深度學習正盛　AI逐步發(fā)展環(huán)境理解能力

人工智慧(AI)在產(chǎn)業(yè)內(nèi)處于邁向落地成熟，且深度學習(DL)受到廣泛應用的階段。技術方面以機器視覺為大宗，自然語言處理(NLP)也是部分產(chǎn)業(yè)採用的熱門技術。資策會MIC認為，AI的發(fā)展可以分成四個階段，第一及第二階段分別是推理推論與統(tǒng)計學學習，目前處于第三階段的深度學習，并結合深度學習，讓AI具備感知能力并建立邏輯，走向第四階段，發(fā)展環(huán)境感知能力。

觀察AI的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)況，資深產(chǎn)業(yè)分析師兼組長韓揚銘表示，MIC調(diào)查411家不同產(chǎn)業(yè)廠商導入AI的狀況。從自製或委外的比例分類，因為各產(chǎn)業(yè)的法規(guī)限制不同，有的產(chǎn)業(yè)會用自製應用。但如果該產(chǎn)業(yè)需要跟上下游整合，或者彈性應變客戶需求，像是製造跟零售業(yè)委外的情況比較多。

技術應用方面，如醫(yī)療保健多採用影像辨識，制造業(yè)則使用影像跟視覺辨識。金融則因應客戶溝通與聊天機器人的使用情境，採用RPA、NLP等技術。從中可歸納AI在產(chǎn)業(yè)中，主要用于優(yōu)化營運跟客戶體驗，例如製造跟營建業(yè)用在品質(zhì)檢測跟營運風險管理，而零售跟批發(fā)會用在行銷推薦跟銷售預測。AI技術隨著導入的領域與需求不同，出現(xiàn)技術融合的現(xiàn)象。例如視覺結合移動控制，應用在機器人與自駕車的場景中；視覺感知結合NLP則可以搭配超大型ML模型GPT3等形式。

制造業(yè)將AI應用在營運風險管理與品質(zhì)檢測　(圖片來源：pixabay)

總結來說，AI的應用領域以感知為主，當技術逐步成熟且普及，便會進一步發(fā)展出環(huán)境理解能力，支援更廣泛、彈性的應用場景。在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的主要應用目的是優(yōu)化工作效率跟顧客體驗，技術面則以機器視覺與NLP最為熱門，技術融合的現(xiàn)象也使得AI應用變得更多元。