AI 是 #人工智能 (Artificial Intelligence) 的縮寫。它指的是一種模擬、模仿人類智能的技術與系統。主要是使機器能夠執行需要人類智慧才能完成的任務。
AI 可以應用於各個領域，包括自動駕駛車輛、語音助手、推薦系統、金融分析、醫學診斷、工業自動化等。它不僅可以提高效率和準確性，還可以解決一些複雜的問題和挑戰。
當這些智能機器發展愈來愈快，愈來愈複雜。人類也開始擔心這些機器是否有朝一日會超越人類智慧，並自行出擊、不受控制的可能性。
其實你可能沒有注意到，我們在日常生活中已經在使用 AI 技術了。像 Siri 和 Alexa 這樣的語音助手，就是運用 AI 技術。一些自動彈出來幫助你瀏覽網站的客戶服務聊天機器人，也是 AI 技術的運用。
AI 對現今商業社會具有重大影響力。運用人工智能，公司有可能提高業務效率和獲利能力。人工智能的價值不在於系統本身，而在於企業如何使用這些系統，與善用這些系統作用的能力。
關於 AI 人工智慧，有幾個重要名詞你可以了解。
機器學習 (ML, Machine Learning)
#機器學習 是人工智慧的一種，讓系統從資料當中反複學習，透過各種演算法來識別資料中的模式，來做出預測和推薦。隨著經驗累積，現在生成的數據量大且複雜，增加了機器學習的潛力，也增加了對它的需求。機器學習影響許多產業，包括在醫學成像分析和高分辨率天氣預報方面等。
深度學習 (DL, Deep Learning)
#深度學習 是機器學習的分支，指導電腦以受人腦啟發的方式，來處理資料。深度學習模型可識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式，通常可以產生比傳統機器學習更準確的結果。
哪些行業可以從機器學習和深度學習中受益？
幾乎所有行業都可以從機器學習和深度學習中受益。我們來舉些簡單的例子。
預測性維護 (Predictive Maintenance)
公司可以使用預測性維護，來預測設備何時需要維護。而不是等到設備發生故障，造成停機，如此可降低運營成本。機器學習和深度學習具有分析大量多方面數據的能力，可以提高預測性維護的精確度。
例如，人工智能從業者可以將不同類型的數據，例如音頻和圖像數據，融入到神經網絡的訓練和分析過程中，在分析和處理任務時能夠更全面、更準確地理解和判斷。從自動駕駛到語音助手，從圖像辨識到自然語言理解，都可以得到更好的結果。
物流優化 (Logistics Optimization)
使用人工智能優化物流，可以透過即時預測和行為指導，來降低成本。例如，人工智能可以優化送貨路線、提高燃油效率，並縮短送貨時間。
客戶服務 (Customer Service)
客服中心的人工智能技術，可以為客戶提供更敏銳優質的體驗與更有效的處理。系統能夠即時辨識客戶的情緒變化，採取適當的應對措施。例如轉接至經驗豐富的服務人員或經理，來應對解決客戶的問題，增加客戶滿意度。
何謂生成式人工智能 (Generative AI)？
像近期火紅的 ChatGPT 與 DALL-E 就是 #生成式人工智能 的運用。它是一種可以產生新內容和想法的 AI，包括對話、故事、圖像、視頻和音樂等。最近生成式 AI 發展有許多創新突破，可能會改變我們未來進行內容創作的方式。
企業如何使用生成式人工智能？
以 ChatGPT 為例，生成式 AI 可以在幾秒鐘產生符合目的的各種可信任的文章，回應客戶評論，製作書面文件等。企業還可以運用生成式 AI 來產生更多技術資料，例如更高辨識率版本的醫學圖像。經由節省時間和資源，企業可以尋求新的商機，創造更多價值。
由於生成式 AI 模型是在網路上訓練學習，有可能會產生不正確、剽竊或有偏見的結果。企業必須意識到這些風險。
生成式人工智能業務應用範例：
市場營銷和銷售：可以製作個性化行銷、社交媒體和技術銷售內容的文章、圖像和影音視頻。
運營：人工智能模型可以針對特定活動，產生高效率的執行工作清單。
技術/工程：生成式 AI 可以編寫、記錄和檢查程式碼。
風險和法律：可以根據大量法律文件回答複雜問題，並草擬與審查年度報告。
研發：可以以更好的理解方式，了解疾病和發現其化學結構，來加速藥物開發。
McKinsey 2022 年人工智能調查顯示，企業在人工智能模型的採用與投資都在迅速增加。最常運用在：
市場行銷和銷售
產品和服務開發
企業財務策略規劃
企業透過對 AI 的投資，將人工智能策略與業務成果整合，更快地擴大規模，繼續領先於競爭對手。
AI 的發展已經取得了許多重要的成果，但它仍然是一個不斷發展和演進的領域，並且正迅速改變我們的生活方式。
迎接新的 AI 時代，你準備好了嗎？
(資料來源: McKinsey)
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