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!

程琪

20180423

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首圖來源:Dreamstime


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。

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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。

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從宏觀角度來看,AI應用的效果可體現在經濟和社會環境層面。其中,可透過AI應用來大幅改善勞動力密集型產業和社會環境,減少傳統經濟下的重複性運作模式,以此依託科技革命帶來的新經濟模式;同時實現傳統產業朝向智慧化升級轉型,建立完善的智慧化產業體系,提高社會治理水平,加強社會共享互信關係,打造領先市場的智慧型社會。

另一方面,從微觀角度來看,AI應用為傳統產業帶來新的生產方式,取代勞動力輸出,提高生產效率並降低產出成本,促使企業經營效率上升,並有效改善人們的工作及生活狀態。同時,透過AI應用產出高附加價值的產品/服務,可提升社會經濟效率,為社會經濟價值帶來新變革。

隨著AI技術不斷地突破升級,人們可透過AI運算得到更精確的結果,未來終將實現運用人性化AI機器來協助人類解決問題,並透過智慧化模式來延伸人類智慧的核心價值。下一步如何確保機器學習能像人類一樣可適應持續變動的環境等問題,是AI技術下一階段的研究目標,未來存在著更大的發展空間,令人期待。

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