什麼叫做人工智慧?
所謂的人工智慧,簡單講就是「以已知的數據,預測未來的科學」。這樣說當然太籠統。能夠以質量兼具的數據進行預測,背後需要有「高速運算」與「大量存儲」的技術,這與今日的數據中心、雲端運算關係密切。高速運算除了晶片之外,還需要有高速的網路,而建構存取資料的數據中心,更需要大量的記憶體,如果記憶體的容量、價格無法往更有效率的方向推進的話,人工智慧的技術也會受到很大的制約。
另外,有很多的數據運算,並不需要中心化,前端的Edge Computing也有它的重要性,各種具備人工智慧功能的晶片,也在「人工智慧產業化」的過程中,扮演一個重要的角色。
人工智慧經歷了半個世紀的演變,從一開始的「符號邏輯」、「專家系統」進化到今日的機器學習。機器學習非常結果導向,我們不可能在完全不知道答案的情況下進行資訊判讀。例如,我們事先設定要從10萬張的X光片中找到2張可能有病變的病人,或車牌辨識等,這都是人工智慧很擅長的工作。凡是與情境無關的人工智慧運算,通常比較容易得到好的結果。其他與情境差異性高的,如氣象分析、消費行為、信用狀態等,相對而言會因為時空條件不同有很大差異的應用就比較困難些。
我不是人工智慧專家,但讀過「人工智慧在台灣」這本書之後,篩選一些可以自己用,也可以與他人分享的觀點。對我而言,成為人工智慧專家不是我的工作,但透過理解,並與他人分享,我想知識的價值就更高了,只是不知大家在這幾百字中,是否也有所體會?謝謝昇瑋送來的書,我沒有束諸高閣,已經讀完,很讚!(待續)
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