軟體發展未來趨勢

讓程式以資料的形式存在，就是增加程式彈性最好的方法。

從硬體到軟體

對硬體來說，裡面搭載的軟體是一種資料。早期很多工具是寫死的，甚至於沒有儲存資料的能力。比方算盤，或是特殊型態的計算機。直到現在有很多東西都是把軟體換掉就能得到效能提升的。

從程式到資料

從 web1.0 到 web2.0 可以看出來，最好的例子是BLOG，這是程式到資料的第一步，因為只要做一個BLOG平台網站，資料替換一下，就等於做了Ｎ個BLOG。就像我做一隻BOT，如果把很多東西都寫死，結果就只能做出一隻BOT。如果要一次做出Ｎ個BOT，那就必須要把寫死的部分都抽出來資料化，讓程式只有一份，只要新增資料，就能夠產生一隻新的BOT，那就是BOT平台。

從BOT到BOT平台，這就是資料化的一個案例。蓋一個購物網站跟蓋一個電商平台的差別也是。大原則其實就是把重複的部分抽出來，把不重複的部分儲存成資料。你當然還可以再抽一層，做個電商平台平台，讓你一次蓋出Ｎ個電商平台。（只是沒人要用）

從資料到ＡＩ

所以說，已知程式資料化是大趨勢的情況下，資料科學就是必修。需求會是資料的生成過程自動化，應該是由AI來做。所以類神經網路就是AI中最有彈性的一種AI，同時他也是需要最多資料的AI，因為他把邏輯全都資料化了。

如果類神經網路的網路結構最佳化可以由內部自己決定的話，那麼他會需要更多的資料，而且更加強大。

#賺大錢的原則就是去除重複