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2024年8月14日 · 缺 16 萬名工程師砸錢擴廠也沒用，發展 AI 最大阻礙是「沒有人」. 就在人類擔心 AI 可能會取代自己的工作時，事實上目前人工智慧發展最為缺乏的東西，正好就是人類的勞動力；勞動力短缺可能會成為 AI 產業的最大阻礙，無論是美國、韓國甚至於台灣 ...
2024年8月6日 · OpenAI 的 AI 技術，是否仍大幅領先市場？. 首先，Sam Altman 能說服投資人繼續拿大錢給他燒的正當性，在於能夠不斷證明他手上握有超越所有世人一大截的 AI 技術，如果這個假設不成立了，對於 OpenAI 就是一個根本性的危機，那麼現在 OpenAI 的技術領先程度 ...
- 辨識人臉、診斷病情……人工智慧都能做
- 與情境高度相依的問題人工智慧難發揮
- 人工智慧能預測成功率，但無法預測未來
左上角的第二象限是同樣與情境沒有太大關聯，但較難蒐集到大量資料的問題，但因與情境相關性低，基本上人工智慧還是多能提供不錯的解答，例如醫療診斷、排程預測、預測性維護等。 在醫療診斷應用中，已有太多研究證明，只要給予與病情有相當關聯性的生理訊號，機器學習即可精準地診察眼底視網膜病變、肺結核、心律不整、及多種癌症等。雖然醫療診斷的資料量相對較少，也許每種疾病只能蒐集到幾萬或幾千例，但是因為醫療診斷與情境並不相依，也就是說，生理訊號（例如 X 光片及心電圖）本身就足以準確地判斷病徵，不會受到其他無法觀測的外部因素的干擾；同一張 X 光片，無論是在哪裡拍的、受測者身上穿什麼衣服、受測者當時開不開心、受測當天天氣如何、受測者收入，結果都應該一致。 基本上，只要是與情境無關的問題，人工智慧通常可以做得不錯...
圖右下角的第四象限指的是有大量資料，但與情境相依程度較高的問題。基本上此象限的問題，仍可由人工智慧來提供解決方案，但隨著情境相依度愈高，要得到好解答的困難度也愈高。 例如信用卡盜刷、個人化行銷、程式交易、自駕車、對話機器人等，這些問題要做出好的人工智慧系統相當有挑戰性，因為有許多無法觀測到的情境變數，可能影響決策判斷，很難僅僅憑藉我們能觀測到的少部分變數，做出十分準確的預測。 例如，對話機器人也是屬於高度與情境相關的問題。主要原因在於，人類的對話相當複雜，有時難以透過表面上的字句得知顧客真正的意圖，此時就會出現針對同樣問話，對話機器人即使做出同樣的反應，每一位顧客感受卻會不同的情況。畢竟每個人有不同的立場、知識及個性，同樣的話，有些人聽完會很滿意，有些人可能會生氣。 例如假設有位男性顧客姓王...
圖右下角的第三象限，包含的是與情境相依且難以蒐集大量資料的問題，對這些問題來說，人工智慧的發揮十分有限，只能有限度地提供輔助。 像是新創事業是否會成功、該不該跟某位異性告白、該不該進行某項全新商品的發售、該不該進行某個政治操作等問題。以「新創事業是否會成功」為例，這涉及到創辦人格局、新創團隊能力、產品技術實力與市場變化、競爭對手策略等，都是難以量化的資訊。 因此，即便許多創投業者都期待，能預知新創事業的成功機率，但在此條件下，人工智慧頂多只能根據片面資訊做預測，以僅供參考的方式，輔助降低投資新創事業的風險，並無法做到精準的預測。 總結來說，能夠觀測完整，也就是無法觀測或量化的情境資訊少的問題，基本上都適合以人工智慧來找解答。但若觀測十分片面或是無法量化，又沒有大量的資料來補助資訊的不足，這時...
2021年8月30日 · 程世嘉. 2021-08-30. 分享本文. 自 2020 年初疫情爆發並蔓延全球之後，我們在 AI 的普及與應用上面，都能看到一個加速的情況。 首先可以從比較宏觀的一些數據，來看 AI 對於現在一般企業及一般個人的整體影響與發展。 企業導入 AI 的困難與挑戰在哪？ 我相信大多數人在過去幾年，已經聽到非常多 AI 人工智慧的發展與應用，而 AI 跟數據其實密不可分，事實上，最近在企業採用 AI 的過程中，會聽到一個常見的痛點就是， 有超過一半的時間，企業幾乎都在處理資料。
2024年8月8日 · 現任西門子金融服務公司首席財務官 Veronika Bienert 將加入管理委員會，並有望在未來接替現任首席財務官 Ralf Thomas。. 消息人士透露，三星和 Nvidia 尚未簽署八層 HBM3E 晶片的供應協議，但預計很快會簽署。. 然而，三星的 12 層版本 HBM3E 晶片尚未通過 Nvidia ...
2024年7月26日 · 隨著 Google、OpenAI 紛紛推出 AI 搜尋功能，微軟自然也坐不住了。. 自去年 2 月將大型語言模型導入 Bing 搜尋之後，現在微軟宣布 Bing 搜尋將再迎來一次大革新，那就是透過生成式 AI 把搜尋結果統整為一頁式的答案，同時保留傳統搜尋結果體驗，讓使用者 ...
2024年3月27日 · 華碩推出的第三套智慧工廠解決方案是 5G 智慧眼鏡管理系統，此系統有兩大應用場景，第一是遠端協作，員工在培訓階段或執行設備維護查修工作時，可透過眼鏡上的鏡頭，將現場影像狀態傳送給後台的專家，由身在遠端的專家協助指導、排除問題。 第二是同樣適用於巡檢工作的行動戰情室，智慧眼鏡可擷取維修設備上的 QR code，從後台讀取設備資訊，提升維修工作的精準度與效率。 工安是工廠運作機制的重要考量，華碩推出的5G EHS智慧工業安全平台，採用 5G 和 AI 影像辨識技術，全面升級安全系統。 此平台的亮點是「智慧看板」功能，可將人機協作風險、作業安全問題和防護裝備使用情況，轉化為即時量化數據，並透過自定義風險係數與即時告警系統，在安全問題發生前先行預警，有效保障工作人員的安全。
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