AI技術趨勢聚焦五類發展重點- 產業 - 經濟日報

據調研機構Gartner針對全球AI發展的疫後影響調查，提到一些現象； ... (標示藍線者)，當然所有AI發展的終極目標還是在於達到通用人工智慧(Artificial ... 10:03股王換人信驊擠下矽力-KY登股王寶座 09:30不畏外資連17賣！台積電除息秒填息564元開盤 經濟日報全新推出「稅稅唸學堂-不動產移轉的30堂課」聲音課程，幫助您漸進學習、輕鬆節稅。

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下次再說 免費試聽 立即購買 經濟日報 產業 AI微學習 AI技術趨勢聚焦五類發展重點 報系資料照 本文共1517字 AI 疫情 投資 趨勢 語言 ', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', ' 00:00 2021/12/0316:20:37 AIdea人工智慧共創平台 據調研機構Gartner針對全球AI發展的疫後影響調查，提到一些現象；首先在疫情衝擊下，部分AI技術表現出脆弱性；以「供應鏈管理」為例，疫情使城鎮封鎖情形常常出現，部分製造業及流通業皆無法正常運行，原先利用AI預測所需存貨水準跟下訂供應商的步調失衡，造成「斷鏈」出現；而如電商業者面對短時間興起的宅經濟現象及突發的大量防疫物資需求，原有的主動推薦系統訓練資料源自於疫前消費紀錄，因為疫情造成消費資料飄移，表現不如原先系統預期。

但部分AI也充分協助了疫情管理。

例如對話機器人(Chatbots)解決了回答民眾對疫情現況及防疫規定相關的大量提問；在美國及中國也都有新創公司利用電腦視覺的AI技術，用於維持公共場所社交距離(Socialdistancing)或預警；而各國政府也曾使用機器學習技術在模擬評估經濟重開的效果。

最終根據在2020年5到6月的對企業的調查顯示，仍有47%公司將維持對AI技術的投資水準，且另有30%公司將增加對AI技術的投資。

推薦 另IDC則估計2020年全球AI相關市場規模約$156.5B，相對前一年只成長了12.3%，主要是因COVID-19對各行業的衝擊，資料收集也不若以往方便；然而展望至2024年，全球AI相關市場規模仍可維持5年CAGR約17.1%的水準，最終可達約$300B的規模；由此兩者的預估來看，AI技術發展並未受疫情衝擊影響太多，未來仍是持續上升趨勢，而應用也將越來越廣。

HypeCycleforAI。

資料來源：Gartner(2020/7) 就AI技術趨勢來看，自HypeCycle中Gartner也說明，其中存在著五類未來發展重點慢慢浮現： 第一類是與企業「資料策略」相關者，如小資料學習、資料標籤/標註服務、知識圖譜的建立等(標示紅線者)；由於資料蒐集及資料品質事關後續AI模型訓練品質，故企業的「資料策略」主宰著未來該企業的AI技術發展方向與範圍 第二類則是跟AI應用倫理相關的議題，如「負責任的AI」、「AI治理」、「數位道德」(Digitalethics)等(標示橙線者)；此部分目前歐洲與美國都是走得較快，希望在技術發展前先將規範綱領準備好，避免技術的不當應用或將原有資料中的偏差導入AI模型中；而歐美許多大型企業已強調AI技術生成須符合這些規範綱領，也建議政府單位配合立法，未來此點可能成為箝制中國演算法企業的利器 第三類則是藉AI改善企業作業效率及加快數位轉型，如應用自然語言處理(NLP)、對話機器人、與非人類客戶(Thingsascustomer)對接技術等(標示黃線者)；此部分重點在於提升客戶滿意度以造成「客戶黏著」，不論是人類或非人類客戶，保持市場優勢 第四類則是運算基礎架構的演進，此部分當然GPU加速技術最成熟，FPGA加速技術快速發展中，深度神經網路ASIC發展則處在較早期(標示綠線者)；目前GPU市場將在Intel加入後形成戰國時代，FPGA廠商也開始注重AI應用而提供Modelzoo讓開發者不須從零開始；而ASIC廠商則在試探尋找特定的利基市場支持 最後一類則是如「生成式AI」(GenerativeAI)與組合式AI(CompositeAI)等新興技術開發(標示藍線者)，當然所有AI發展的終極目標還是在於達到通用人工智慧(ArtificialGeneralIntelligence，AGI)境界；目前看來自然語言相關模型正先往通用人工智慧的路上前進，但其高昂的訓練成本與能耗是現階段亟待克服的障礙，未來也會成為大國競逐的焦點 AI落地決勝關鍵，透過AIdea用AI改變產業，帶領企業走向全新高峰！ 填寫問卷取得「企業轉型|AI導入建議與案例說明」全攻略：https://bit.ly/3to7sKA ※歡迎用「轉貼」或「分享」的方式轉傳文章連結；未經授權，請勿複製轉貼文章內容 AI 疫情 投資 趨勢 語言 AIdea人工智慧共創平台 AIdea人工智慧共創平台 以群眾解題的創新機制，為企業快速取得最佳解決方案。

目前已有逾13,000位AI解題人才、50個以上跨領域產業的AI冠軍模型，並由多位AI領域專家領導，引導企業釐清AI需求、擬定議題，找出最適合企業的AI應用發展。

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