AI 驅動因素與市場概況

AI市場預計在2025年達到3兆美元的規模。其持續增長主要得益於以下關鍵因素的進步：

• 資料： 大規模且高品質的資料是AI發展的基礎。資料量與模型準確性呈現正相關，特別是在醫療圖像辨識等領域表現尤為顯著。
• 運算力： 以 GPU 為代表的新一代運算晶片，大幅提升了運算速度。分散式運算技術也讓AI模型能在大規模資料集上快速運行，突破了運算瓶頸。
• 演算法： 以多層神經網路為基礎的演算法取得重大突破，顯著提升了機器學習在圖像辨識等領域的準確性。
• 物聯網與大數據： 物聯網為AI的感知層提供基礎設施和大量訓練資料，而 大數據技術 則為資料的儲存、清洗和整合提供保障，進一步提升了深度學習演算法的效能。

AI 技術成熟度：核心應用領域

AI技術旨在讓機器完成原本只有人類能做好的事情，可分為 感知、認知、執行 三個層次。目前，AI主要在以下幾個領域取得了顯著進展：

1. 視覺辨識

以圖像和人臉辨識為代表的技術已廣泛應用於交通、醫療、金融等產業。

• Face ID： 蘋果iPhone X使用的 Face ID 技術，透過紅外線鏡頭和點陣投影器採集人臉的3D資料模型來進行身分驗證。
• 超越人類： 在「大規模視覺辨識挑戰賽（LSVRC）」中，AI系統的圖像標籤錯誤率已降至2.5%，甚至超越了人類的表現。

2. 自然語言理解 (NLU)

NLU的核心在於將語音轉化為文字，並透過語義分析來理解使用者意圖。AI系統在語法分析和語音辨識方面的能力已接近甚至達到人類水準。

• 人機互動革命： 語音助理和智慧音箱（如Siri、Amazon Alexa、天貓精靈）的興起，正在改變傳統的人機互動方式，成為下一代服務入口的關鍵。
• 技術開放： 百度、阿里巴巴、騰訊等科技巨頭紛紛開放其AI技術平台，如百度 DuerOS，以擴大生態系統，加速技術普及。

3. 機器人

智慧機器人仍處於產業發展初期，其發展方向是將AI技術與機器人硬體相結合，使其具備自主感知、學習和執行能力。

• 代表性案例：
  • Sophia： 一個獲得公民身分的機器人，具備強大的語音與視覺辨識能力，能進行自然對話。
  • 波士頓動力公司： 其機器人展現出色的移動和平衡能力，預示著未來機器人的潛力。
• 挑戰： 儘管有所進展，智慧服務機器人在複雜或災難性環境中的技術穩定性仍有待提高。

4. 自動駕駛

AI的智慧程度直接決定了自動駕駛的可靠性。目前，相關技術已應用於高階輔助駕駛系統（ADAS），但完全無人駕駛仍處於研發階段。

• 技術核心： 自動駕駛技術包含高精度地圖、定位、感知、智慧決策與控制四大模組。
• 兩大陣營：
  • 「遞進式」陣營： 以傳統汽車廠商和Mobileye為代表，透過複雜感測器組合來確保安全，逐步實現部分自動駕駛功能。
  • 「越級式」陣營： 以Google、百度等科技公司為代表，強調高精度3D地圖和雷射雷達，旨在在特定區域內實現完全自動駕駛。

機器學習

機器學習是實現AI的根本方案，其核心在於讓電腦透過大量資料自動學習，建立模型並對新情境做出判斷。

• 運作原理： 機器透過不斷試錯來調整參數以降低錯誤率，直到達到預期準確度。主要分為有監督學習和無監督學習。
• 深度學習： 深度學習 是一項重大突破，它首次讓機器在語音和圖像辨識等領域達到或超越人類水準，將AI從實驗室推向產業應用。
• 驅動因素： 深度學習演算法的突破、大數據的快速成長，以及 GPU 等硬體晶片的運算加速，共同推動了機器學習的熱潮。

AI 在遊戲領域的應用與突破

遊戲為AI研究提供了可控的實驗環境，促使AI在多個遊戲中取得了超越人類的成就。

1. 西洋棋與圍棋

• 西洋棋： IBM的 「深藍」（Deep Blue） 系統在1997年擊敗了世界冠軍，證明了AI的超強運算能力。
• 圍棋： Google DeepMind的 AlphaGo 在2016年擊敗圍棋冠軍，其後續版本 AlphaGo Zero 更是透過 自我對弈 的強化學習，在沒有任何人類棋譜輸入的情況下，以100:0的戰績擊敗了最初的AlphaGo，展現了AI的強大自我學習能力。

2. 撲克

• Libratus： 2017年，卡內基美隆大學的AI系統 Libratus 在一場長達20天的比賽中，擊敗了頂級德州撲克選手。
• 核心技術： Libratus 運用 反事實的遺憾最小化 演算法，透過海量自我博弈來建立策略，並利用強大的運算能力，使其打法難以被人類預測。

AI 不需外部資料就能戰勝人類的三大條件

中國工程院院士高文總結了AI系統能在不依賴外部資料的情況下，僅靠自我學習就能戰勝人類的三個必要條件：

1. 集合是封閉的： 遊戲的狀態集是固定的。
2. 規則是完備的： 遊戲規則清晰、完整。
3. 約束是有限的： 遊戲推演可以在有限步驟內停止。

只要滿足這三個條件，AI就能透過自我產生資料來進行訓練，最終超越人類水準。這也預示了AI未來在更多封閉、規則明確的領域中將取得成功。