人工智慧應用一手掌握！細數生活中你所不知道的AI應用！
AI人工智慧在現代社會中，已經是個相當耳熟能詳的名詞，不僅工程師或IT產業人員常接觸到，人工智慧應用也早已遍布你我生活周遭！以下以簡短直白的角度，帶大家一起了解AI其實沒有想像中這麼遙遠！
AI生活應用普及化，歸功於三個科技浪潮！
無論是超市的自助結帳系統，或是客服聊天機器人，人工智能已經悄悄地深入日常生活中。不過，你知道嗎？在AI普及興盛之前，其實經歷了三個浪潮！
在網路誕生之前的1950至80年代，當時的技術還在萌芽階段，不足以讓人工智慧真正實際應用；從1980年代開始，應用在商業領域的專家系逐漸出現，雖有少許商業應用，但技術上仍面臨硬體障礙，尚未成熟；AI再度崛起的時代，發生於2010年到至今，由於科技、硬體設備的高速發展，讓計算成本大幅降低。
現今，各個產業都開始引入AI，刺激人工智慧技術更加蓬勃發展與創新，過去有許多耗時費力的工作，現在都能依靠機器學習（Machine Learning）讓電腦大量學習資料，使它可以像人類一樣辨識聲音及影像。
人工智慧應用：技術面
1. 機器學習（ML）
機器學習讓電腦從大量的資料進行分析 ，再加以辨識聲音或影像特徵，最後針對特定問題做出合適的判斷與預測。
舉例來說，無論是電商的消費者購物旅程分析，或是Spotify歌曲以及YouTube首頁影片的推薦，其實都是先以網路爬蟲抓取資料，再基於關鍵字、聲音、影像等各種資訊，以AI生成的結果。
2. 自然語言處理（NLP）
自然語言處理（NLP）意指AI透過分析單字、語法和語意，來建立文字架構的認知與背後意涵。應用包括語音轉文字翻譯、Google自動語音辨識或者YouTube影片自動生成字幕等功能，或是最近熱門話題的ChatGPT，其實都是由NLP所推演出來的結果！
3. 邊緣運算（Edge Processing）
邊緣運算（Edge Processing）本質上是指運算過程中盡可能的靠近資料來源，以減少延遲和頻寬使用，並結合應用後做出即時決策。
以自動駕駛汽車為例，每一輛自駕車都需要根據路況做出即時應對，若是將數據傳回到雲端中心處理，就會產生延遲的狀況，導致危險發生。此時，邊緣運算能夠解決延遲問題，快速運用場邊資源進行運算。
人工智慧應用：產業面
人工智慧應用對於產業的趨勢發展，具備高度關聯性，以下舉例4項產業面的應用：
教育產業
演算法和深度學習等科技，都正在以數位學習平台的形式，慢慢地走進教室，追蹤學生表現，分析學習弱點，提供個人化的學習經驗，並開始接手重複性高的庶務行政。
醫療業
醫療業引進AI幫助醫護人員及早判斷各項疾病，對症下藥，也讓醫療場域擴展到住家，隨時透過AI技術與設備監測病情。
物流業
物流業的AI應用包括貨物運送時間預估、路線計算等，是幫助物流公司大幅提升效率與增進透明度的重要推手。
零售業
新零售的轉型注重科技的應用，仰賴大量的數據蒐集與分析，分析消費者購物旅程，提供更佳的售後/售前服務。對零售業的行銷人員來說，人工智慧可以蒐集線上與線下數據獲得更全觀的用戶輪廓。
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細數這些生活中的人工智慧應用後，相信你已經對AI有一定的認知，下次不妨多注意身邊的科技，是不是也跟AI有關！
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