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產業
人工智慧、人工智能到底是什麼？資訊科技在這幾十年來飛快的成長，高階機器、資訊系統、大數據等技術廣泛的運用在各項產業以達到更高效率的產能，人工智慧（ Artificial Intelligience, AI ）近幾年來更是以飛快的速度進入產業。過去以人力或是資訊系統無法完成的事情，透過 AI 機器學習的能力，將產業的生產力達到新高度，而不只是產業面，人工智慧也進入了普羅大眾的生活中，智慧型手機、自動駕駛、語音助理等常見的工具都有 AI 的影子，本文將會介紹，人工智慧是什麼？人工智慧的發展如何？以及人工智慧的應用，快跟著筆者一起了解一下吧！
現代社會中，人工智慧（AI）助理逐漸成為許多人生活和工作的得力助手。這些智慧型工具不僅能夠提升我們的效率，還能帶來更加便捷和智慧化的生活體驗。
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人工智慧是什麼？
簡單來說，人工智慧就是使電腦可以透過學習人類的智慧來完成任務，透過情境的參與，學習處理不同的狀況，進而發展出應對的方式，且可以分析不同的情況自行進行調整及優化，人工智慧是可以感知、學習、推理、協助決策的工具。
人工智慧實例
近年來人工智慧除了企業愛用，也逐漸進入我們的生活中，常見的例子有：
- 智慧型手機
- 串流影音/瀏覽器的演算法
- 智慧型家電
AI人工智慧發展
自從 1950 年代電腦出現以後，科學家就不斷思考，如何使電腦更像人類，例如能夠自行思考、判斷對錯、以致能夠幫助人類處理所有工作，然而發展過程並不順利，中間歷經幾次失敗。若以技術發展為分界，可以大致分為三個階段：
- AI 人工智慧：符號邏輯
1950 年代，電腦剛問世，科學家們試圖想把人類的知識及思考模式放入電腦，但最終因人類都沒辦法完全了解自己的思考過程，根本無法將人類的思考脈絡、語言結構、決策能力具體的寫成電腦方程式，最後以失敗告終。
- AI 人工智慧：專家系統
1980 年代，人類退而求其次，不再將思考模式寫入電腦，而是試圖將人類定義好的規則寫入電腦中，但最後還是失敗了，原因是規則永遠不會停止改變，比如說天氣狀況的走向、地震預測、火災警報，永遠都充滿變數，就算將所有狀況寫成方程式，也難保不會有未曾見過的情況，治標不治本，這是人類在人工智慧發展上遇到的第二次失敗。 - AI 人工智慧：機器學習
第三階段的發展約始於 2010 年，科學家們認為，既然無法將思考模式寫入程式，也無法將所有狀況告訴電腦，那不如將「學習」的能力交給電腦，真正實現智慧的展現。於是科學家僅教會電腦「識字」，再將大量的狀況丟給電腦，讓機器自行判斷，於是神奇的事情發生了，電腦找到了學習的邏輯，能夠自行進行優化更正，使人工智慧的發展有了極大的進展，且還在不斷的進步。
機器學習依照問題界定的方式，可以分為四種類型：
- 監督式學習：告訴人工智慧正確的答案，讓機器只從成對的答案中尋找規律，並做出決策，此方法對人類來說最辛苦，對機器來說較為簡單。
- 非監督式學習：與監督式相反，不告訴人工智慧答案，使機器自行分類辨識，此方法對於機器來說難度較高，較容易有誤差。
- 半監督式學習：只對於少部分答案進行標註，讓機器自行判斷剩餘答案，透過類似於練習的模式，使機器自行熟悉邏輯。
- 增強式學習：對人工智慧施以環境學習，並以互動方式「反饋」機器給予的答案，人工智慧便會以反饋的好壞來當成自行優化的依據，若想達成非監督是學習，增強式學習便是十分重要的敲門磚。
▲AI 學習四象限
圖片來源：股感知識庫
人工智慧可能取代的職業
前一段落有提到機器學習的四種模式，可以看出人工智慧正在朝著大數據學習的方向前進，透過數據庫的建立來達到精準的判斷，而這項技能則與某些職業不謀而合，根據審計公司普華永道（ PwC ）發布的分析，列舉兩項可能在未來受到人工智慧浪潮波及的職業：
- 市場分析人員
「歷史總是驚人的相似」這句話看似簡單，實則是分析師以「觀測過去、預測未來」的方式不斷地做出決策而得出的結論，若 AI 能夠高度解讀這些歷史資訊，並且能夠結合現況做出正確判斷，那或許會比人為判斷，更增添幾分優勢。
- 電話銷售員
「 Cold call 」是每個銷售員必須習得的技能，然而在數位化的時代，人們對於電話行銷的接受度正在下滑，反而更習慣以廣告投放、媒體投放等方式接收訊息、待人工智慧的發展，能夠將資訊更加精確的投放到需要的 TA 眼前，那電話銷售員可能就會被下一波人工智慧浪潮所淘汰。
AI人工智慧有自我意識嗎？
人工智慧的發展史上，一直充斥著一個議題，那就是若人工智慧有了自我意識，那會對人類有什麼影響？可以先思考一個問題，在未來，人工智慧產生意識，極具人性的照顧型機器人在照顧病患時，幫病患換衣服，病患是否會感到害羞？機器人是否也會有些尷尬之情？若再延伸下去，擁有自我意識的機器人，是否和人類一樣擁有當兵、守法的義務？亦或是結婚的權利？如果自動駕駛的車輛出了車禍，那車輛是否要負責任？
人工智慧若產生自我意識，可能會產生群眾的恐慌，或者存在淺在的倫理問題，亦或者是對於開發的公司產生一些法律責任，在 2021 年 google 人工智慧部門的工程師向外爆料，他所負責測試的自然語言模型 LaMDA 產生了自我意識，不過這項消息馬上被 google 否定，而爆料的工程師也被公司以違反保密協議為原因，暫停了他的職務，這也不經使人思考爆料內容的真實性。
AI 概念股
人工智慧發展至今，其技術已然深耕許多企業，不論是金融業、媒體業、製造業、零售業都含有 AI 的技術，AI 的產業鍊自然也就涉足各種面向，以技術的完整程度來分類，大致可分為三階段：
運算資源提供
| 資源種類 | 所做貢獻 |
| 運算資源 | 提供運算資源所需的晶片或伺服器， 例如：IBM（ IBM-US ）、輝達（NVIDIA, NVDA-US）。 |
| 雲端平台 | 透過雲端提供人工智慧所需的資源， 例如：微軟（Microsoft, MSFT-US）、Google。 |
| 資訊處理 | 資料處理業者則是將技術聚焦在軟體以及服務提供， 例如 SAS、甲骨文（ Oracle, ORCL-US ）。 |
核心技術加工
主要提供由統計模型、演算法為基礎所發展的技術，用以加強機器學習、電腦視覺、自然語言處理以及移動控制等生活中常見的人工智慧。
用及服務普及
人工智慧的應用及普及主要可分為兩大類，第一類為基於「特定應用領域」所開發的產品或服務業者，例如智慧家電製造商；第二類則是提供人工智慧所需的支援服務，例如人工智慧顧問諮詢業者。
人工智慧應用
AI 應用：自動駕駛
開車時最難掌控的就是路況，若遇到突發狀況，例如塞車，那駕駛往往需要花費更多的心力以及時間來完成駕駛，在長長的車陣中，有些駕駛便會開啟自動駕駛功能，可以省去許多「盯著前車車尾燈」的時間，在塞車結束後再接手繼續開，但現今的自動駕駛功能，離完全自駕還有一大段路要走，根據國際自動機工程師學會（ SAE International ）與美國國家公路交通安全管理局（ NHTSA ）依據不同的駕駛輔助至完全自動化駕駛，以「誰在做，做什麼」分類，可以將自動駕駛分為五級：
- 第一級：大部分需要駕駛人操控。
- 第二級：系統有多項駕駛輔助功能，不過還是需要駕駛人主控車輛。
- 第三級：系統有辨識環境的能力，駕駛可以適當地進行干涉。
- 第四級：條件允許下，可以使車輛完全自駕。
- 第五級：任何情況下，皆可由自動駕駛完全操控。
目前大部分的車輛都在等級二，例如大家熟悉的 Tesla；等級四就是能夠完全自駕的車輛，可自行轉彎、加速、變換車道，不必由駕駛介入，特殊條件如天候不佳，則需要駕駛介入；等級五就是擁有「人類智慧」的車輛，能夠自行應對所有情況。
▲已達到第四級自動駕駛的 Waymo 汽車
圖片來源：Waymo
AI 應用：語音助理
「嘿 siri，今天的天氣如何？」相信現在許多人會詢問語音助理一些簡單的問題，它也能在資料庫範圍內給予回答，這項技術雖還沒有辦法像漫威電影鋼鐵人裡的高階人工智慧賈維斯一樣有求必應，但已經可以處理像是行程規劃，瀏覽器搜尋等需求，而常見的語音助理有：
| 公司 | 語音助理 |
| 蘋果（Apple, AAPL-US） | Siri |
| Google assistant | |
| 亞馬遜（Amazon, AMZN-US） | Alexa |
| Aiello | 小美犀 |
▲AI 智能助理-小美犀
圖片來源：Aiello
AI 應用：智能理財
投資理財往往有著一定的邏輯在，不論是 K 線走勢、指數數據還是貨幣政策的調整，只要判斷得當且操作正確，就較不容易虧損，這項特點就十分適合配合人工智慧進行預測，將過往數據當作參考，判斷未來可能走勢，這也是各大金融科技公司正在著手的一項工具。
▲Growin 機器人理財
圖片來源： Trading Valley
雖然智能理財避免了人在交易時的感性層面，並完全靠數據、走勢、量能等來產出分析，但是跟人為分析相比，真的那麼好嗎？
人工智慧拿來理財，是否也會有些許缺點呢？這邊幫大家簡單列出智能理財的優缺點讓讀者參考！
| 智能理財優點 | 智能理財缺點 |
| 能依照風險屬性設計最佳投資組合 | 投資組合可能會出現誤差 |
| 不需盯盤 | 通常需要支付額外費用 |
| 門檻較低 | 不一定會賺錢 |
| 一站式服務 | 目前大多是半自動（分析和下單是分開操作） |
| 分析報告十分紀律 |
AI 應用：AI 繪圖
人工智慧可以透過資料庫以及圖庫的學習，簡單輸入一些關鍵字便可以生成一張美麗的圖片，這大大省去了繪圖的時間，且畫風風格多變，操作簡易，是懶人福音！
▲AI 繪圖
圖片來源：AI 圖片生成器 Disco Diffusion
AI 應用：聊天機器人
由位於舊金山的科技公司 Open AI 所研發的聊天機器人 ChatGPT 是一款高度智能有問必答的機器人，目前只要透過註冊即可免費使用。其用處包羅萬象，從回答人生哲理到解決日常瑣事都能夠使用，有網友就曾請它幫忙寫情書、寫程式甚至是回答醫學問題，使用範圍極廣。
AI 人工智慧新創公司
使用人工智慧的公司幾乎可以涵蓋各種面向，許多新創公司使用 AI 技術與實際需求作結合，創造許多意想不到的產品，從大家耳熟能詳的電動車，到運送藥品到交通工具不易到達的無人機產業，都在不斷創造人工智慧的價值。
Zipline
zipline 在 2014 年創立，是美國加州的一間無人機交付公司，在全美的營運範圍內，向需要的人運送血液、藥物以及疫苗類型的物品，是世界上唯一規模化營運無人機送貨服務的公司，在 2021 年底和 Walmart 合作建立送貨服務，並且估值達到 30 億美金的獨角獸企業。
獨角獸企業：是指成立不到 10 年但估值 10 億美元以上，又未在股票市場上市的科技創業公司。
▲zipline 無人機
圖片來源：star rocket blog
C3 IoT
C3 IoT 是一家物聯網應用開發平台的公司，運用大數據、數據分析、機器學習等技術，實現新一代的智能業務流程管理，以及利用四大科技趨勢幫助公司解決商業難題，這四大科技分別是大數據、雲端運算、人工智慧和機器學習，以及物聯網。比如，它幫助一家義大利電力公司利用智慧型儀器表檢測欺騙行為。
AI 人工智慧未來展望
人工智慧已經悄悄進入人們日常的生活，隨著網路的發達，各式各樣的服務都開始朝自動化發展，而自動化便和人工智慧脫不了關聯，除了文中所提到的應用，還有千千萬萬種人工智慧的產品存在或是等待開發，有招一日便會像科幻電影裡的情節一樣，處處都充滿科技，或許現在還無法想像這樣的生活，但就像一百多年前的人也不相信會有能飛的機器一樣，科技永遠讓人大開眼界，而人工智慧，便是未來。
【資料來源】
人工智慧在台灣
【延伸閱讀】
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