什麼是AI人工智慧 ? 未來世界關鍵科技的入門指南 !

什麼是AI人工智慧 ?

近期由ChatGPT所帶來的生程式AI風潮還在狂熱當中,但這只是你所看到有關AI人工智慧的冰山一角,其實AI人工智慧的規模可比你想像的大非常多….

本篇文章將帶你詳細說明「到底什麼是AI人工智慧」 !

什麼是AI人工智慧 ?

人工智慧是一門涵蓋廣泛的電腦科學分支,致力於構建能夠執行需要人類智能的任務的智能機器。儘管AI是一門跨學科的科學,有多種方法,但機器學習和深度學習的進步特別引起了科技行業的範式轉變。

人工智慧允許機器模擬,甚至超越人類大腦的能力。從自駕車的開發到Siri和Alexa等智能助手的普及,人工智慧越來越成為日常生活的一部分,是每個行業都在投資的領域。

AI人工智慧是如何運作的?

隨著人工智慧的興起,許多廠商都在競相推廣其產品或服務如何應用人工智慧。但事實上,他們所謂的「人工智慧」,往往只是其中一個技術組件,例如機器學習等。要運作人工智慧,需要一個具有特殊硬體和軟體的基礎,以便編寫和訓練機器學習演算法。沒有一種編程語言是與人工智慧同義的,但Python、R、Java、C++和Julia等程式語言,都有受到人工智慧開發者青睞的特點。

總體而言,人工智慧系統透過接收大量有標籤的訓練資料,分析這些資料的相關性和模式,並利用這些模式預測未來的狀態。這樣一來,一個聊天機器人透過學習範例文字,就能夠學會與人類進行逼真的交流;一個影像識別工具透過查閱數百萬的例子,就能夠學會識別和描述圖像中的物體。近來,隨著生成式人工智慧技術的快速改進,還能夠創造出逼真的文字、圖像、音樂和其他媒體。

AI程式設計著重於認知技能,包括以下幾個方面:

  • 學習 : 這方面的AI程式設計著重於獲取數據並創建轉化為可行信息的規則。這些規則被稱為算法,提供了給計算設備的逐步指令,告訴它們如何完成特定的任務。
  • 推理 : AI程式設計著重於選擇正確的算法以達到所需的結果。
  • 自我修正 : 這方面的AI程式設計旨在不斷微調算法,確保它們提供最精確的結果。
  • 創造力 : 這方面的AI使用神經網絡、基於規則的系統、統計方法和其他AI技術生成新圖像、新文字、新音樂和新思想。

AI人工智慧

為什麼AI人工智慧很重要?

AI之所以重要,是因為它有潛力改變我們的生活、工作和娛樂方式。在商業領域中,AI已經被成功地應用於自動化人類完成的任務,包括客戶服務、潛在客戶生成、詐騙檢測和質量控制等。在很多領域中,AI能夠比人類更好地完成工作,特別是在重複性的、注重細節的任務方面,比如分析大量的法律文件以確保相關領域填寫正確,AI工具通常能夠快速完成工作且錯誤較少。由於它可以處理大量的數據集,AI還可以為企業提供他們可能沒有意識到的營運洞察。不斷擴大的生成式AI工具人口,在教育、市場營銷和產品設計等領域中都將非常重要。

AI的進步不僅提高了效率,也為某些大型企業開啟了全新的商機。在AI的當前浪潮之前,很難想像使用電腦軟件將騎乘者連接到計程車,但Uber通過這種方式成為財富500強公司。

AI已成為當今最大、最成功的公司之一的核心,包括Alphabet、Apple、Microsoft和Meta,這些公司利用AI技術改善運營並超越競爭對手。例如,在Alphabet旗下的Google,AI是其搜索引擎、Waymo自動駕駛汽車和Google Brain的核心,Google Brain發明了變壓器神經網絡架構,支持最近在自然語言處理方面的突破。

AI人工智慧的優缺點是什麼?

人工神經網路和深度學習的人工智慧技術正在快速發展,主要是因為人工智慧可以比人類更快地處理大量的資料,並更精確地做出預測。

雖然每天創造的大量資料可能會淹沒一個人類研究員,但使用機器學習的人工智慧應用程式可以快速地將這些資料轉化為可行的資訊。截至目前為止,人工智慧的主要缺點是處理所需的大量資料會很昂貴。當人工智慧技術被納入更多的產品和服務中時,持有AI技術的企業也必須關注人工智慧可能創造自發性或非自發性的偏見和歧視性系統的可能潛力。

有關AI人工智慧的相關優勢如下:

  • 擅長處理注重細節的工作 : AI 已被證明在診斷某些癌症方面,包括乳腺癌和黑色素瘤等,可以與或優於醫生的能力。
  • 減少資料密集型任務的時間 : AI 在資料密集型行業廣泛使用,包括銀行和證券、製藥和保險業,以減少分析大型數據集所需的時間。例如,金融服務業通常使用 AI 處理貸款申請和偵測欺詐行為。
  • 節省勞動力並提高生產力 : 倉庫自動化就是一個例子,它在疫情期間增長,預計隨著 AI 和機器學習的整合而進一步增加。
  • 提供一致的結果 : 最好的 AI 翻譯工具提供高度一致性,讓即使是小型企業也能用客戶的母語與客戶交流。
  • 通過個性化提高客戶滿意度 : AI 可以為個別客戶個性化內容、訊息、廣告、推薦和網站。
    AI 驅動的虛擬代理人始終可用。AI 程式不需要睡覺或休息,提供全天候的服務。

講完優勢,那麼AI人工智慧存在什麼缺點呢:

  • 價格昂貴 : 使用AI技術需要大量的投資,且需要昂貴的硬體和軟體。
  • 需要深厚的技術專業知識 : AI的開發需要大量的技術知識和專業技能,並且需要很長的時間來學習和開發。
  • 缺乏合格的技術人才 : AI領域的專業人員非常有限,並且很難找到具有相關專業知識和技能的人才。
  • 不穩定的錯誤決策機率 : AI的訓練數據可能存在偏見,這可能會導致AI做出錯誤的決策或對某些群體不公平。
  • 規格化有難度 : 即使AI在某個任務上表現得非常好,但它可能無法適應新的、不同的任務。
  • 減少人類的就業機會,增加失業率: AI的發展可能導致某些工作被機器所取代,進而增加失業率。

AI人工智慧

強AI人工智慧 VS 弱AI人工智慧

AI可以分為弱人工智慧和強人工智慧兩種:

  • 弱 AI人工智慧: 也被稱為狹義 AI,是設計和訓練來完成特定任務的。工業機器人和虛擬個人助理,例如蘋果的Siri,使用弱 AI。
  • 強 AI人工智慧 : 也稱為人工通用智能(AGI),描述了能夠複製人類大腦認知能力的程式設計。當面對一個陌生的任務時,強 AI系統可以使用模糊邏輯,將一個領域的知識應用到另一個領域,並自主找到解決方案。理論上,強 AI程式應該能夠通過圖靈測試和中文房間論證。

AI人工智慧的四大類型

由密西根州立大學的生物學及電腦科學與工程助理教授Arend Hintze所解釋,AI人工智慧可以分為以下四種類型:

  • 反應式機器:這些人工智慧系統沒有記憶,且專門設計來執行特定任務。例如,IBM的國際象棋程式Deep Blue在1990年代擊敗了卡斯帕羅夫,它能識別棋盤上的棋子並作出預測,但由於沒有記憶,它無法利用過去的經驗來影響未來的決策。
  • 有限記憶:這些人工智慧系統有記憶,因此可以利用過去的經驗來影響未來的決策。自駕車的某些決策功能就是以這種方式設計的。
  • 心智理論:心智理論是一個心理學術語。當應用於人工智慧時,它意味著系統將具備社交智能,能夠理解情感。這種類型的人工智慧將能夠推斷人類的意圖並預測行為,這是人工智慧系統成為人類團隊不可或缺成員所需的必要技能。
  • 自我意識:在這個類別中,人工智慧系統具有自我感知,這使它們具備意識。具備自我意識的機器能夠了解自己當前的狀態。這種人工智慧目前還不存在。

使用AI人工智慧的7種常見案例

AI人工智慧使用案例:自動化

自動化配合AI科技可以擴大執行的任務類型和數量。其中一個例子是機器人流程自動化(RPA),這是一種軟體,可以自動化傳統上由人類完成的重複、基於規則的數據處理任務。當結合機器學習和新興的AI工具時,RPA可以自動化更大範圍的企業工作,使RPA的戰術機器人能夠從AI傳遞情報並響應流程變化。

AI人工智慧使用案例:機器學習

機器學習是讓電腦在不需要寫程式的情況下自行行動的科學。而深度學習則是機器學習的一個子集,簡單來說,可以被視為預測分析的自動化。機器學習演算法有三種類型:

  1. 監督式學習:數據集被標記,以便檢測出模式並用於標記新的數據集。
  2. 非監督式學習:數據集沒有標記,根據相似性或差異性進行排序。
  3. 強化學習:數據集沒有標記,但在執行一個或多個動作後,AI系統會獲得反饋。

AI人工智慧使用案例:機器視覺

機器視覺是一項技術,讓機器具有看的能力。機器視覺使用攝像頭、類比轉數位轉換和數位信號處理來捕捉和分析視覺信息。它通常與人類視力作比較,但機器視覺不受生物學的限制,例如可以編程看穿牆。機器視覺在從簽名識別到醫學影像分析等各種應用中得到應用。而計算機視覺則專注於基於機器的圖像處理,通常與機器視覺混淆。

AI人工智慧使用案例:自然語言處理(NLP)

這是指電腦程式處理人類語言的技術。其中一個較舊和著名的NLP應用是垃圾郵件偵測,它會檢查電子郵件的主題和正文,決定它是否為垃圾郵件。現今的NLP方法基於機器學習。NLP的任務包括文本翻譯、情感分析和語音識別。

AI人工智慧使用案例:機器人學

機器人學是一個工程學領域,專注於設計和製造機器人。機器人通常用於執行對人類來說很難或很難以一致方式完成的任務。例如,機器人被用於汽車生產組裝線或由NASA在太空中移動大型物體。研究人員還使用機器學習來建立可以在社交環境中交互的機器人。

AI人工智慧使用案例:自駕車技術

自主駕駛車輛使用計算機視覺、圖像識別和深度學習等技術,以自動駕駛技巧操作車輛,維持在指定車道並避免意外的阻礙,例如行人。

AI人工智慧使用案例:文字、圖像和音訊生成

文字、圖像和音訊生成也就是現在常聽到的生成式 AI 技術。生成式 AI 技術能夠從文字提示中創造各種類型的媒體,廣泛應用於商業領域,創造出無限種類的內容,從逼真的藝術到電子郵件回覆和劇本等。

AI人工智慧的11種應用領域

AI人工智慧應用:醫療保健

醫療保健中的人工智慧。最大的賭注是改善病人結果並降低成本。公司正在應用機器學習來進行比人類更好、更快的醫學診斷。最著名的醫療技術之一是IBM Watson。它理解自然語言,並可以回答提問。該系統探索病人數據和其他可用的數據來源以形成假設,然後以信心得分模式呈現。其他人工智慧應用還包括使用在線虛擬健康助手和聊天機器人來幫助病人和醫療客戶找到醫療信息,預約門診,理解計費過程以及完成其他行政流程。還有一系列的人工智慧技術被用來預測、打擊和理解像COVID-19這樣的大流行病。

AI人工智慧應用:商業應用

AI在商業上的應用十分廣泛,機器學習演算法被整合進入分析和客戶關係管理平台中,以發掘如何更好地服務客戶的資訊。聊天機器人已經被納入網站中,以提供即時服務給客戶。而生成式AI技術,如ChatGPT的快速進展預計將帶來深遠的影響:消除工作,革新產品設計,並顛覆商業模式。

AI人工智慧應用:教育

人工智慧在教育方面也有很多應用。它可以自動化評分,讓教育工作者有更多時間處理其他任務。它可以評估學生的學習狀況並根據他們的需求進行調整,幫助他們按照自己的步調進行學習。人工智慧導師可以為學生提供額外的支持,確保他們能夠保持在正確的學習軌道上。這項技術還可能改變學生的學習方式和地點,甚至可能取代一些教師的角色。正如 ChatGPT、Bard 和其他大型語言模型所展示的那樣,生成式人工智慧可以幫助教育工作者製作課程和教材,以新的方式吸引學生的學習興趣。這些工具的出現也迫使教育工作者重新思考學生的作業和考試,修改有關抄襲的政策。

AI人工智慧應用:金融財務

人工智慧在金融領域的應用越來越廣泛,例如在個人財務應用程式中,像是Intuit Mint或TurboTax等,這些應用程式收集個人數據並提供財務建議。另外,IBM Watson等程式也被應用在購房過程中。現在,許多華爾街交易都是由人工智慧軟體執行的。

AI人工智慧應用:法律

人工智慧也被應用在法律領域,法律中的發現程序,也就是篩選文件的過程,常常讓人感到十分困惑。利用人工智慧來幫忙自動化勞動密集型的程序,可以節省時間並提高客戶服務質量。律師事務所使用機器學習來描述資料並預測結果,計算機視覺來分類和從文件中提取資訊,並使用自然語言處理來解釋對資訊的請求。

AI人工智慧應用:娛樂媒體

AI在娛樂和媒體方面的應用,可以用於定向廣告、推薦內容、分配、檢測欺詐、創作劇本和製作電影。自動化新聞可以幫助新聞室簡化媒體工作流程,減少時間、成本和複雜性。新聞室使用AI自動化例行工作,例如數據輸入和校對,並研究主題並協助製作標題。使用ChatGPT和其他生成AI可靠地生成內容的新聞工作方式是有待商確的。

AI人工智慧應用:IT軟件編成

AI在軟件編程和IT流程中的應用。新的生成AI工具可以根據自然語言提示生成應用程序代碼,但這些工具還處於早期階段,不太可能很快取代軟件工程師。AI還被用來自動化許多IT流程,包括數據輸入、欺詐檢測、客戶服務、預測性維護和安全等。

AI人工智慧應用:安全領域

AI 和機器學習是安全業者用來行銷其產品的熱門關鍵字,因此買家應謹慎處理。然而,AI 技術正在成功地應用於多個安全領域,包括異常檢測、解決假陽性問題和進行行為威脅分析。組織在安全信息和事件管理(SIEM)軟件和相關領域中使用機器學習來檢測異常並識別表明威脅的可疑活動。通過分析數據並使用邏輯來識別與已知惡意代碼的相似性,AI 可以比人員和以前的技術版本更快地提供新興攻擊的警報。

AI人工智慧應用:製造業

人工智慧在製造業一直都是很熱門的話題,目前已經有很多機器人被納入生產流程中。舉例來說,過去的工業機器人只能執行單一任務,且被隔離在人類工作人員之外,但現在越來越多的機器人成為了協作夥伴(cobot),它們比較小、可多工作且與人類一起工作,負責工作中的更多部分,例如在倉庫、工廠和其他工作場所。

AI人工智慧應用: 銀行

AI在銀行業的應用非常廣泛。銀行業已經成功地使用聊天機器人,讓客戶了解服務和產品並處理不需要人工干預的交易。AI虛擬助手用於提高和降低符合銀行法規的成本。銀行機構使用AI來改善貸款決策,設置信用額度,並識別投資機會。

AI人工智慧應用: 交通運輸

AI 在交通運輸領域的作用不僅僅是應用於自動駕駛,還能用於交通管理、預測航班延誤,以及提高海運的安全性和效率。在供應鏈方面,AI 取代了傳統的需求預測和預測擾動方法,這一趨勢在 COVID-19 疫情爆發後更為明顯,當時許多公司受到全球疫情對貨物供需所造成的影響而措手不及。

AI人工智慧的未來

人工智慧是一個複雜且成本高昂的領域,需要龐大的計算和技術基礎設施的支持。幸運的是,計算技術近年來取得了巨大的進步。

根據摩爾定律的精神,微晶片上的晶體管數量每兩年翻一倍,而計算機的成本則降低一半。

雖然許多專家認為摩爾定律可能在2020年代某個時候結束,但它對現代人工智慧技術產生了重大影響,否則深度學習在財務上將不可行。最近的研究發現,人工智慧的創新實際上超越了摩爾定律,每六個月左右就翻一倍,而不是兩年。

按照這個邏輯,近年來人工智慧在各個行業中取得了重大進展。在未來幾十年中,其對各個行業的影響潛力似乎不可避免,甚至很可能會產生更大的影響。

而生成式AI-ChatGPT的誕生,很可能就是一個號角響起的跡象。

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