AI人工智慧是什麼？人工智慧應用有哪些？本文詳細介紹人工智能的起源、4種技術原理、8大優點，以及5種常見的人工智慧應用案例，並分享人工智慧在現今社會目前面臨的3大挑戰，帶你完整認識AI人工智慧！
目錄
一、人工智慧是什麼？帶你迅速了解人工智慧起源！
（一）AI 是什麼？人工智慧定義與類型介紹
人工智慧定義
AI 人工智慧（Artificial Intelligence），也稱為「人工智能」，是指能夠透過數據演算，模擬人類思考、執行並解決問題的一種技術。
人工智慧旨在從經驗中學習、適應新情況，最終成為擁有推理、解決問題、創造力、類似人類智慧的機器，屬於電腦科學的範疇。
人工智慧 4 要件
想要構建人工智慧，必須具備以下 4 個關鍵要件：
- 運算資料：資料是人工智慧的基礎，這些資料來自於用戶行為、感測器、網路數據等，就像給電腦準備「教科書」，所需資料準備越充分，越能夠訓練出優秀的 AI 模型。
- 運算系統：AI 運行需要硬體與軟體基礎設備，就像人類的「大腦」，負責處理資料、執行計算。好的運算系統，才能讓電腦更快、更有效地學習。
- 訓練模型：根據目標選擇適合模型架構，並開發 AI 模型，這就像為電腦選擇「學習方法」，例如有些模型擅長辨識圖片，有些模型擅長理解文字。
- 應用程式：最後 AI 產出的模型必須應用到實際產品中，就像是生出「作品」，讓 AI 執行特定任務、提供資訊或做出決策。
資料是進行數據運算的必要前提，除了要準備充足的資料外，也要具備管控資料的能力，即時存取有用的資訊，對於後續的訓練與應用來說非常重要。
有了統整的資料庫，工程人員便能更順利地建立架構、訓練 AI 模型，最終以客戶需求為目標，呈現出能夠靈活互動的應用程式。
人工智慧 3 種類型
人工智慧根據功能可以分為 3 大類型，並代表了人工智慧從初級到高級演變的過程，對應到不同的技術和應用場景。
- 狹義人工智慧（也稱為弱 AI）
狹義 AI 沒有真正的自我意識或理解能力，它只是根據事先設定的算法來完成特定的工作，是現在最普遍且應用最廣的 AI 類型。
這類型 AI 只能應用在單一用途和特定的任務，例如語音助手（如 Siri 和 Alexa）、圖像識別和推薦系統等，透過分析特定類型的數據來完成工作。
- 一般 AI （也稱為強 AI）
一般 AI 是指能像人類一樣理解、學習和解決各種問題，具備全面的思維和邏輯推理能力的 AI，因此它能夠適應不同的環境，應對複雜且多樣的挑戰。
但目前的一般 AI 仍在研究階段，尚未有真正具備人類智慧的機器出現。如果未來一般 AI 得以實現，將能在醫療、金融、教育等領域取代人類完成高度複雜且需要適應性的任務，例如全自動的醫療診斷、在多變環境中決策的機器人、個性化教學計劃的教育 AI 等。
- 超級 AI
超級 AI 是人工智慧發展的最高境界，理論上能超越人類智能，不僅能理解和執行複雜任務，還可能具備自我意識、創造力，並能理解人類的情感、需求和信念。
目前超級 AI 依然是科幻概念，並未有任何實際技術落地，但如果能夠實現，應用範圍將覆蓋各行各業，例如無人自動駕駛、完全自主的科學研究，甚至協助人類解決如氣候變遷和癌症治療等重大問題。
它將徹底改變我們的生活方式，讓世界變得更加高效和智能，但同時也可能帶來許多倫理和安全方面的挑戰。
（二）人工智能怎麼出現的？1 分鐘速覽 AI 人工智慧起源
AI 技術的快速變革與創新不斷引發熱潮，不過「人工智慧」卻並非新鮮話題。早在 1950 年，艾倫·圖靈（Alan Turing）就在《計算機與智慧》提出疑問「Can Machines Think?」並以哲學概念討論了「機器模擬人類思考」的可能性。
直到 1956 年，學者約翰·麥卡錫（John McCarthy）等人在「達特茅斯會議」（The Dartmouth Workshop）上才正式提出了「人工智慧」（Artificial Intelligence）的概念，為 AI 研究奠定了基礎。
在接下來的數十年裡，創新者與電腦科學家逐步開發了機器學習（Machine Learning，ML）、深度學習（Deep Learning，DL）、類神經網路（Artificial Neural Network，ANN）等技術，終於讓「人工智慧」這一概念性的抽象語言，變成了能夠幫助人類解決諸多問題、功能性強大的工具。
二、AI 模型訓練是什麼？3 種人工智慧模型訓練一次看！
AI 訓練是指利用機器學習技術，讓 AI 從數據、模型實驗中習得並提升執行特定任務能力的過程。經過訓練的 AI 技術能隨著時間推移不斷更新、優化，以更好的效能滿足瞬息萬變的需求，在有限的規模中發揮更大的價值。AI 訓練模型主要可分為以下 3 種類型：
★人工智慧模型 1：監督式學習
監督式學習是最典型的 AI 訓練模式，AI 可以透過標記過的資料，訓練推測特定內容的能力。
舉例而言，如果想要訓練出能夠識別「狗」圖像的能力，那麼訓練者必須將樣本圖像標記為「狗」 ，並告訴 AI 標籤的關鍵特徵，例如大小、形狀，AI 模型便可以藉此推斷「狗」的視覺特徵。
監督式學習中的常見算法包括：
- 邏輯迴歸：用於分類問題、預測輸出的模型，藉由計算輸入數據的機率來進行分類，例如判斷電子郵件是否是垃圾郵件。
- 線性迴歸：用於回歸分析的模型，主要應用於預測連續值，例如房價預測，根據房屋的面積、地點等特徵來預測其價格。
- 決策樹：使用 if-else 結構來對數據逐步分類，直到找到最合適的分類結果，以預測結果，比如客戶註冊後未打開應用程式，模型就預測該客戶可能會流失。
- 類神經網路：模擬生物神經網路結構，利用節點進行判斷，進行模式識別和分類問題，例如從手寫影像中預測數字，最常用於圖像和語音識別等需要非線性處理的場景。
這些算法常常應用於分類和回歸任務中，讓 AI 模型得以參照過往經驗進行決策。
★人工智慧模型 2：非監督式學習
非監督式學習無需標記，在演算法中就有將資料歸類成組的能力。非監督式學習通常用於執行描述行分析，比如內容摘要、分類、提取和影片分析等，這些訓練不必透過人類訓練來開發。
某些電商企業會使用非監督式 AI 訓練模型來優化推薦引擎，更精準地掌握客戶消費喜好與習慣，從而增進客戶體驗、提高交易量。
常見的非監督式學習算法包括：
- K-means（K- 平均）：將資料聚集並分成不同的群組，使得同一群組內的數據具有相似性，實務上，適用於客戶分類、預測網路流量安全性等應用。
- 主成分分析 （PCA）：用於資料降維，透過提取數據中最具有代表性的主成分，減少資料維度，就能更方便可視化和數據壓縮，這種算法被廣泛應用在圖像處理、生物資訊、語音識別等領域。
- 關聯規則學習：用於發現數據中不同項目之間的關聯，例如在零售業中找出購買某一產品的顧客常常同時購買其他產品。
非監督式學習的特點是沒有標準答案，模型是通過找出潛在的規律，在無標籤的數據中挖掘出有價值的資訊。
★人工智慧模型 3：強化學習
模型會透過「反覆測試」的方式進行訓練，如果測試結果符合預期、輸出正確，那麼就會得到正面強化，反之，如果不符合預期、輸出錯誤，就會得到負面強化。強化學習模式常用於優化行銷策略、財務預測、自動駕駛測試訓練等領域。
常見的強化學習應用包括：
- 遊戲 AI：強化學習能用於訓練遊戲中的智能體，通過不斷模擬和玩遊戲來找到最佳策略，達到超越人類玩家的水準。
- 機器人控制：在機器人領域中，強化學習可幫助機器人學習如何在不同環境中移動，完成特定的任務，例如抓取物體、避開障礙。
- 行銷策略優化：在數位行銷中，強化學習可用於優化廣告投放策略，使投資回報率得到更好的成效。
強化學習的特點是能夠應用於動態、不確定性高的環境中，通過不斷測試和學習，最終找出最佳行動方案。
三、4 種人工智能技術原理
人工智慧技術正以前所未有的速度發展，其中 4 種核心技術——自動化機器人 AI、自然語言處理（NLP）、電腦視覺識別以及語音識別技術，正在重塑各行各業的面貌。這些技術不僅推動了智能系統的創新，還大大提升了自動化和人機互動的便利性。以下將深入介紹這 4 種技術的原理與應用，看看它們如何改變我們的世界。
★機器人 AI 技術：自動化創新革命
現代機器人不僅能夠執行繁重的體力工作，還能模擬人類行為，進行精確操作和自主決策，而且這一切無需人類干預。
無論是在工業生產線上進行精密組裝，還是在服務業中與顧客互動，亦或是在農業中根據數據自動採集作物，機器人 AI 技術都極大地提升生產效率與品質，並減少了重複性工作的需求，從而節省大量時間和成本，為各行各業帶來全新的可能性。
★自然語言處理（NLP）：跨越不同語言藩籬
自然語言處理（NLP）技術使機器能夠理解和生成人類語言，無論是文字資料還是語音指令，NLP 都能通過深度學習演算法進行分析與處理。
透過 NLP 技術，AI 能夠更智能的完成機器翻譯、情感分析、文本摘要等任務，因此這項技術已廣泛應用於聊天機器人、語音助手和自動翻譯等領域。
★電腦視覺識別：洞察世界感知環境
電腦視覺技術讓機器通過鏡頭捕捉並分析圖像，提取其中的情境資訊，並按照指令執行決策或提供分析，就像是用鏡頭代替人眼，電腦取代人腦。
從人臉識別、物體檢測到醫學影像分析，電腦視覺的應用範圍越來越廣。隨著深度學習技術的不斷進步，電腦視覺的準確性顯著提升，這使得自動駕駛等技術成為現實。在未來電腦視覺技術也必定進一步改變我們與世界的互動方式。
★語音識別技術：人機互動新時代
語音識別技術使機器能夠理解並轉換人類語音為文字，而且隨著深度學習技術的進步，例如智能客服、語音助手、智能家居和語音搜尋等應用，已經深入我們的日常生活。
未來，語音識別技術將與其他人工智慧技術相結合，甚至有機會根據說話者的語氣與情感進行分析，為我們帶來更加方便與智能的新世代生活。
四、人工智慧優點有哪些？人工智慧 8 大好處報你知！
在科技的高速發展下，人工智慧技術不僅僅是科學家的研究領域，更是各行各業提升效能、加快創新的重要技能。人工智慧優點眾多，主要包括以下 8 個方面。
人工智慧優點 1：智慧文件處理
人工智慧技術可以實現智慧文件處理，透過機器學習和自然語言處理技術，實現內容分析、資訊提取、文件分類、內容生成、審閱等情境，凝煉更有價值的資訊，減少人為錯誤與遺漏，讓內容的準確度提高，進而提升文件交流與工作效率。
人工智慧優點 2：自動化工作流程
人工智慧可以自動執行任務並提供監控，有效推進工作進程。有些工作流程繁瑣，容易讓進程緩慢、拖沓，導入 AI 技術、讓 AI 執行繁雜作業，就能加快工作進程。
舉例而言，文件簽署是必不可少的工作環節，如果簽核拖延，很有可能影響拉整體業務進程，從而讓營運效率降低。如果能加入 AI 電子簽名服務，不僅能簡化簽署作業，也能有效追蹤所有傳遞流程，更有利於業務拓展。
人工智慧優點 3：快速提升工作效率
工作能力超群的人類，一天也只能工作 8 小時，人工智慧則可以每天 24 小時不間斷的工作，而且營運速度比人類更快。在演算法的幫助下，人工智慧可以一次執行多項任務，並提供更準確的結果，大幅提升工作效率。
人工智慧優點 4：精準分析海量資料
企業必須有分析數據、整合數據的能力，才能有效利用資源。人工智慧能夠在短時間內、更精準地整合與分析海量資料，提供可靠、精準的數據結果。
例如在行銷領域，無論是媒體、官網、社群或是電商平台的經營，都是以「數據」為核心，只有準確掌握數據，才能進一步展開行銷、導流。而專業的 AI 工具可以快速清理並分析全渠道數據，進而提出數據洞見，優化行銷策略和資源應用，吸引更多客群、提升銷量。
人工智慧優點 5：提升決策準確性
人類決策可能會結合實踐經驗、情感等諸多因素得出結果，而 AI 則是利用編程輸出決策建議，而且還能自動整理數據、提煉關鍵指標、產出分析報表，不僅有助於企業做出準確的決策，還能節省資料蒐集與整理的成本。
人工智慧優點 6：精準預測未來趨勢
人工智慧可以分析銷售市場、即時預測未來趨勢並有效檢測潛在的威脅和漏洞，幫助企業配置最佳資源、最大程度降低風險，提高企業對市場變化的應對能力。
人工智慧優點 7：有效降低企業預算
雖然在人工智慧架設初期需要投入較多成本，但當人工智慧具備了機器學習技術，提供的工作時長、工作效能都會比人類更多，長期下來便能有效降低企業預算。而以此節省下來的成本，就可以用在更富創造性與價值、具有開拓性的業務上。
人工智慧優點 8：有利於提升企業競爭力
在充滿競爭的商業環境中，僅有策略規劃很難在變化莫測的市場中站穩腳跟。AI 技術是大勢所趨，人工智慧工具可以幫助企業評估最有效的行銷渠道與策略並優化預算分配，確保能在眾多競爭對手中，以更高的投資回報率、更強大的市場影響力脫穎而出。
企業若想應用人工智慧技術，並不一定要從 0 開始搭建，如今市面上已有許多 AI 解決方案能夠快速幫助企業導入 AI 工具，儘快促進商業效益。
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五、人工智慧有哪些應用？5 類常見的人工智慧應用分享給你！
前文介紹了人工智慧的 8 大優勢，也正是人工智慧應用遍佈各領域的原因。我們也經常能在日常生活中發現 AI 的蹤跡，下面為大家簡單介紹 5 類常見的人工智慧應用例子，可供參考與分享。
（一）人工智能聊天案例
處理企業大量的文件總是需要耗費許多人力與時間，過程中若是出現遺漏、錯簽等情況，都會對業務產生負面影響。而 KDAN AI 在 KDAN PDF Reader 中設計了聊天機器人的互動程序，編輯者只要與 AI 進行對話，就能快速處理文件中的關鍵資訊。
KDAN PDF Reader 中的人工智能聊天機器人可以根據文件內容自動進行摘要、審閱，同時提出深入的洞察與分析，節省了管理文件與分析資訊的時間，讓使用者有更多時間執行更重要的工作任務。
（二）人工智慧翻譯案例
無論是個人想要追蹤行業動態，或是企業想要挺進全球市場，勢必掌握多國關鍵資訊，而翻譯則是理解各語言文件的首要條件。KDAN PDF Reader 提供人工智慧翻譯功能，支援超過 100 種的語言種類。
有了 KDAN AI 的幫助，PDF 文件能自動對文件內容進行翻譯，也提供標記、儲存翻譯的功能，日後想要參閱也非常方便。
（三）人工智慧寫作案例
撰寫商業提案、行銷文案時，難免會遇到靈感枯竭的情況，KDAN AI 不僅可以在各式參考文件中提取重要資料，還可以針對使用者的報告內容提出優化建議，為作者提供靈感，提升文章的品質與深度。
（四）人工智慧數據分析案例
KDAN AI 的人工智慧數據分析技術由歸因模型、機器學習技術共同打造，所以具備搜集、整理、分析數據並提出決策建議的全方位功能，所以由此制定出的經營策略可以更加貼近市場與企業的需求。
（五）人工智慧預測案例
人工智慧可以根據數據精準提出預測、規避風險，所以也經常應用在金融、法律、商業界，例如人工智慧股票預測、判決結果預測、市場趨勢預測等。
為了方便企業實現快速而準確的預測，KDAN AI 以強大的資訊處理能力，協助使用者從龐雜的資源中抓取關鍵資訊，有助於預測客戶消費行為、強化市場研究、提升商業價值。
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六、人工智慧面臨的挑戰有哪些？人工智慧 3 大挑戰與解法一次掌握！
人工智慧挑戰 1：隱私、安全性風險
因為人工智慧系統的運作與訓練涉及大量的資料，而這些數據資料很可能包含個人或企業的敏感資訊，一旦處理不當或遭受惡意攻擊，就會造成隱私洩漏、侵犯個人隱私權的問題。
👉🏻KDAN 解法：為了保護用戶資料的隱私與安全，KDAN AI 不僅嚴格遵循 GDPR《一般資料保護規則》的規範，也採用符合業界標準的 SSL 安全協定完成資料的存儲與傳輸，而且使用者也可以對特定資訊進行加密傳輸設置，可以最大程度保障用戶的資訊與帳戶安全。
人工智慧挑戰 2：需要大量人力建立 AI 模型與訓練
人工智慧往往需要大量人力，在不同專業技術人員的共同開發、訓練、管理與維護下，才能建構出完善的人工智慧系統。如果在營運的某一環節缺乏有經驗的專業人員，很有可能影響 AI 效果，難以符合企業投資 AI 的預期。想要建立優秀的 AI 專業團隊並不簡單，人才的招募、培訓都需要經過企業的審慎評估。
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KDAN AI 期待透過專業、簡易的 AI 解決方案，幫助企業推動全方位、自動化任務的發展，而 AI 模型的人力訓練問題自然就迎刃而解。
人工智慧挑戰 3：AI 未來可能會取代人力
如今人工智慧已遍及商業、金融、醫療、教育等多個領域，不少民眾會擔心人工智慧的發展會讓自己丟了工作。其實人工智慧的自動化、高生產力特質，已是許多企業投資 AI 技術的關鍵因素，不少重複性工作也逐漸被人工智慧取代，在不久的將來或許會給全球就業帶來顛覆性的影響。
👉🏻KDAN 解法：企業透過 AI 數位轉型、培育 AI 人才，可以快速提升市場競爭力，而 KDAN 提供 AI 數位轉型顧問與工具，在幫助企業評估績效的同時，也能為企業導入 AI 技術，優化商業模式、提升營運效率。善用人工智慧技術反而能讓工作變得輕鬆又方便，所以無論是個人還是企業，都應儘早培養數位心態（digital mindset）來因應時代的變遷。
七、推動企業人工智慧發展的最佳幫手：推薦你選擇 KDAN！
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