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

文、圖／網路溫度計

近年來，科技進步與技術突破的結果令人興奮，尤其是掀起新一代科技革命的人工智慧的誕生，更是如此。AI技術透過電腦運算來實現人類思維所產生的效果，是延伸及擴展人類智慧的理論、技術和應用系統所建立而成的結晶。

本篇文章將帶你來看AI的發展趨勢，找尋它的核心價值。

科技隨時代變遷，AI技術日益精進

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）

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