電腦視覺可用來處理和解讀多種不同的視覺訊息，從自然圖像到醫療影像，從衛星影像到安全監控影像，為機器人提供定位與導航能力，甚至建立物件辨識系統，運用在自駕車中。電腦視覺的應用相當廣泛各行各業都會運用到電腦視覺，例如：在醫療領域，便可以透過電腦視覺系統來快速診斷疾病；在安全領域，可以用來實現自動化的監控；在日常生活中，也可以用來實現智能家居等功能。
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# 【人工智慧全攻略】解析人工智慧的發展、關鍵技術及其應用領域

- 大數軟體
- Jan. 13, 2023, 1 a.m.

## 人工智慧是什麼?

近期AlphaGO、無人自駕車、 midjourney 及 ChatGPT 的發展，讓所有人突然意識到人工智慧不再是我們的想像，而是現在式，正在逐漸重塑我們的工作和生活。

人工智慧AI的到來，不但可以取代人類繁雜瑣碎的工作，更可以自動完成需要人類智慧的任務，如電腦視覺、語音識別、語言理解甚至決策。人工智慧目前的蓬勃發展，在不久的將來將徹底改變我們的生活和工作方式。

但人工智慧AI到底從何而來？他又能夠為行業帶來哪些顛覆性的應用呢?

(圖：AI人工智慧，將徹底改變我們的生活和工作方式)

什麼是人工智慧?

## 人工智慧的發展，始於1950年圖靈測試

人工智慧的發展歷史其實可以追溯至1950年，當時知名的數學家艾倫·圖靈(Alan Mathison Turing)提出了圖靈測試(Turing Test)，如果電腦能在5分鐘內答出由人類提出的一系列問題，且測試者誤判其中30%的回答是由人類回答的，則電腦可能具有一定的智慧。

這讓研究人員開始深入思考，有可能創造出能夠像人類一樣思考和學習的機器嗎？

接下來，EDVAC 電腦的問世以及艾倫·紐厄爾(Allen Newell)、司馬賀(Herbert Alexander Simon)和約翰·克里(John Clifford Shaw) 提出的邏輯理論家(Logic Theorist)，讓當時研究人員對人工智慧技術寄與厚望，日本政府與美國紛紛投下大筆資金在第五代電腦的建構與人工智慧的發展。

然而，由於當時電腦的成本過高以及計算能力低落，使得當時研究受限，以致於早期的人工智慧風聲大、雨點小，不但不能產生實質的效益，最終只能淪為當時科幻小說家的故事主題。

(圖：數學家艾倫·圖靈(Alan Mathison Turing)提出了圖靈測試(Turing Test))

人工智慧的發展與歷史：圖靈

## 人工智慧再進化，類神經網路模仿生物大腦神經

直到1960年代，弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)開發了第一個類神經網路，稱為感知器，其架構模仿生物的神經網路，可以接收訊息，進行轉換，最後傳遞出去，因此又名人工神經網路(Artificial Neural Network)。

有了類神經網路的架構，科學家們便開始嘗試利用類神經網路搭建出一個萬用函數，希望能夠藉由端到端(End-to-end Learning)學習的方式，提供一種完全自動化的學習機制。只要輸入資料有其對應的答案(標籤)，類神經網路就可以建構一個模型，對資料的答案(標籤)進行推論。

而後經由深度學習之父傑佛瑞·埃弗里斯特·辛頓(Geoffrey E. Hinton)及其老師大衛·魯梅爾哈特(David E. Rumelhart) 在 1986 年提出的著名反向傳播(Backpropagation)，讓神經網路更有效地學習(更新權重)。

(圖：類神經網路是以電腦來模擬大腦神經的人工智慧系統)

人工智慧的發展與歷史: 類神經網路

## 人工智慧新篇章，深度學習加速AI技術發展

雖然類神經網路想製作一個萬用函數的概念極其理想，但因為早期電腦運算能力的不足加上當時類神經網路會因為網路層數加深遇到梯度消失問題(Vanishing Gradient)，令該方法在80 年代廣受科學家質疑，因而被學界冷凍了20年之久。

但之後在Hinton的努力不懈，找出增加神經網路層但卻不會陷入梯度消失的深度神經網路(Deep Neural Network)與人們開始將GPU運用於科學計算，在軟體與硬體的雙雙突破，類神經網路終於在2012年的電腦視覺辨識大賽 - ImageNet大賽，展露頭角，獲得冠軍，從此類神經網路才以深度學習(Deep Learning)之名重現於世人眼前，為人工智慧開啟了新篇章。

從此以後，人工智慧技術的發展速度大大加快，通過深度學習的不斷發展，讓電腦具有更強的辨識能力和更強大的預測能力，各行業和領域也陸續開始應用人工智慧技術，為許多工作提供更低成本，高效的解決方案，從而改善人們的生活和工作。

(圖：深度學習是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法)

人工智慧的發展與歷史：深度學習

## 人工智慧應用工具崛起：ChatGPT 帶來新革命

然而早期的人工智慧在一些領域(如電腦視覺)能夠獲得很好的解決，但在一些領域(如自然語言處理)，始終未能獲得較大的突破，但隨著 OpenAI 提出了超大型語言模型 (LLM)，開發出超過1750億參數的GPT3 與開放了 ChatGPT。

如今，人工智慧除了能夠很好辨識人類的語言，亦可以生成流暢的語句與人交流，讓人類在2022 年正式進入了人工智慧的奇點，為人類的發展帶來新一波的工業革命。

(圖：人工智慧應用工具崛起：ChatGPT 帶來新革命)

電腦視覺

# 人工智慧有哪些技術應用?

人工智慧因為具有強大的辨識能力與預測能力，因而能模仿人類行為，如觀察、反應和學習，可用於各種技術領域，如：

人工智慧有哪些？人工智慧有哪些？人工智慧應用說明（一）機器人技術和自動化人工智慧提升了機器人的辨識能力與預測能力，讓機器人得以模擬人類的行為，如觀察、反應和學習，因而可以讓機器人可以自動執行某些任務，而不需要人類干預。（二）自然語言處理自然語言處理（NLP) 能處理電腦和人類之間使用自然語言的互動。它涉及使用人工智慧技術來理解、解釋和生成人類語言。NLP有廣泛的應用，包括文本分析、機器翻譯、情感分析、輿情分析等等。（三）電腦視覺電腦視覺是用鏡頭取代眼睛，電腦取代人腦，希望將圖像分析與理解的過程加以自動化。（四）語音識別語音識別可以辨識人類的語言，並把它轉化成文字或指令。語音識別的技術可以用於許多不同的應用，例如：語音助理，語音搜尋，語音輸入等等。語音識別有相當多的應用，例如，在日常生活中，可以使用語音識別技術來語音控制智能家居，例如調整燈光，開啟空調，操控電視等等。

## 一、機器人技術和自動化：讓機器人自動執行任務

人工智慧提升了機器人的辨識能力與預測能力，讓機器人得以模擬人類的行為，如觀察、反應和學習，因而可以讓機器人可以自動執行某些任務，而不需要人類干預。

比如，機器人透過鏡頭辨識該對象是否為公司的員工，並予以放行，或是警示警衛有不明的人士進出。

另外，自動化技術也可以讓機器能夠根據他們所學到的領域知識來做出決策。這意味著機器可以根據不斷變化的環境來自我學習，並做出更好的決策。像是股票預測，如果能運用大量的數據訓練模型，便有可能訓練出一個自動操盤機器人，讓機器人可以根據預測的訊號殺進殺出，自動獲利。

另外，人工智慧與 RPA (Robotic Process Automation) 技術也能夠有效結合， RPA 是一種技術，可以讓機器人自動執行重複性的工作流程，從而取代人員執行重複性的工作，節省大量的時間與成本，而透過人工智慧的輔助， RPA 技術不但能夠自動執行多項重複性的工作，也能有效提升機器人的辨識能力與預測能力，讓機器人擁有更強大的智慧。比如，通過人工智慧技術， RPA 機器人可以自動執行複雜的程序，像是透過 OCR 技術辨識文件內容，抽取關鍵信息，並根據輸入的條件，執行精確的指令，從而節省大量的時間與人力成本。

(圖：人工智慧機器人可以自動執行某些任務，而不需要人類干預)

機器人技術和自動化

## 二、自然語言處理：使用人工智慧技術來理解、解釋和生成人類語言

自然語言處理（NLP) 能處理電腦和人類之間使用自然語言的互動。它涉及使用人工智慧技術來理解、解釋和生成人類語言。NLP有廣泛的應用，包括文本分析、機器翻譯、情感分析、輿情分析等等。

它允許電腦理解和處理大量的非結構化文本數據，使其有可能提取有價值的見解和信息，用於改善各種行業和業務。例如：可以將自然語言技術運用在輿情分析，理解網民對單一事件、品牌或產品的看法。

輿情分析是一個針對網路上產生的言論進行分析的技術，它可以有效地收集、分析和評估網路上的言論，從而可以獲得有價值的信息。它可以被用於監控社會話題，掌握消費者話題的走向，並追蹤產品的評價和反饋。（延伸閱讀： 【網路輿情全攻略】數據蒐集、輿情分析的方法及其應用領域 ）

如果將輿情分析與人工智慧結合，有效地收集和分析大量的數據，並提出有效的解決方案。比如，可以通過使用深度學習技術，對網路上的話題進行分類和標記，對網路上的話題和意見進行分析正負面輿情，分析及預測消費者偏好，便能為眾多品牌商從輿情大數據裡挖掘出潛在商機。

(圖：自然語言處理（NLP) 能處理電腦和人類之間使用自然語言的互動)

自然語言處理

## 三、電腦視覺：用鏡頭取代眼睛，人工智慧電腦取代人腦

電腦視覺是用鏡頭取代眼睛，電腦取代人腦，希望將圖像分析與理解的過程加以自動化。

電腦視覺可用來處理和解讀多種不同的視覺訊息，從自然圖像到醫療影像，從衛星影像到安全監控影像，為機器人提供定位與導航能力，甚至建立物件辨識系統，運用在自駕車中。電腦視覺的應用相當廣泛各行各業都會運用到電腦視覺，例如：在醫療領域，便可以透過電腦視覺系統來快速診斷疾病；在安全領域，可以用來實現自動化的監控；在日常生活中，也可以用來實現智能家居等功能。

大數軟體 運用電腦視覺的 OCR 技術，協助客戶 監測電視 跑馬燈、新聞標題與廣告露出。 OCR 技術 (Optical Character Recognition) 為光學字元識別技術，它能夠將文字圖像轉換成電腦可讀的文本，並將文字圖像轉換成可以被編輯的文本。

如果將 OCR 技術與人工智慧結合，可以用於智慧型文字辨識，可以讓機器自動辨識出文字的內容，並根據文字的內容做出自動的決策，可以大大提高工作效率，節省大量的時間與成本。

因此當電視頻道有播出重要新聞時， InfoMiner輿情分析平台 便可以透過 Line 與 EMAIL 的方式於第一時間通知客戶，讓客戶掌握重要的情資與公關議題。

(圖：電腦視覺，能將圖像分析與理解的過程加以自動化。)

電腦視覺

## 四、語音識別：辨識人類的語言，並把它轉化成文字或指令

語音識別可以辨識人類的語言，並把它轉化成文字或指令。語音識別的技術可以用於許多不同的應用，例如：語音助理，語音搜尋，語音輸入等等。語音識別有相當多的應用，例如，在日常生活中，可以使用語音識別技術來語音控制智能家居，例如調整燈光，開啟空調，操控電視等等。

另外，語音識別技術也可以用於自動客服，讓客戶可以簡單的語音輸入他們的問題，並得到對應的答案。

語音識別技術也可以用於 電視監測，當電視頻道有播出重要新聞時，可以將語音識別技術用於辨識新聞標題或是廣告內容，並將內容轉換成文字，甚至透過 ChatGPT 摘要文字，讓客戶可以根據文字內容做出自動決策，例如：可以將新聞標題與廣告分類，並將新聞標題與廣告的評價進行分析正負面輿情，分析及預測消費者偏好，並將結果以 Line 與E-mail 的方式於第一時間通知客戶，讓客戶掌握重要的情資與公關議題，用於行銷、公關甚至是決策的應用。

(圖：人工智慧能辨識人類的語言，並把它轉化成文字或指令)

語音識別

## 我們正處於人工智慧的奇點

隨著AI技術的蓬勃發展，我們正處於AI技術的奇蹟時期，AI技術已經應用到許多不同的領域，從商業應用到日常生活，無論是用於行銷、公關甚至是決策，都能得到AI技術的幫助。

AI技術的應用，不僅能提高工作效率，更能減少不必要的時間和成本，為企業帶來更大的效益。

然而，隨著AI技術的發展，相關的科技公司也增多，提供各種不同的AI技術和服務。而企業在採用AI技術時需要注意的是，要找尋可靠的AI技術公司來提供相應的服務，以確保AI技術的可靠性，才能為企業帶來更多效益。

所以如果你想找一個擁有可靠人工智慧技術的公司，或想知道人工智慧如何應用於 輿情分析 上的應用，請歡迎透過 EMAIL 洽詢 大數軟體。

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