). Six pillars: futures thinking for transforming. Foresight, 10(1),

4 – 21.

Riddlesden, D. & Singleton, A. D. (2014). Broadband speed equity: A new digital

divide? Applied Geography 52, 25-33.

Slaughter, R. A. (2008). What difference does ‘integral’ make? Futures 40,120–137.

Stewart, C. C. (2008).  Integral scenarios: Reframing theory, building from practice.

Futures 40, 160–172.

16

Stoffels, J.D. (1994). Strategic Issues Management: A Comprehensive Guide to

Environmental Scanning. Milwaukee: Pergamon.

Xhafa, F. & Barolli, F. (2014). Semantics, intelligent processing and services for big

data. Future Generation Computer Systems 37, 201–202.

Yin, Y. H., Nee, A. Y. C., Ong, S.K., Zhu, J. Y., Gu, P.H., & Chen, L. J. ( 2015, In Press).

Automating design with intelligent human–machine integration.CIRP Annals -Manufacturing Technology.

智能社會
互聯網^†以及大數據^†的共整合與其運用產生了無可限量的智能^†，對於已知及未知的領域產生了創新知識，快速成功反應，進而發現問題，改善問題並創造新的未來情境的能力。 此等 智能化具有智能化 (intelligentization) ，模組化(modularization)以及具有重新配置能力(reconfigurability)等三個特性，智能的運用對於既有產品多樣化的處理不僅具有彈性，而且對於新產品更可擴大其規模並重新組合，俾獲得全球競爭的地位。智能社會是互聯網^†及與大數據^†的結合以及因此所造成衍生性的智能^†所創造的新社會形態。

大數據^†
大數據指的是超大數量的數據組合，其特色是數量、速度與多樣性。大數據的分析對於現有的資料處理與分析的技術帶來相當大的挑戰，其可以一方面藉由網絡、分配與雲端計算系統增加儲存與管理史無前例的大量資料、列表的效能及大量資源配置上的能耐提升，另方面可藉由對於企業重要性與相關性的分析形成新資料，並成為企業行動的新資產，大幅提高大數據的效益。

互聯網^†
資訊科技的發達與網際網路的連結，促成產業間、企業間、組織間、部門間、人際間的緊密連結，更構築起區域間、國家與國家間的全球連結。其結果不再是彼此間的緊密聯繫，而是資訊的快速流通，甚至擴展到資訊的整合應用與生產。這說明了，互聯網^†廣泛應用無所不在，徹底建構起全新的社會生活方式。