人工智慧在協助醫療保健專業人員因應新冠病毒 (COVID-19) 爆發方面發揮重要作用。人工智慧被用於區分 COVID 患者和重要熱點。COVID 疫苗藥物發現正在被重新利用，並使用人工智慧技術加速。研究人員開發了基於人工智慧的熱像儀和智慧型手機應用程式，用於估算人體溫度並為醫療機構收集資料。部署智慧機器人針對隔離人員實施「無接觸配送」，幫助醫護人員確保重點區域維持消毒和安全使用。
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# 人工智慧的最新趨勢

在過去十年中，人工智慧 (AI) 已經融入各個行業。這個時代見證了根據人工智慧和機器學習 (ML) 建立的工具、應用程式和平台的快速增加。這些技術已經影響到醫療保健、製造、法律、金融、零售、房地產、會計、數位行銷和其他幾個領域。

各個公司正針對人工智慧研究進行投資，以瞭解如何讓人工智慧更接近人類。到 2025 年時，全球單單在人工智慧軟體的收入就將超過 1000 億美元（圖 1）。這表示在可預見的未來，我們將會持續看見人工智慧和機器學習 (ML) 相關技術的進展。人工智慧的演進可說瞬息萬變，如果您想盡可能掌握最新資訊，就需要竭盡全力跟上最新趨勢。讓我們來看看您需要瞭解有關最新人工智慧趨勢的所有資訊。

每年人工智慧軟體收入

##### 圖 1.每年人工智慧軟體收入（資料來源：Tractica)

### 1.智慧流程自動化

在最新的技術趨勢當中，各個公司正在尋找智慧自動化工具來解決企業挑戰並提高生產力、效率和準確性，進而讓公司從中受益。在這些持續興起的浪潮當中，智慧流程自動化（或簡稱 IPA）將機器人流程自動化 (RPA) 和人工智慧 (AI) 技術結合在一起，以實現快速的端到端企業流程自動化並加速數位化轉型。在 RPA 中，電腦軟體「機器人」可處理由結構化資料驅動的重複性、基於規則的數位任務。然而，現今有許多企業流程都由大量非結構化與即時資料提供或產生。IPA 使得利用機器學習和分析功能以及認知技術（例如電腦視覺、自然語言處理 (NLP) 和模糊邏輯）的流程自動化成為可能。IPA 的採用預計會在未來的日子中有所成長，同時可望在多個行業中出現大規模增加。

### 2.網路安全性的轉變

隨著資料變得比以往任何時候都更加珍貴，網路犯罪分子尋找新的方法破壞資料的事件也層出不窮。新手級人工智慧的缺點之一是駭客可以操縱這些資料以存取敏感資訊。因此，人工智慧的一個重要趨勢是開發識別和報告常見攻擊類型的技術。防毒軟體也正在透過使用人工智慧以相同的方式開發，因為此技術可以幫助防止惡意軟體威脅造成破壞性後果。對於企業而言，人工智慧驅動的網路安全工具還可以透過公司本身的通訊網路、數位活動、交易系統和網站以及其他外部公共來源收集資料。這些工具隨後會執行演算法以識別模式並且偵測或預測威脅活動、潛在的資料外洩等。隨著犯罪分子持續不斷建立新的惡意軟體和資料獲得方法，我們可以預期未來會持續出現這種趨勢。

### 3.AI 在個人化服務的應用

隨著人工智慧在研究特定市場和人口統計方面的功能逐漸強大並且更有效率，取得消費者資料變得比以往任何時候都更加容易。行銷中最大的人工智慧趨勢是越來越關注提供個人化服務。人工智慧在執行工作上最常見的方法之一是分析搜尋特定關鍵詞的個人所從事的線上活動。這種個人化水準實際上可以保證為客戶提供更好的體驗，進而將直接增加利用它的公司所締造的收入。隨著機器學習越來越善於理解人們在特定情況下的需求，人工智慧扮演銷售工具角色的情況將會減弱，而更有可能成為一位數位友人。

### 4.自動化人工智慧發展

在未來幾年，有望在「AI for AI」領域看到重大創新：使用人工智慧幫助自動化建立、部署、管理和操作人工智慧模型的生命週期中涉及的步驟和流程。在一定程度上，人工智慧可以開發其演算法來解決問題、提高效率，並為人類提供有用的研究資料。

使用自動化人工智慧，即使不是專家也能使用人工智慧演算法和技術。例子之一是 Google 的 AutoML，這是一個簡化機器學習模型建立工作，並且使得更廣泛的受眾可以存取該技術的工具。這些工具可以根據需要建立數量沒有限制的客製化項目，無需瞭解機器學習的複雜工作流程細節。儘管這種類型的開發還處於萌芽階段，但自動化人工智慧往往是以指數級成長著稱，並且是人工智慧的主要趨勢。

### 5.自動駕駛車輛

在 Samsung、Nvidia、Volkswagen、Uber 和 Google 的 Waymo 等公司的努力之下，自動駕駛的範圍已經呈現倍數增加。每個人都知道人工智慧在自動駕駛車輛中的功能，為了開發如此巨大的潛力，汽車和科技公司正在向此一領域投入數十億美元。該過程由所涉及的經濟和社會收益所驅動。汽車製造商希望自動駕駛技術能夠改變消費者的想法。支持者認為，自動駕駛汽車技術將減少交通事故死亡人數，並成為駕駛的安全替代方案。

### 6.納入臉部辨識

臉部辨識目前似乎已經蔚為風尚。現在我們生活當中的許多方面都可以看見臉部辨識的蹤跡，同時它被私人和公共組織用於各種目的，包括監視。有越來越多的國家正準備採用臉部辨識技術並加強其安全措施。正在設定深度學習演算法，以確保這項技術超越一般臉部辨識，更能理解圖像和情境。它還將有助於為客戶提供更加個人化的通訊，使其成為未來幾年顯著的人工智慧趨勢。

### 7.物聯網和人工智慧的彙集

人工智慧和物聯網之間的界線日益模糊。雖然這兩種技術具有單獨的特性，但結合使用時，它們會開放更好、更獨特的機會。物聯網 (IoT) 裝置會產生需要挖掘以獲得可執行洞察的大量資料。另一方面，人工智慧演算法在得出任何結論之前都會需要資料。因此物聯網所收集的資料正被人工智慧演算法所使用以創造有價值的結果，而這些結果將由物聯網裝置進一步實施。人工智慧從資料中快速收集見解的能力使物聯網系統更加智慧。在未來幾年，將會有超過 80% 的企業物聯網專案以某種形式融入人工智慧，而現今這一比例僅為 10%。

### 8.人工智慧在醫療保健的應用

人工智慧可以為醫療保健行業帶來的貢獻正在以突破性的方式發揮作用，讓全世界的人們都能獲得更安全、更高效的護理，並且讓疾病的檢測、預防和治療變得更加容易。此外，人工智慧能夠從電子健康記錄、急診室入院、設備使用率、人員配備水準等狀況即時獲得資料，並以有意義的方式對其進行解釋和分析，進而在醫院管理方面實現廣泛的效率以及增進照護能力。藥物發現是人工智慧加速發展的另一個領域。

人工智慧在協助醫療保健專業人員因應新冠病毒 (COVID-19) 爆發方面發揮重要作用。人工智慧被用於區分 COVID 患者和重要熱點。COVID 疫苗藥物發現正在被重新利用，並使用人工智慧技術加速。研究人員開發了基於人工智慧的熱像儀和智慧型手機應用程式，用於估算人體溫度並為醫療機構收集資料。部署智慧機器人針對隔離人員實施「無接觸配送」，幫助醫護人員確保重點區域維持消毒和安全使用。

### 9.擴增智慧

對於那些可能仍然擔心人工智慧可能會使得他們工作不保的人來說，人工智慧的興起應該是一個令人耳目一新的趨勢。它匯集了人類和技術的最佳能力，讓公司能夠提高員工的效率和績效。Gartner 預測到 2023 年時，在大型企業有中 40% 的基礎架構和營運團隊將使用人工智慧擴增的自動化，進而提高生產力。醫療保健、零售和旅遊行業已經創造了擴增實境的用途。因此，隨著這種人工智慧趨勢，擴增實境應用程式的數量將會增加。

### 10.可解釋人工智慧

儘管人工智慧已經變得無處不在，但是它仍然存在信任問題。機器學習所完成的大部分工作在過程的各個階段都變得不可知，並以黑箱的形式出現。通常並沒有辦法解釋人工智慧是如何得出必然結論的。可解釋的人工智慧旨在簡化和可視化 ML 網路如何做出決策。以透明和明確定義的方式部署人工智慧的推動力更大。公司會努力了解人工智慧模型和演算法的工作原理嗎？AI/ML 軟體供應商會使得複雜的 ML 解決方案更易於向使用者解釋。

### 11.倫理規範人工智慧

對倫理規範人工智慧的需求不斷增加是新興技術趨勢名單中的首位。過去，採用機器學習和其他人工智慧技術的公司對於人工智慧的道德影響並沒有太過關心。然而，如今，基於價值觀的消費者和員工期望公司負能夠以負責的態度採用人工智慧。在接下來的幾年裡，公司將會謹慎地選擇與致力於資料道德並採用反映其價值觀和客戶價值觀的資料處理實踐的夥伴開展業務。

與任何其他技術的未來趨勢相比，AI 未來趨勢可望出現許多可能性。有引人注目的發展；您不能忽視機器所展示的智慧的實際存在。如果您對快速開展或擴展人工智慧領域的企業解決方案感到興奮，以下技術產品可能會適合您：

BeagleBone AI

BeagleBone AI 是在邊緣嵌入人工智慧的最快速工具之一。這種超級靈活和快速的人工智慧是多年研究開放式硬體單板 Linux 電腦的終端產品。您可以利用它來實現車間、家庭、辦公室或實驗室的自動化。BeagleBone AI 汲取力量的來源是 1.5GHz，雙核心 Cortex-A15 Texas Instruments Sitara AM5729 以及具有單晶片系統 (SoC) AI 功能的嵌入式視覺引擎 (EVE) 神經處理核心。

Avnet 的 Ultra96-V2

Avnet 的 Ultra96-V2 是非常使用容易的平台，以整合式雙核心 Arm Cortex-R5F 即時 、多元處理器系統為基礎所建立，並且具有可編程邏輯 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC。這種在性能與功率之間的精細平衡是藉由使用可編程邏輯以加速 ML 功能所完成。

Raspberry Pi 4 Model B

Raspberry Pi 4 Model B 是熱門的 Raspberry Pi 系列電腦的最新成員。與其前身 Raspberry Pi 3 Model B+ 相比，它在處理器速度上有明顯提升、豐富的多媒體性能、記憶體和改善的連接性，更適合執行您的人工智慧模型。

Arduino Portenta H7

Arduino Portenta H7 - 使用高階語言和人工智慧對其進行編程，同時在其可自訂硬體上執行低延遲操作。Portenta 可以輕鬆執行使用 TensorFlow™ Lite 建立的流程，您可以讓其中一個核心動態計算電腦視覺演算法，而另一個核心可以進行低階操作，例如控制馬達或充當使用者介面。

若要探索更多人工智慧相關的趨勢與資源，請造訪 此處。

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