人工智慧(AI,Artificial Intelligence)是近年火熱的科技關鍵字,但其實它不算新時代下的產物。早在1955年,美國科學家約翰.麥卡錫(John McCarthy)就提出了AI的概念,他定義,「AI使機器看起來像人一樣,能推理、規畫、學習、交流、感知,以及操作物體。」
隨著技術發展,什麼可以稱為「AI」,也歷經一番討論和演進。比方說,一個有18歲智商的機器人,算AI嗎?一秒鐘完成一億次運算的超級機器,也是AI嗎?智慧助理、自動駕駛系統,這些又是不是AI?
《人工智慧來了》彙整3種界定AI的方式。首先,具備強大運算能力的電腦程式,就是AI,像是擊敗圍棋世界冠軍李世乭的圍棋程式AlphaGo。其次,AI也可以說是一種「思考、行為都與人相似的程式」,例如1960年代的智慧聊天程式Eliza,彷彿像心理醫師一樣,能無窮無盡地和人對話。雖然Eliza的行為像人,但背後靠的是大量的字詞資料庫。
最後,AI是一種能依照環境不同、做出合理舉動,且產生最大效益的電腦程式。這個定義更不拘泥於技術層面,也更符合實用主義,「反正AI就是能幫我解決問題的機器。」
那麼,近幾年AI有什麼演變?《深度學習的商戰必修課》指出,最關鍵的不同是,AI從以往的機器學習(machine learning),推進成深度學習(deep learning)。
深度學習是機器學習(機器透過資料學習某種運行法則)的分支,最大的特色在於,機器會採取「建模」方式,建造出多個層級的神經網路,接著檢查這個模型處理的數據,能否完成目標任務。假設不行,機器就會調整函數內容,重新建模,這個過程就是一種深度的自我訓練。
成大醫院資訊長蔣榮先舉例,以往民眾會看氣象預報,決定要不要帶傘,但深度學習的機器,不只是分析降雨機率,還會吸收大量資料,交叉查詢,像是「文山區是不是有小鋒面?」「北投區是不是有地形雨?」讓氣象更精細、準確。
企業導入AI前, 須先將內部知識數位化
理解AI的基本原理後,企業要如何應用?蔣榮先表示,談AI之前,要先做好商業智慧(BI,Business Intelligence)管理,也就是企業的智慧結晶必須數位化。
他舉例,中油林園石化廠的處理污水的老師傅,一看水的顏色就知道磷值有多高、其他稀有金屬含量有多少,以及要如何把汙水轉換成乾淨水質,「但這個智慧結晶不能只放在腦袋,這樣AI沒辦法吸收。」
也就是說,如果你的企業還在手寫記帳,數字都在老闆「心裡」,這樣的狀態,並不適合立即導入AI。必須有數位化的BI,再評估導入AI,才能順水推舟,最大化效益。
一張圖看懂AI的3次演進
從1960年代,科學家提出人工智慧(AI)概念以來,AI技術歷經了3次演進。
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本文摘錄自
自主學習、不斷修正,深度學習讓電腦愈來愈聰明
經理人月刊
2020/第189期
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