▲人工智慧產業技術發展綜析

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簡介

人工智慧(AI)的研究,可說是如何將生物腦部功能模型化(單純化)的研究,由於深度學習的技術發展,使得國際大廠及研究機構投入許多資源至此領域,因此造就深度學習的軟體框架及原始碼的開放,開始讓產業界大量使用深度學習進行預測及判讀。
在生成技術方面,相對於傳統用於分類與辨識的人工智慧,可製作出與照片幾無差異的影像,或是與本人一模一樣聲音的「生成AI」,又被稱為新世代AI。除了可以大量產生辨識用AI用途的訓練資料之外,還可望大幅降低動畫描繪、商業設計、虛擬實境(VR)用影像之製作成本。
生成AI技術,在通訊與廣播領域也有很高的使用價值。因為相較於傳統基於規則的編碼技術與影像缺損的修復,採用深層學習的技術,不僅壓縮率可望大幅提升,且可發揮遠超過傳統的修復能力。然而在此過程中,判斷發送端的資料是否正確傳遞至接收端之指標與基準,也勢必面臨很大的改變。
此外在近年,較傳統深度神經網路(DNN)更接近腦部的「脈衝神經網路(SNN)」,在節能省電的效能方面,開始大幅凌駕DNN。美國Intel、IBM等一線大廠,也紛紛積極投入相關技術的開發。業界預估在不久的將來,SNN將可望取代DNN成為主流技術。
在自然語言處理方面,電腦是否能理解人類語言是人工智慧發展成熟的一項指標。自從大數據發展後,帶來自然語言技術與應用發展,產生Apple Siri、Google翻譯等諸多劃時代人工智慧應用。事實上,自然語言應用已經深入在企業、個人的許多日常應用中。包含:語音助理、社群聆聽、人資管理、疾病預防、授信分析等。
長久以來交談式AI是人機互動介面的發展重點,發展至今已有70多年的歷史。2010年IBM推出的Watson在問答競賽中稱霸,以及同年Apple推出的Siri,不僅證明了自然語言處理技術的成熟,更引領交談式AI走向商業化,近年更是全球大廠爭相投入的重點領域。其中深度學習與知識圖譜在未來的重要性備受專注。
在人工智慧領域迎來第三波熱潮後,知識圖譜是近年深受關注的關鍵技術之一。2012年Google首先推出了知識圖譜搜尋服務,證明知識圖譜在供需媒合的顯著效益,吸引各產業龍頭積極布局研發,並成功實踐了許多應用案例。
本書以人工智慧之技術發展為主題,彙整人工智慧新近的重要技術發展,包括自然語言處理與知識圖譜等相關技術,以及在各產業領域之應用,供產官學研相關人士作為參考。


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