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人工智慧AI能繪圖、跟人聊天?人類會被取代嗎?完整介紹AI應用與影響
- AI應用如何改變人類生活?
- AI是什麼?有哪些類型?
- AI如何運作?解析AI運作3步驟
- 除了AI算圖、AI聊天機器人,AI還應用在哪些領域?
- 未來的AI將如何發展?盤點4個AI趨勢
- 回顧AI的發展歷史
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隨著新創企業Open AI推出ChatGPT,人工智慧 (Artificial Intelligence,AI)成為近期人們關注的話題。從Siri、Alexa、到ChatGPT,AI已經變成聊天機器人、繪圖大師,從各面向融入人類的生活,引起眾多人的關注。但是,對於還不瞭解這項趨勢的人來說,AI會帶來哪些影響?它的發展趨勢是什麼?本文將會進行深入介紹。
AI應用如何改變人類生活?
ChatGPT帶動了AI浪潮,讓AI工具不再僅限於大企業才能使用。AI工具的低價化、製作普及化,將會永久改變人類生活與企業經營模式:
AI對個人的影響
AI會不會取代人類,是許多人最在乎的問題。許多專家、數據科學家都認為,AI工具的確會改變人類工作的型態,執行標準化的工作;而人類將能把心力投注在決策與溝通上,這才是人類不會被AI取代的核心能力。
AI對企業的影響
當AI工具普及,未來只會分成會用AI、不會用AI這2種企業,這種差距如同現在會使用網路及不會使用網路的企業,出現巨大的鴻溝。企業老闆都得開始思考,如何導入低成本AI工具,幫助自家企業提高作業效率、釋放低產值的作業人力。
AI是什麼?有哪些類型?
AI是人工智慧(Artificial Intelligence)的縮寫,是指機器透過模擬人類智慧和行為,使用運算技術,產出智慧化成果的一種技術。AI包括:語音識別、圖像識別、自然語言處理、機器學習等多種技術。它的發展可以幫助人類推動文明的發展。
AI的類型有哪些?
AI可以分為3種不同類型:
1.強人工智慧(Strong AI)
機器能完全模擬人類的智慧,並且能夠進行自我學習和創造。強人工智慧還沒有真正問世,目前科學家們仍在研發中。
2.弱人工智慧 (Weak AI)
機器能夠透過程式編寫和算法,執行單一或數個特定任務,但不能像人類一樣自我學習和創造。例如:過濾Email內容、擔任智慧語音助手、自動駕駛汽車等。
3.人類增強智慧 (Human Augmented Intelligence,HAI)
將AI應用在人類的思考過程,幫助人類更容易處理資訊。例如:智慧翻譯、智慧推薦系統和智慧醫療科技等。
AI如何運作?解析AI運作3步驟
AI採用了人工神經網絡(Artificial Neural Networks,ANNs)和機器學習(Machine Learning,ML)技術等。透過這些技術,AI能夠處理大量的數據資料,並且從中學習,進而模仿人類的思維和行為。
簡單來說,AI的運作過程可以分為3個步驟:
AI運作第一步:進行數據收集和整理
AI需要大量的數據幫助訓練其運作能力,但由於這些數據可能來自於不同的來源,需要進行整理和分析,以確保數據的品質和準確性。
AI運作第二步:進行模型訓練和測試
在這個過程中,AI會使用不同的算法和技術,從收集到的數據中學習和識別模式,並且進行預測。訓練完畢後,需要對模型進行測試,確保其能夠在不同情況下,進行準確的預測和決策。
AI運作第三步:落實應用和優化
當AI模型訓練和測試完成後,就能應用在各種的場景中,例如:語音識別、圖像識別、自然語言處理等。即使已投入應用,也會不斷進行優化,以提高模型的準確性和效率。
總體來說,AI的運作原理基於大量的數據和複雜的算法,透過收集、清理、訓練、測試、應用和優化等步驟,讓機器能夠學習、執行決策和預測,為人類帶來更多的幫助。
除了AI算圖、AI聊天機器人,AI還應用在哪些領域?
人工智慧已經在各個領域得到廣泛應用。以下是人工智慧的4個主要應用領域:
1.自然語言處理(NLP)
自然語言處理可以將人類語言轉化為機器可以理解的格式,並且得以用自然語言進行生成文本、回應人類問題。可應用在:AI聊天機器人、翻譯、文本分析、資訊檢索、智慧寫作等領域。
知名的自然語言處理為ChatGPT,能夠以人類的口吻回答使用者的問題。另外像是AI繪圖Midjourney也引起藝術、設計領域的熱烈討論。
2.圖像識別
圖像識別可以處理、分析圖像,識別其內容,並且將其分類、定位等操作。廣泛應用在人臉識別、車牌識別、物體檢測等方面。
3.智慧推薦
智慧推薦是電商網站、社群媒體、串流影音平台的重要應用。智慧推薦藉由分析使用者的行為和偏好,客製化推薦內容,幫助使用者更快、更容易的找到自己想要的東西。
4.自動駕駛
自動駕駛能感應車輛周圍的環境,並且分析情況,得以進行自動駕駛功能。像是電動車大廠特斯拉的車款,已經啟用自動駕駛這項AI技術。
未來的AI將如何發展?盤點4個AI趨勢
人工智慧是一個不斷發展的領域,它的發展趨勢也在不斷變化。以下是4個AI的發展趨勢:
1.強化學習
強化學習是一種可以讓機器自主學習的技術,它能依據環境行動,從經驗中學習,優化學習與決策品質。像是機器人、自動化和自動駕駛等應用,都需要持續在這個領域深耕。
2.聯邦學習(Federated learning)
聯邦學習能蒐集所有使用者的數據,但在不洩露使用者私人數據的前提下,進行集中式機器學習的技術。這項技術在保護使用者隱私,以及促進數據分享方面,帶來重大的幫助。
3.模型可解釋性(Interpretability)
隨著AI技術發展,運作模型的複雜度也越來越高,導致模型的決策過程變得越來越難以解釋。發展模型可解釋性將是重要趨勢,讓人們得以理解AI模型的決策過程,提高模型的可靠性和可信度。
4.人機協作(Human-robot collaboration,HRC)
人機協作提升機器理解人類需求和意圖的能力,得以讓人類在使用AI工具時,使機器能不斷成長,調整到最適合協助人類的狀態。這項發展已經導入到智慧家居、智慧城市、智慧醫療等領域。
回顧AI的發展歷史
人工智慧的發展歷史可以追溯到20世紀中葉,當時科學家們開始探索如何讓機器能夠像人一樣進行思考和行動。
1940~1950年代的AI技術
1940年代到1950年代,科學家們開始設計出了一些基於邏輯和符號的AI系統,例如邏輯機和符號推理器。但這些系統的限制在於,它們只能解決一些簡單的問題,而無法處理更加複雜的問題。
1960~1970年代的AI技術
在1960年代,AI的研究重點轉變為基於知識的系統。這些系統基於人們的知識和經驗,能夠透過推理和推斷,以解決更加複雜的問題。其中最著名的系統是麻省理工學院的ELIZA,它是一個能夠模擬心理醫生對話的AI系統,這個系統成為了60年代AI技術的代表。
1970年代後的AI技術
進入1970年代,AI的研究重點變成了基於統計的系統。這些系統能夠透過對大量的數據學習,以改進自己的性能,這種方法被稱為「機器學習」。最著名的系統是IBM的深藍超級電腦,它在1997年擊敗當時的西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)。
近年來,隨著運算能力提高,以及大數據普及,深度學習等新興技術也得以發展。這些技術可以讓AI系統從大量數據中自主學習,進而達到更高的準確率和更強的功能。
總體來說,AI的發展歷程是一個不斷探索、不斷創新的過程,我們期待未來AI的發展,能夠為人類帶來更多的便利和幫助。
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責任編輯:陳瑋鴻
核稿編輯:倪旻勤
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