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。
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(圖片來源:論文)
AI 的發展階段
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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。
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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。
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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。
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(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:
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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?
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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