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再過幾年就不需要人類了?AI人工智慧發展比你想像中還廣

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文、圖/網路溫度計

近年來,科技進步與技術突破的結果令人興奮,尤其是掀起新一代科技革命的人工智慧的誕生,更是如此。AI技術透過電腦運算來實現人類思維所產生的效果,是延伸及擴展人類智慧的理論、技術和應用系統所建立而成的結晶。

本篇文章將帶你來看AI的發展趨勢,找尋它的核心價值。

科技隨時代變遷,AI技術日益精進

在致力於科學研究的過程中,人們曾認為若能賦予機器邏輯推演的能力,將能為人們生活帶來新的突破。因此在20世紀70年代初期之前,人們深入科學研究,並從中發現除了邏輯推理能力之外,更需要透過大量的科學知識來奠定良好的發展基礎。

因此,隨著科學研究持續向前進展,終於在70年代初期,成功誕生初全球第一批專家系統,能對寬泛的問題進行運算解答。雖然研發成功,但仍存在著許多問題,因人們發現知識累績是無窮盡的,很多知識也難以總結並賦予機器,因而難以得到良好效果。與此同時,為了解決現存問題,有部分科學家開始萌生出賦予機器學習知識能力的想法,為AI領域下一階段的發展開始鋪成。

自80年代初起,機器學習也逐漸成為一門獨立學科,相關技術研發層出不窮,包含深度學習模型、AlphaGo的增強學習模式等技術也在這個階段逐漸被開發,AI也正式成為一門科技產業的子集。然而在研發的道路上並不順遂,各國逐步縮減研發經費,AI技術也進入一段低潮期。

在2010年之後,AI技術在圖像、視覺和語音識別等領域相繼取得重大進展,相關技術創業也紛紛湧現,從而實現科技目標。得益於巨量數據的興起,AI技術引領新一代科技革命展開爆發式的成長,隨著AI領域在深度學習的技術上不斷突破,開始跨入商業應用,讓各國對於AI相關商機寄予厚望,不僅國際大廠積極展開市場布局,更吸引眾多新興創業者的加入,讓社會對於AI領域的應用前景,持續看好。

(圖1)人工智慧發展

延續人類智慧核心價值,AI應用發展空間大

以深度學習技術做為AI技術發展的基礎,目的在於透過巨量資料來解決細小問題,而人類卻可憑藉著自身觀察、判斷和最終決策來解決重大問題。由此可知,在AI領域的相關技術能力仍存在著突破瓶頸,現階段的AI技術還無法支撐對所有事物的理解和精準判斷,僅能解決具有明確邊界的特定場域問題。

例如,在中國醫療領域應用方面,為了改善醫療資源分配不均的問題,透過AI技術協助醫生及專家學者們緩解醫療難題。(作者:程琪)

(圖2)人工智慧醫療應用1

(圖3)人工智慧醫療應用2

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