【AI大戰1】什麼是AI？科技巨頭如何發展一文看懂

作者：楊又肇

現在的人工智慧是否已經達成預期理想發展？

人工智慧 （AI，artificial intelligence）一詞最早出現在1940年代，主要是指仿照人類大腦運作模式，透過電腦程式實現思考能力。

雖然人工智慧看似僅存在於科幻電影，但其實從很早之前就已經在人類生活中普遍應用，例如從最早的數據比對分析、資料搜尋，一直到目前常見的影像識別、語意理解等應用，甚至近年越來越普及的自動生成式人工智慧。

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早期的人工智慧主要仰賴大量數據重複比對，並且從中找出一定規則的推理與邏輯判斷，藉此找出符合使用者需求的解答，由於必須逐一比對數據，因此運算速度通常會受限於比對數據資料量及運算方式，直到後期開始加入深度學習，同時也因為GPU加速等運算技術提升，使得人工智慧執行反應時間可以變得更快。

不過，即便人工智慧隨著運算技術改變而加快執行速度，終究還是建立在以大量數據訓練學習的基礎上，這樣的人工智慧依然僅能從眾多數據中挖掘出有用資訊，卻不像人腦般可在學習後舉一反三。

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因此後續提出自動生成運算模式，搭配生成對抗運算模式的人工智慧系統，變成為目前主流發展方向。在這樣的運算模式裡，人工智慧將能依照深度學習結果，自動產生全新推導結果，並且衍生可自動學習的人工智慧，而對抗生成運算模式則會同時發揮監督作用，避免人工智慧運算結果出錯。

而在人工智慧技術持續提升下，目前已經能流暢地處理包含自然語言理解、影像識別，或是聲音辨認等非結構化數據應用，藉此對應更多技術發展，例如語言即時翻譯、機器人互動，或是自動駕駛等。

盤點科技巨頭人工智慧應用領域的發展：

Google

過去就已經藉由搜尋引擎掌握諸多數據的Google，其實從很早之前就已經構思從搜尋引擎跨入人工智慧應用發展，包含利用語意識別方式，進行更精準的內容比對搜尋，後續更推出Google Assistant數位助理服務，以及能夠仿照真人進行對話的Duplex，乃至於今年宣布推出結合大型語言模型LaMDA的聊天機器人「Bard」，而其服務如Google Photos、Google翻譯與Gamil等也都接連導入諸多人工智慧技術應用，讓人能更方便使用。

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微軟

從很早之前，微軟就已經投入人工智慧技術發展，Azure雲端服務也有不少應用資源與人工智慧技術有關，例如Azure Machine Learning、Cognitive Services等，而本身同樣投入大型語言模型建構，藉此讓人工智慧系統能在更容易理解使用者陳述內容情況下，做出最合適的應對運算。

而在近期發展裡，微軟宣布與OpenAI進行深入合作，將ChatGPT技術應用在新版Bing搜尋服務，此外更用於Microsoft Edge瀏覽器、Skype等，近期更確定將在Microsoft 365導入更多人工智慧應用。

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亞馬遜

藉由自身AWS雲端服務平台，亞馬遜累積相當豐富的人工智慧技術應用發展經驗，不僅在消費端、企業端應用導入/Alexa數位助理服務，更透過SageMaker、Rekognition與Polly等資源，對應機器學習、影像識別、文字轉語音等技術使用模式。

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Meta

透過Facebook等服務取得數據，搭配自身PyTorch框架運作的人工智慧發展，Meta目前已經可以在服務內提供流暢的語言翻譯、自動化對話，甚至藉由圖像識別及語意理解等方式增加廣告媒合效益。

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LINE

日本、台灣及泰國都有不少人使用的LINE，除了幾年前提出的Clova，到近期提出的Duet與LINE Brain，LINE其實也將諸多人工智慧技術整合在諸多產品，並且成為眾人感到方便的服務。

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OpenAI

近期以ChatGPT快速走紅的OpenAI，其實一開始並沒有預想會如此火紅，但在ChatGPT吸引眾人關注之後，確實也讓OpenAI獲得更多發展機會，除了與微軟深度合作，包含Snap、Salesforce、DuckDuckGo等業者都在新服務整合OpenAI技術。

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各界看法裡，普遍認為人工智慧發展將成為重要科技變革，並且將影響人類社會各個層面，除了提高生產效率、帶來更新技術發展，甚至提升醫療與教育水準，但另一方面也擔心隨著人工智慧技術發展，將可能因為取代特定工作人力，導致造成失業率大幅增加，或是隱私資料問題變得更加嚴重。

隨著人工智慧技術成長，不少看法認為更需要政府、企業與學術機構多方面合作，制定合適規範人工智慧應用方式，避免此類技術影響人類生活，或是產生更大風險。

雖然現階段的人工智慧技術尚未達到人們預期，但隨著對抗生成與監督式人工智慧運算持續發展，接下來的人工智慧勢必會從目前僅對應特定領域，逐漸發展至可對應全方面運算的通用模式，亦即實現真正數位助理服務，或是達成理想上的人機互動模式。

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