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何謂「人工智能」?What is AI?


AI 是 #人工智能 (Artificial Intelligence) 的縮寫。它指的是一種模擬、模仿人類智能的技術與系統。主要是使機器能夠執行需要人類智慧才能完成的任務。


AI 可以應用於各個領域,包括自動駕駛車輛、語音助手、推薦系統、金融分析、醫學診斷、工業自動化等。它不僅可以提高效率和準確性,還可以解決一些複雜的問題和挑戰。


當這些智能機器發展愈來愈快,愈來愈複雜。人類也開始擔心這些機器是否有朝一日會超越人類智慧,並自行出擊、不受控制的可能性。


其實你可能沒有注意到,我們在日常生活中已經在使用 AI 技術了。像 Siri 和 Alexa 這樣的語音助手,就是運用 AI 技術。一些自動彈出來幫助你瀏覽網站的客戶服務聊天機器人,也是 AI 技術的運用。


AI 對現今商業社會具有重大影響力。運用人工智能,公司有可能提高業務效率和獲利能力。人工智能的價值不在於系統本身,而在於企業如何使用這些系統,與善用這些系統作用的能力。


關於 AI 人工智慧,有幾個重要名詞你可以了解。


  • 機器學習 (ML, Machine Learning)

#機器學習 是人工智慧的一種,讓系統從資料當中反複學習,透過各種演算法來識別資料中的模式,來做出預測和推薦。隨著經驗累積,現在生成的數據量大且複雜,增加了機器學習的潛力,也增加了對它的需求。機器學習影響許多產業,包括在醫學成像分析和高分辨率天氣預報方面等。


  • 深度學習 (DL, Deep Learning)

#深度學習 是機器學習的分支,指導電腦以受人腦啟發的方式,來處理資料。深度學習模型可識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式,通常可以產生比傳統機器學習更準確的結果。


哪些行業可以從機器學習和深度學習中受益?


幾乎所有行業都可以從機器學習和深度學習中受益。我們來舉些簡單的例子。


  • 預測性維護 (Predictive Maintenance)

公司可以使用預測性維護,來預測設備何時需要維護。而不是等到設備發生故障,造成停機,如此可降低運營成本。機器學習和深度學習具有分析大量多方面數據的能力,可以提高預測性維護的精確度。


例如,人工智能從業者可以將不同類型的數據,例如音頻和圖像數據,融入到神經網絡的訓練和分析過程中,在分析和處理任務時能夠更全面、更準確地理解和判斷。從自動駕駛到語音助手,從圖像辨識到自然語言理解,都可以得到更好的結果。


  • 物流優化 (Logistics Optimization)

使用人工智能優化物流,可以透過即時預測和行為指導,來降低成本。例如,人工智能可以優化送貨路線、提高燃油效率,並縮短送貨時間。


  • 客戶服務 (Customer Service)

客服中心的人工智能技術,可以為客戶提供更敏銳優質的體驗與更有效的處理。系統能夠即時辨識客戶的情緒變化,採取適當的應對措施。例如轉接至經驗豐富的服務人員或經理,來應對解決客戶的問題,增加客戶滿意度。


何謂生成式人工智能 (Generative AI)?


像近期火紅的 ChatGPT 與 DALL-E 就是 #生成式人工智能 的運用。它是一種可以產生新內容和想法的 AI,包括對話、故事、圖像、視頻和音樂等。最近生成式 AI 發展有許多創新突破,可能會改變我們未來進行內容創作的方式。


企業如何使用生成式人工智能?


以 ChatGPT 為例,生成式 AI 可以在幾秒鐘產生符合目的的各種可信任的文章,回應客戶評論,製作書面文件等。企業還可以運用生成式 AI 來產生更多技術資料,例如更高辨識率版本的醫學圖像。經由節省時間和資源,企業可以尋求新的商機,創造更多價值。


由於生成式 AI 模型是在網路上訓練學習,有可能會產生不正確、剽竊或有偏見的結果。企業必須意識到這些風險。


生成式人工智能業務應用範例:

  • 市場營銷和銷售:可以製作個性化行銷、社交媒體和技術銷售內容的文章、圖像和影音視頻。

  • 運營:人工智能模型可以針對特定活動,產生高效率的執行工作清單。

  • 技術/工程:生成式 AI 可以編寫、記錄和檢查程式碼。

  • 風險和法律:可以根據大量法律文件回答複雜問題,並草擬與審查年度報告。

  • 研發:可以以更好的理解方式,了解疾病和發現其化學結構,來加速藥物開發。


McKinsey 2022 年人工智能調查顯示,企業在人工智能模型的採用與投資都在迅速增加。最常運用在:

  • 市場行銷和銷售

  • 產品和服務開發

  • 企業財務策略規劃


企業透過對 AI 的投資,將人工智能策略與業務成果整合,更快地擴大規模,繼續領先於競爭對手。



AI 的發展已經取得了許多重要的成果,但它仍然是一個不斷發展和演進的領域,並且正迅速改變我們的生活方式。


迎接新的 AI 時代,你準備好了嗎?



(資料來源: McKinsey)

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