人工智慧是什麼?AI應用案例、技術、未來發展都有的必修知識 ...
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人工智慧(Artificial Intelligence, AI)是什麼?AI人工智慧的定義,是讓系統或電腦設備有模擬人類思考模式、邏輯與行為的能力,且能自行透過數據分析 ...
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人工智慧(AI)的技術、發展、應用案例總整理。
圖片來源:Shutterstock 製作:許鈺屏2021-09-22整理・許鈺屏34645
人工智慧(ArtificialIntelligence,AI)是什麼?目前,人工智慧已運用在哪些生活場景?又將如何改變未來?
「人工智慧是新時代的電力,未來將不會有任何現代產業與人工智慧無關,」前台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋曾這樣說。
人工智慧AI點亮了新一代的科技前景,此後,人們快速利用巨量資料分析、展開機器學習,深究長久未解的問題,指向最佳決策。
人工智慧是什麼?這項科技如何運作、帶動其他嶄新科技的發展?人工智慧又有哪些應用案例已在日常成真?眼看全球AI應用遍地開花,台灣該如何跟上這波人工智慧趨勢,幫助產業升級?
點擊以下必修知識,完全解析人工智慧AI:
人工智慧是什麼?能達成什麼目的?
人工智慧應用案例、產業有哪些?
人工智慧的技術起源與發展?認識機器學習等關鍵技術
台灣如何發展人工智慧?已有哪些發展?
我想學人工智慧技術!人工智慧有哪些學習資源?
人工智慧AI是什麼?
人工智慧(ArtificialIntelligence,AI)是什麼?AI人工智慧的定義,是讓系統或電腦設備有模擬人類思考模式、邏輯與行為的能力,且能自行透過數據分析的過程,持續校正、進化。
簡單來說,AI人工智慧就是讓電腦盡量像人類一樣思考、執行策略的科技。
既然人類會思考,為什麼又需要人工智慧?事實上,人類進一步解讀、分析資料的能力,已不及現有的龐大資料量——這時,就能請人工智慧代勞。
人工智慧經過感知、學習、推理與校正等階段,深入大量數據、執行複雜且繁瑣的工作,協助人類突破限制,跨出過去的研究與應用疆界。
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人工智慧AI應用案例有哪些?
人工智慧AI有哪些應用?2017年,管理顧問公司麥肯錫(McKinsey&Company)將人工智慧的應用場景分成四大面向:
Project(計畫):準確地預測與規劃,完成最佳生產計畫。
Produce(生產):維持高品質、高效率的生產流程。
Promote(行銷):精準目標銷售與市場分析。
Provide(供給):提高客戶滿意度,帶動永續經營。
麥肯錫列出人工智慧應用的四大面向:計畫、生產、行銷與供給。
圖片來源:截自麥肯錫AI人工智慧報告
實際上,從人工智慧的「4P」出發,在各產業能衍生出哪些應用?未來城市整理了以下應用案例:
人工智慧AI與智慧醫療應用
AI科技在醫療健康產業中,已開始協助臨床決策、疾病判斷,進一步跨入預防醫學、精準醫療等領域;除了減少醫護工作負擔、降低出錯率,也克服人類無法解決的醫療挑戰。
人工智慧AI與智慧醫療應用實例:
1.AI╳精準醫學|學者獲「AI界諾貝爾獎」:若有AI診斷,我的乳癌就能早兩年發現
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人工智慧AI與智慧交通應用
人工智慧能透過影像辨識技術,增強車輛辨識、號誌管理、交通安全管理等資訊整合。
目前,台灣交通的人工智慧應用,已發展到自駕車、車流計算、路況安全預警、路網優化等領域。
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人工智慧AI與智慧交通應用實例:
1.AI╳大眾運輸安全|欠缺人力巡檢軌道?AI能幫忙
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3.AI╳智慧交通|連假人擠人?引進這種交通AI就不必擔心塞車、買不到票
人工智慧AI與其他智慧產業應用
生活中,常見智慧音箱及手機AI助理運用的語音辨識功能;Netflix、YouTube為你推薦的影音演算法;AI客服辨識客戶想法,提出個人化回覆⋯⋯AI人工智慧應用早已無所不在,持續為你改善生活品質。
人工智慧AI應用實例:
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6.AI╳生活娛樂|不只有Tinder!交友軟體用「AI戀愛教練」助70%男女脫單
目前,人工智慧的應用仍在蓬勃發展。
例如,我們常使用的Google服務,光2016年就有超過4,000個運用深度學習的開發案例。
一旦技術、商業模型逐漸成熟,就有機會變成陪伴我們生活的數位服務。
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★想了解更多台灣人工智慧的新創應用及趨勢?點擊參加台灣人工智慧的年度盛事:2021台灣人工智慧年會暨AI技術應用論壇「大國競逐下的AI新方向」
人工智慧AI的技術起源與發展?
1956年,美國電腦科學家麥卡錫(John McCarthy)首次使用新詞彙「人工智慧」,並舉辦了第一次人工智慧研討會「達特茅斯會議」(TheDartmouthWorkshop)——以此為起點,人工智慧的各支研究陸續萌芽,科學家前後踏入機器學習、深度學習、資料科學等學問研究。
目前,世界共經歷了三次人工智慧浪潮。
三波人工智慧浪潮,分別有哪些發展?
第一波人工智慧浪潮(1950到1960年):符號邏輯,告訴電腦「人的思考邏輯」;人類無法釐清自己的思考過程,最終失敗。
第二波人工智慧浪潮(1980到1990年):專家系統,告訴電腦「人的所有知識」;人類無法解答所有問題、寫成規則,最終失敗。
第三波人工智慧浪潮(2010年至今):機器學習,告訴電腦「人看見的事物」;正在發展中。
歷經兩次挫敗,在第三波人工智慧浪潮中,科學家發展出「機器學習」方法,終於讓AI科技有了突破。
後來,人類又從機器學習的經驗中,找出「深度學習」技術,讓第三波AI浪潮開始大進展。
在第三波AI浪潮中,專家發現,圖形處理器(GraphicsProcessingUnit,GPU)比過去的中央處理器(CentralProcessingUnit,CPU)更適合執行深度學習,因此紛紛轉移目光。
同時,GPU大廠Nvidia更成為深度學習的強力助攻,藉著提升硬體設備、發揮強大的運算能力,幫助AI深度學習能量大爆發。
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機器學習和深度學習比較,有何差異?
機器學習(MachineLearning,ML):人類定義特徵,讓機器從大量數據、經驗中,自行辨識出規則,最終做出預測及決策。
深度學習(DeepLearning,DL):由電腦自動定義特徵、找出規則。
深度學習以多層次的巨大神經網路搭配更進步的訓練技術、計算能力,學習更複雜的大數據,例如辨識圖像、語音。
第三波人工智慧浪潮中,科學家運用機器學習與深度學習,讓人工智慧科技有大幅進展。
圖片來源:Shutterstock
台灣如何發展人工智慧?已有哪些發展?
人工智慧經過60年的發展,在第三波浪潮中迎來契機。
因此,近十年來,各國政府、企業都高度關注、投入研究。
台灣在AI人工智慧的研究、人才培育,又有哪些進展?
台灣人工智慧年會
2014年起,已故的資料科學與人工智慧專家陳昇瑋,連年舉辦「台灣資料科學年會」。
後來,這場指標活動轉變成「台灣人工智慧年會」,由台灣資料科學與人工智慧學者輪番登台分享AI經驗與教訓,也被視為台灣人工智慧領域每年的盛事⋯⋯馬上參加:2021台灣人工智慧年會暨AI技術應用論壇「大國競逐下的AI新方向」
台灣人工智慧學校
2017年,中央研究院院長廖俊智宣布成立「台灣人工智慧學校」;隔年,這所宣示「產業AI化」的學校正式開學,培育有AI背景知識的中高階經理人等人才。
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人工智慧實驗室
2017年,PTT創世神杜奕瑾創立了「人工智慧實驗室」,成為發展智慧城市、智慧醫療等AI實例的平台⋯⋯繼續閱讀:杜奕瑾|人工智慧時代,藝術創作是創造一個張雨生、一個周杰倫
智慧醫療與人工智慧
「智慧醫療」被視為台灣第二座護國神山,各大醫院紛紛起兵攻占,人工智慧與醫療產業強強聯手,會產生什麼火花⋯⋯繼續閱讀:八張圖,一次搞懂智慧醫療的定義、應用與台灣的挑戰
大學大量設立人工智慧學系
2021年,全台共有12所學校新增「人工智慧學系」,希望培養AI人才;人工智慧系的報名名額一出就秒殺,更勝往年的大熱門資訊工程科系⋯⋯繼續閱讀:12校今年增設人工智慧系 報名遭秒殺完勝資工系
如何學習更多人工智慧AI的知識?
如果你想學習更多人工智慧的知識,未來城市還為你整理以下學習資源:
AI活動|台灣人工智慧指標盛事:2021台灣人工智慧年會暨AI技術應用論壇
AI書單|2021年中高階主管必讀!搞懂AI的25本主題書單
AI入門|八張圖,一次搞懂人工智慧的現在、未來,及對你工作的影響
AI政府|政府AI化 三個階段這樣做
AI影音|台灣大學電機工程系助理教授李宏毅 AI人工智慧影音課程
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未來城市編輯部《未來城市》是《天下》於2018年推出的智慧科技與設計交流平台。
透過報導智慧城市、社會設計、專家洞察,期望成為一個提供市民、企業和政府單位對話的平台。
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