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2018/06/21 12:46:22瀏覽15|回應0|推薦0 | |
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left: 0; } .innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 科技隨時代變遷,AI技術日益精進圖/大數聚提供 分享 facebook 在致力於科學研究的過程中,人們曾認為若能賦予機器邏輯推演的能力,將能為人們生活帶來新的突破。因此在20世紀70年代初期之前,人們深入科學研究,並從中發現除了邏輯推理能力之外,更需要透過大量的科學知識來奠定良好的發展基礎。因此,隨著科學研究持續向前進展,終於在70年代初期,成功誕生初全球第一批專家系統,能對寬泛的問題進行運算解答。雖然研發成功,但仍存在著許多問題,因人們發現知識累績是無窮盡的,很多知識也難以總結並賦予機器,因而難以得到良好效果。與此同時,為了解決現存問題,有部分科學家開始萌生出賦予機器學習知識能力的想法,為AI領域下一階段的發展開始鋪成。自80年代初起,機器學習也逐漸成為一門獨立學科,相關技術研發層出不窮,包含深度學習模型、AlphaGo的增強學習模式等技術也在這個階段逐漸被開發,AI也正式成為一門科技產業的子集。然而在研發的道路上並不順遂,各國逐步縮減研發經費,AI技術也進入一段低潮期。在2010年之後,AI技術在圖像、視覺和語音識別等領域相繼取得重大進展,相關技術創業也紛紛湧現,從而實現科技目標。得益於巨量數據的興起,AI技術引領新一代科技革命展開爆發式的成長,隨著AI領域在深度學習的技術上不斷突破,開始跨入商業應用,讓各國對於AI相關商機寄予厚望,不僅國際大廠積極展開市場布局,更吸引眾多新興創業者的加入,讓社會對於AI領域的應用前景,持續看好。延續人類智慧核心價值,AI應用發展空間大以深度學習技術做為AI技術發展的基礎,目的在於透過巨量資料來解決細小問題,而人類卻可憑藉著自身觀察、判斷和最終決策來解決重大問題。由此可知,在AI領域的相關技術能力仍存在著突破瓶頸,現階段的AI技術還無法支撐對所有事物的理解和精準判斷,僅能解決具有明確邊界的特定場域問題。例如,在中國醫療領域應用方面,為了改善醫療資源分配不均的問題,透過AI技術協助醫生及專家學者們緩解醫療難題。(作者:程琪)圖/大數聚提供 分享 facebook 圖/大數聚提供 分享 facebook 全文未完,完整文圖詳見再過幾年就不需要人類了?AI人工智慧發展比你想像中還廣!【更多精采報導,請上《大數聚官網》;《大數聚粉絲團》;《DailyView 網路溫度計官網》;《DailyView 網路溫度計粉絲團》未經授權, 請勿轉載!】 |
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