人工智慧（Artificial Intelligence；AI）为结合最新电脑科学与技术，以及收集大数据相关资料，让机器模拟学习类似人类思考方式与自我学习、推论，来试图预研判情况并尝试提出解决方案来解决现有问题或辅助决策。

全方位应用领域

AI在医疗、金融、交通、制造和零售等领域都有相当多机会做广泛的分析预判或执行方面的应用。例如在医疗方面，AI可依据大数据资料库可提供专业人员治疗建议以利加速新药开发；而在金融服务中，AI将透过大数据分析与自我学习能够用来辅助专业人员处理交易和索赔事务，并提供风险管理方案。

另外，AI影像辨识技术在视觉处理领域发展迅速，以往过去仅能处理文字，在GPU不断精进强化，现在能够精准识别动态影像，也归功於计算速度提高，扩大了实际应用范围，并产生了相当多的商机,进而造福社会。

以下为AI技术的四大应用领域：

应用领域一

影像辨识技术AI学习可区分为机器学习、深度学习及後期等三个阶段：

· 机器学习阶段

初期阶段

透过将大量资讯输入资料库中，让机器进行训练分析并执行特定任务，这种技术主要利 用统计学的概念，透过演算法来分析数据并做出判断或预测现实的情况。

· 深度学习阶段

在机器学习的中期阶段，出现了一个重要的分支技术，利用大量的资讯和演算法，训练电脑能够自主学习如何分析并完成特定的指令。此技术的特点在建立相关模型搭配类神经网络，除了使用统计模型，并且需要强大的硬体来处理庞大资料运算。深度学习的应用领域非常广泛，其中一个重要的应用就是图像辨识，经由深度学习，电脑能够辨识图像资料，并提供相对应的反应或讯息。

· 後期阶段

因影像辨识技术不断进行自主学习，模仿人类行为包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体等各个方面，跨越不同领域并尝试解决更复杂的问题，进行与改进，以提升人们生活和工作的便利与效率。

ADAS技术感知融合

随着影像辨识技术的精确度提升，驾驶辅助系统（ADAS）大幅被应用在影像辨识并时时监控路上，自车与其他车辆情况，以记录前车距离是否过近（跟车系统）、自车是否车道偏离与警示，透过安装不同功能的感测器於车上，如摄影机、雷达、光达SLAM定位技术、超音波等，并透过感知融合技术以及类神经网络，让AI机器学习及深度学习。

最後，将不同感测的资料进行处理，有效地生成预判取代人眼的视觉感知讯息，并透过分析车辆周遭路况、侦测气候状态、光源亮度分布、物件位置、物件型态等，以增加整体车辆行驶的安全性。

图一 : 随着影像辨识技术的精确度提升，驾驶辅助系统（ADAS）大幅被应用在影像辨识并时时监控路上的自车与其他车辆情况。

应用领域二

应用预判技术（医院及长照机构）

● 复健评估分析

透过深度学习，精准分析姿势与记录复健进度与状态，并用科学数据评估复健成效，并提供相关建议给医护人员，以减少医护人员的人力及时间成本。

● 跌倒侦测

侦测到跌倒意外、被照护者因行为异常时，即时通知医护人员或紧急联络人，有效提升危险处理效率，避免二度伤害。

由於透过大量输入设备建立病患大量相关资料库，并透过深度学习来识别复杂的应用场景，并模拟及预判平常行为或是跌倒坐卧姿势，如图一的类神经网络结合多个处理层，如人脸识别、语音，由输入层（Input Layer）、一个或多个隐藏层（Hidden Layer1/2）和输出层（Output Layer）组成，每层都使用前一层的输出作为输入，因此类神经网络串至不同层相连。每个类神经网络都在学习过程中调整，并且随着权重减少或增加，改变该类神经网路的信号强度。

图二 : 类神经网络结合多个处理层，每层都使用前一层的输出作为输入，因此串接不同层相连。

应用领域三

卖场人流/客户分析

经由大卖场多处的相关感测器或输入装置（价格、产地扫描机）追踪商场内顾客的活动，收集和分析大量的数据，包括顾客进出商场的时间、活动区域、停留时间、热门区域等，经由类神经网络技术，做深度学习深入了解消费者的需求、喜好、行为，透过後台的大数据让管理阶层快速知道，商品销售数据与如何做商场动线安排以到最隹场地应用与效益分析记录。例如：

· 机器学习：记录消费者拿起产品以及放下产品的次数，做统计分析。

· 深度学习：後台建立大数据分析，订立商品价格，优惠…等吸引消费者消费，另外也能制订出优良动线，让商品曝光度提升增加销售额。

图三 : 经由大卖场多处的相关感测器或输入装置追踪商场内顾客的活动，能够收集和分析大量的数据。

应用领域四

AI生成图片

AI生成人物图像来自於大量的图库，生成过程中间会使用到的内容素材、叙述说明和关键字，需要学习理解图像的特徵和结构，并且根据所学习的训练模型生成新的图片，图四是生成为人物画作，图像将变得更加真实。

在机器学习中，收集大量真实人物的图像数据（包括人物特徵头发颜色、眼睛大小、肤色等），经由这些图像不同风格和特徵，来训练AI模型。

深度学习对於数据进行预先处理，包括调整图像大小和裁剪，确保数据在训练过程中使用的是经过修饰後的图像。使用者还可以设定一些提示特徵条件，有助於AI系统生成全新人物图像。

为了得到更好的结果，对於图像颜色和对比度的调整，确保生成的图像质量和合理性，通常需要多次反覆运算，调整模型的叁数，并增加训练数据量。生成图像技术可以应用在许多创意和实用的领域，让AI能够藉由学习现有数据而产生出全新的创作。

图四 : 以AI生成人物画作，图像将变得更加真实。

AI未来发展

随着科技的不断进步，AI将在各个领域扮演着更重要的角色。医疗领域中AI将为医生提供相关案例数据提供，能更快速准确的诊断和治疗评估，帮助医疗团队提供更好的医疗服务；在交通领域，AI将推动自动驾驶技术的发展，提高交通效率和安全性；在教育领域，AI将根据学生的学习风格和需求，提供个性化的学习内容和指导，改善教学质量；而在环境保护领域，AI将被应用於监测和预测气候变化，帮助我们更好地保护地球。

随着AI的发展，也需要注重伦理和隐私问题，保护个人的隐私权，以及思考AI的影响和潜在风险评估，制定出相关规范标准。

热门ChatGPT

ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）为聊天生成预训练转换软体。自2022年11月OpenAI开发AI聊天机器人程式，以目前的软体版本GPT-3、GPT-4架构语言模型并以强化学习训练，在很短时间内已有上亿人次的使用者，并且会依据输入文字自动生成回覆相似的文字和回应不同的问题，以及整理资料翻译语言或是数学问题求解，程式语言撰写功能等。

ChatGPT应用

透过网路搜寻大数据资讯回覆内容，资讯的正确性与否需要再加上过滤筛选後才能正确提供，无法判断当下的条件需要是什麽。

· 缺乏常识和背景知识：ChatGPT的训练是基於大量文字数据，不具备真正常识和背景知识，在需要深入理解特定领域知识或细节的问题，可能无法提供准确或具体的答案。

· 语义需要连结上下文理解：会有出现回答不确定的情况，在处理复杂的语义和上下文理解方面仍然存在问题，缺乏真正问题背後的理解能力。

· 容易受到误导：大数据训练来源和模型结构，ChatGPT可能会受到资讯误导性影响，并产生不正确或是词不达意的回覆结果。

· 主动性缺乏：ChatGPT只能回答根据提供的提示和问题生成相应的回答，而缺乏主动性模型能力，它无法主动提出问题或进行主动的对话。

· 安全和伦理问题：ChatGPT可以生成任意的文字，很有可能使用於不当用途，误导性的内容散布假讯息，要严格把关监控使用。

尽管有使用上的限制和缺点，ChatGPT仍具高价值有用的工具，可以用於许多不同场景应用。对於关键性敏感性的主题，则要筛选过滤验证，以确保准确性和可靠性。

ChatGPT & Google差异

Google强大的搜寻功能浏览众多网页资讯，再依据相关内容列举出结果，ChatGPT为使用者搜寻更多的结果，提供使用者的单一解答不需要再去细看其它网站，以目前ChatGPT和Google Workspace在功能和使用方面有所不同，ChatGPT强调语言生成和处理能力，而Google Workspace则提供全面的协作和生态系统，选择哪一个取决於使用者的具体需求和工作场景。

ChatGPT加入Office

ChatGPT融入Office软体套件，增强功能和整合更方便地与ChatGPT进行互动和使用AI技术来提高工作效率和生产力。透过指令方式将报告文件汇整成档案包括画表格，以及每页ppt加入动画方式呈现提供效率。

图五 : 透过ChatGPT实际应用范例

以上是一个示范性的对话范例（图五），展示ChatGPT在对话中提供电视推荐的应用能力。请注意，ChatGPT的回答是基於先前训练的资料库，并不能保证100%的准确性。在实际应用中，建议使用者仍需叁考其他来源和进一步的研究，以做出最适合自己的选择。

AI相关产品规划应用，可供选择做为设计应用叁考，例如EPSON半导体元件（Microcontrollers & ASIC）机械手臂结合AI技术，以及NVIDIA产品Server超级电脑，应用於AI。其中的EPSON半导体元件机械手臂搭载视觉系统，在IC料件视觉辨识及高速度、高精度、低震动的移载及分料处理，可透过（Memorence AI）的客制化AI运算降低IC外观瑕疵检测误判率。

图六 : EPSON半导体元件械手臂结合AI技术

随着数位发展持续扩展，网路使用量大幅增加，AI在大量资料中透过GPU加速的应用程式，可用於建立多型态对话式AI服务来提供即时效能，包含预先训练的对话式AI模型、语音助理和聊天机器人的应用等。

结语

AI技术不断进步，将成为人类生活中不可或缺的一部分，我们将看到智能化的系统，能够更准确地了解和学习人类语言，并且能够执行更复杂的任务，如自动化驾驶、智慧医疗和智慧家庭。

然而，AI的发展也伴随着一些挑战和风险，随着技术进步，可能会引发关於隐私和数据安全的担??。在未来迎接AI技术的新时代，也需要善用AI来解决问题和改善生活质量，以及为我们创造更美好的未来。