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人工智慧
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人工智慧 (Artificial Intelligence) 简称 AI，是一门专注于模拟、延伸和扩展人类智慧的理论、方法、技术及应用系统的科学。人工智慧主要透过电脑系统，模拟人类的知识与行为，使电脑本身具备一定程度的学习、推理、解决问题、记忆、语言等能力，可用于协助人类处理多功能的事务。最早的发源起自于1940年代，当时的研究还专注于计算机系统，1950年代A. M. Turing提出了棋奕论，奠定了电脑科学的基础，并正式跨入人工智慧领域的研究。

研究范畴包括自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、感知问题、模式识别、逻辑程序设计、软计算、人工生命、人工神经网路复杂系统、遗传算法、资料挖掘、模糊控制等领域。应用核心架构可分为四大项：

(1)电脑视觉：结合了知识模型及常识推理、逻辑等能力，可从图像或3D数据中获得资讯的人工智慧系统。 (2)专家系统：结合人工智慧语言能力、常识推理、逻辑力等，模仿人类专家决策及解决问题过程的相关系统。 (3)自然语言处理：可将人类命令转换为微电脑可了解并可执行的语言系统。 (4)问题解决和计画：协助解决广泛的问题，可应用于游戏、军事相关领域。

目前人工智慧的实际应用技术包括机器视觉技术、指纹辨识技术、人脸辨识技术、视网膜辨识技术、虹膜辨识技术、掌纹辨识技术、专家系统等。常见的应用产品包括机器人、智慧家电、无人飞机、穿戴装置、智慧手机、自动驾驶汽车、远距照护等装置及产品。

企业中的AI,借由将过去需要人工进行的流程或任务自动化，人工智慧技术正在提高企业的绩效和生产力。同时，人工智慧也可以理解人类无法理解的大规模数据。AI 的强大力量可以带来巨大的商业利益。举例来说，Netflix 运用机器学习技术推动一定程度的个人化， 协助公司在 2017 年增加超过 25% 的顾客基数。大多数公司都视数据科学为首要任务，并斥巨资投资此领域。在 Gartner 近期对超过 3,000 名资讯长进行的 两项调查中，受访者将分析和商业智慧视为最能使组织脱颖而出的技术。接受调查的资讯长认为这类技术对他们的公司来说是最具策略意义的，最新的投资大部分都落在这个领域。

对大多数功能、业务和产业来说，AI 都极具价值。其中亦包含一般及特定产业专用的应用程式，例如：使用交易和人口统计数据来预测某些顾客在业务关系中将花费多少金额（即顾客终生价值）,根据顾客行为和偏好将定价最佳化,使用图像识别分析 X 光片，找出癌症迹象。

实施 AI 的优势与挑战,有许多成功案例都证明了 AI 的价值。如果组织能将机器学习和认知互动用于传统业务流程和应用程式，便能大幅改善使用者体验并提高生产力。然而，实际执行没有那么容易。因为某些原因，很少有公司成功大规模部署人工智慧技术。举例来说，如果不使用云端运算，AI 专案的运算成本通常会很高。AI 建构起来很复杂，所需的专业知识非常抢手，但真的懂 AI 的专业人才却不多。了解该在何时、何种情况下使用人工智慧，以及什么时候该向第三方求助，便能最大限度地减少这些难题。

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十三分钟略懂 AI 技术：机器学习、深度学习技术原理及延伸应用