從零開始學Python開發人工智慧,50歲的他做到了!年齡絕對不是問題,你也可以!
年過 50 歲的日本副社長自學 Python！寫出的 AI 還被雀巢採用
你也有轉職夢，想學 Python、當Python工程師或是設計人工智慧 AI 軟體，可是怕自己的背景、年齡、學經歷而不敢往前？
那這位已經日本的 50 歲「文科」副社長坂元英樹，從完全的外行人到運用Python研發出改變產業的 人工智慧 AI 應用的故事，肯定能激勵你！
一間市場研究x包裝設計公司，為什麼要自己研發 AI？
故事要從坂元英樹所任職的公司「Plug」（株式会社プラグ）說起。
Plug 是由一間從事市場研究的公司、與一間從事包裝設計的公司於2014年合併而來，當時只是員工數約 30 人的小公司，至今已有約 70 名員工。Plug 主要提供的服務為：透過市場調查來了解消費者對商品包裝的喜愛度、偏好度與購買相關度等資訊。
▲ Plug 是一間提供市場行銷調查和包裝設計開發業務的日本公司。
過去傳統做法是：當廠商需要決定最終要選擇 A 設計或 B 設計，Plug 便會調查數百個消費者的意見和想法，統計出哪個設計方案會讓消費者更有購買慾。
換句話說，大多數產品包裝都是由客觀的數據資料決定的。這表示 Plug 要做的是把「包裝美觀好看」這種主觀因素，轉化成「因為它在市場上會更受歡迎」這種可以明確量化的客觀因素。
▲ 市場調查重要的地方在於把市場接受度量化成具體數字。圖為日經雜誌（日経クロストレンド）委託 Plug 調查各品牌即食沖泡湯包的包裝設計、在市場上的喜愛排行。圖片來源：Plug 官方網站。
但在各種新興技術蓬勃發展的現代，有什麼更快、更好、更準確的方法，可以數字化出「包裝設計」有多少市場接受度呢？這個問題成為 Plug 急需解決的商業挑戰。
而 AI 正可以完美的解決這個問題，也是成為 Plug 副社長坂元英樹開始學習 Python 踏上 AI 之路的契機。
從完全不會到寫出程式 副社長一年花 1000 小時學習 AI
看到這裡，有人肯定會提出疑問：「就算公司需要 AI 技術，那為何不找外包公司就好了呢？身為管理職的副社長有需要自己跳下去學嗎？」
這個問題，坂元英樹接受日本自媒體「ITmedia NEWS」採訪時是這麼回答的：「委外的化一方面耗費成本，而且 know-how 會外流。」並表示：「實際上，我們在開發之初就試圖將其外包，但是坂元和同事因為遇到種種問題，最終轉向了內部生產。」
但是如果要由公司自己開發，研發人員又要從哪來呢？
綜合考量之後，坂元決定從最常被用於開發 AI 的程式語言──Python 開始學習。他笑稱：「這是我這輩子第一次接觸程式語言，當時的我甚至都不知道 for 語法是什麼。」
坂元踏出的第一步，就是報名了一間程式語言學校，並且設定好在家學習的目標：一年學習 1000 個小時。「如果我在工作日學習 2 個小時、週末學習 5 個小時，那麼一週就學習了 20 個小時，持續這樣做一年，我就能夠學習 1000 個小時了。」坂元英樹這樣表示。
▲ Plug 副社長坂元英樹。圖片來源：Plug官方網站。
他花兩個月時間掌握了 Python 的基本知識後，又報名了另一間專門教機器學習的學校。 坂元：「我過去從事過市場行銷調查員，對統計學有基本的知識，所以比較容易理解機器學習的概念，只是我一開始不知道如何用 code 來表達它。」
到此，這個還沒有雛型的「計畫」都還是在工作之餘進行的，雖然研發 AI 技術對公司來說舉足輕重，但還不確定能否將其轉變為正式的專案。
「當時的我下班後還是每週花 20 個小時在寫 AI 上，我的家人們因此說：『你滿腦子都是 AI！』」坂元笑稱：「也讓我覺得，或許比起管理職，當個 AI 工程師或許更是我的天職。」
時間來到坂元投入開發的五個月後，事情終於有了進展。他們開發了一個概念驗證（PoC）模型，原本該模型顯示設計的實際評價和人工智慧評價的相關性很低，只有 0.3 的低關聯度；但經過進一步的討論、研究後，終於把相關性提高到 0.5。
「這時我們確信，這個計畫可以成為公司內部的正式專案。」
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