AI人工智慧6大應用，產業發展趨勢與人才需求 - ALPHA Camp

什麼是AI人工智慧？AI是Artificial Intelligence的縮寫，指的是由人類製造出能模仿人類思考與行為的機器系統，現在AI在生活與商業上的應用已經非常 ... Loading...首頁課程內容系列課程JavaScript全端開發課程學期一｜程式設計入門學期二｜掌握網頁開發學期三｜軟體工程師養成全年開課時間表最新課程資料人才種子計畫數位職涯RPG學習背景非本科跨領域學程式理工科職涯升值挑戰學習體驗成效Blog技術主題求職攻略數據入門文章首頁FAQ常見問題關於ALPHACamp加入我們數位職涯RPG轉職獎學金資料科學AI人工智慧6大應用，產業發展趨勢與人才需求Posted on 2021-07-07  by    byALPHACampAI人工智慧（ArtificialIntelligence）是什麼？AI人工智慧指的是能模仿人類思考與行為的機器系統，透過程式和資料數據讓機器學習並根據data收集和演算不斷自我調整進化。

AI有分為強人工智慧（StrongAI）或稱通用人工智慧（ArtificialGeneralIntelligence,ASI），指的是已經具備和人類同等甚至超越人類智慧的AI，具有自我意識、解決問題、學習與規劃未來的能力。

目前只是理論存在在科幻小說與電影中。

弱人工智慧（WeakAI）或稱狹義人工智慧（ArtificialNarrowIntelligence,ANI），指的是針對特定任務執行的AI，是真正在現代科技社會廣泛運用的AI形式，包含自動駕駛、語言辨識等應用。

我們目前真正在討論的AI大多是非通用型的人工智慧，是人類設計出來為了執行特定任務的弱AI，但弱AI其實並不弱，他有許多的應用深深影響我們的生活。

AI應用在哪些方面？AI擅長處理的問題，通常是資料量大樣本多，且與情境相關性低的任務，那到底現在生活中，實際應用AI在哪些方面呢？主要有六個面向影像處理ImageProcessing：AI被廣泛用來辨識圖像，並做出標籤，當你在使用以圖找圖時，電腦就能辨識出相似的圖片。

或是便是你的特徵，讓你用臉部辨識來登入服務。

推薦引擎：透過過去的消費者行為留下的資訊，經過人工智慧演算法推薦給你你可能會喜歡的類似商品或歌曲，像是Spotify推薦品味類似的歌手，或是電商網站推薦給你你可能想要買的產品。

語音辨識：語音辨識像是Youtube影片中能自動生成的字幕，或透過自然語言處理NaturalLanguageProcessing，你和蘋果的Siri或Google語音發問時，他能了解你說的話，並進一步給予相應的回應。

AI客服機器人/助手：使用自然語言處理NaturalLanguageProcessing技術，能夠讓線上客服Chatbot辨識並回答客戶的疑問並給予更精確的回答。

自動防詐騙：亞馬遜、淘寶、Google、Facebook上都有大量的詐騙賣家與假評價、賈廣告，AI人工智慧可以幫助辨別類似詐騙模式並下架。

電腦視覺（Computervision）：電腦擷取影像處理和分析數據，在自動駕駛領域，電腦能從這些影像能辨識道路上的不同物體與號誌，來幫助車子判斷決策自動駕駛下一步的行動。

AI的產業趨勢不同的調查機構對企業導入AI的理由其實大同小異，包含提升客戶的體驗，增加員工的生產力與商業流程的優化，有一些主要的AI導入不同產業的趨勢，會在不遠的未來越來越常見，這些產業趨勢都是現在進行式。

更多的RPA（RoboticProcessAutomation）機器人流程自動化：企業組織將利用更多AI來最佳化工作流程，包含導入可自動化的工作以及運用AI尋找並拆解可自動化的新流程，幫助企業更有效率做事以及開發新產品。

邊緣運算（Edgecomputing）：越來越多AI運算需要實時快速處理，也因此邊緣運算是讓運算直接就近在鄰近的邊緣伺服器節點進行運算，成本較低且更快更節省時間。

從自動駕駛到醫院的醫療影像機器都仰賴邊緣運算的技術。

自然語言處理(NLP)：目前最廣泛的AI應用之一，從Siri到GoogleHome等人類與機器的語言交互越來越頻繁，機器人能夠辨識語音和語意的能力也持續增強，會在情感分析，機器翻譯和聊天機器人使用上持續增加。

更多的混合勞動力與AI人才需求：從IT業到非AI業，都有越來越大量的AI相關人才需求，這表示需要更大量的人類與機器協作，能幫助企業更快速且規模化地導入，並增加整體企業執行業務與創新的效率。

Source:IBM‍AI的產業人才需求未來所有的產業都會是和AI相關的產業，麥肯錫在未來人才技能報告也有說到，數位技能是能幫助人才應對未來工作挑戰的關鍵。

能夠幫助他們在AI人工智慧時代，無論從事什麼職業都能增加自己不被AI取代的價值，並能適應新的工作方式與新的職業。

Source:Mckinsey世界經濟論壇也預估到2025年需求成長最多的人才，前三名分別是資料分析師/資料科學家、AI機器學習專家以及大數據專家。

有8500萬個工作會因為人機分工協作而取代，而出現9700萬個更適應與AI協作的新職位。

無論你在哪個產業，都應該要去了解AI如何改變企業的運行邏輯，並讓自己擁有不容易被淘汰和取代的技能，學會如何和AI協作，甚至是自己能創造改善優化自己工作與企業流程的AI，學會擷取和分析資料數據，真正擁有運用數位技能解決問題的能力。

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