人工智慧（AI，Artificial Intelligence）

人工智慧是指模擬人類智慧的計算機系統。這些系統可以執行通常需要人類智能的任務，如視覺識別、語音識別、決策和語言翻譯等。AI 不僅僅是計算機科學的一部分，它還涉及心理學、神經科學和哲學等多個學科。

AI 的起源

AI 的概念最早可以追溯到古希臘神話中的自動機器人。然而，現代 AI 的發展起源於20世紀中葉。1950 年，英國數學家和計算機科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）提出了著名的“圖靈測試”，這是一種判斷機器是否具備智能的方法。1956 年，在達特茅斯會議上，AI 作為一個獨立的研究領域正式誕生。

(圖片來源：論文)

AI 的發展階段

1. 第一波人工智慧浪潮（1950 ～ 1980）：第一次浪潮的 AI 主要依賴於規則和符號來模擬人類的邏輯推理過程。是未來專家系統的雛型，但受限於當時電腦的記憶體容量和處理速度，且人類無法釐清自己的思考過程，最終失敗收場。
2. 第二波人工智慧浪潮（1980 ～1990）：第二次浪潮中隨著電腦普及「專家系統」的商業化興起，是以灌輸「專家知識」作為規則，來協助解決特定問題。縱使當時有商業應用的實例，但應用範疇卻很有限，熱潮也因此逐漸消退。
3. 第三波人工智慧浪潮（2010 ～至今）：隨著機器學習的發展、硬體計算速度的快速提升，第三次AI浪潮「深度學習」隨之出現。深度學習是使用類似於人腦結構的神經網絡來處理大量數據。這種方法在圖像識別、語音識別和自然語言處理等方面取得了巨大成功。一直到現今我們耳熟能詳的ChatGPT, Midjourney都是著名的應用。

(圖片來源: Edge Copilot)

什麼是生成式AI?

生成式人工智慧（Generative AI），是一種利用深度學習技術來創建新的內容的AI功能。這些內容包括文字、圖像、語音、影片…等。生成式AI的核心在於它能夠根據訓練高品質的數據，生成看和人類相似的創作內容。生成式AI的作法就是利用過往訓練的數據知識，去預測下一步的文字、像素或音頻…等。生成式AI的應用範圍廣泛，包括以下幾個方面：

1. 文本生成：生成式AI可以自動撰寫文章、故事、歌詞、程式碼，甚至是技術文件。這對於新聞媒體、自動化內容創建等領域具有重要意義。如 GPT 系列模型可以根據提示生(Prompt)成各式各樣的文字，後續也可透過判斷生成的文字內容去驅動AI Agent。
2. 圖像生成：生成式AI可以創建高質量的圖像，這在藝術創作、廣告設計、遊戲開發等領域具有廣泛應用。著名的例子包括DALL-E, Midjourney, FaceSwapper…等，DALL-E, Midjourney能夠生成任意主題的圖像，可以在社團內看到很多厲害的Prompt。FaceSwapper能生成高逼真的人臉圖像，俗稱的換臉AI。
3. 音樂與音頻生成：生成式AI能創作音樂或生成特定風格的音頻片段。這可以應用於音樂產業，為音樂家提供靈感或直接創作背景音樂。例如Suno AI能夠透過Prompt生成歌詞、旋律或將自己寫的詞加上旋律。
4. 影像生成與編輯：生成式AI能夠創建動畫短片或對現有影片進行編輯，這在電影製作、廣告創作等領域具有潛力。例如，OpenAI Suno透過文字描述轉換成真實片段，雖然目前還沒開放全面使用，但透過官方的範例可以看到非常逼真。
5. 語音生成：生成式AI能夠合成自然流暢的語音，這在語音助手、語音導航、語音翻譯等方面有著重要應用。例如：我們熟悉的大壯、小美、小帥的配音，就是由Azure TTS製作出來的。

AI 的優勢

1. 自動化任務：AI 可以自動執行重複性高、規則化任務，減少人力資源的浪費。例如，工廠中的機器人可以連續工作而不需要休息，提高了生產效率。
2. 數據分析：AI 能夠快速處理和分析大量數據，從中找出隱含的模式和趨勢，幫助企業做出更明智的決策。
3. 個性化服務：AI 可以根據用戶的行為和偏好，提供個性化的推薦和服務。例如，電子商務網站使用 AI 技術來推薦產品，提高了銷售額。

為什麼需要 AI？

• 解決複雜問題：很多現代社會的問題，如氣候變化、醫療診斷和交通管理，都是複雜度高需要高度計算的領域。
• 提高生產力：AI 能夠自動化許多繁瑣的任務，讓人們可以專注於更有創造性的工作，從而提高整體生產力。
• 增強人類能力：AI 可以輔助人類進行決策，提供精確的數據分析，從而增強人類在各個領域的能力。

AI 的應用領域

• 醫療：AI 可以幫助醫生診斷疾病，提供治療建議，甚至可以開發新的藥物。例如，AI 系統可以分析醫學影像，檢測早期癌症。
• 金融：AI 可以進行風險評估、欺詐檢測和量化交易，幫助金融機構提高效率和安全性。
• 交通：AI 被廣泛應用於自動駕駛技術，可以減少交通事故，提高運輸效率。
• 娛樂：AI 可以創作音樂、生成藝術作品，甚至可以寫作劇本，為娛樂產業帶來新的創意。
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AI 的挑戰和未來

儘管 AI 具有許多優勢，但它也面臨許多挑戰。首先是「倫理和隱私問題」，例如 AI 系統在收集和使用個人數據時需要確保隱私保護。其次是透明性和可解釋性問題，許多 AI 算法是黑盒子，難以解釋其決策過程，因此也許多AI創新運營的模式出現，包括分潤給資料原創者等方式。

未來 AI 將持續在更多領域中發展。如量子計算、強 AI（具備全面智能的 AI）和人機共生系統…等新技術將進一步推動 AI 的進步。AI 將成為我們日常生活中不可或缺的一部分，為人類社會帶來更多的便利和創新。

文獻來源：

• Tableau
• History of artificial intelligence(Wiki)
• 未來城市Future City