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人工智慧
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人工智慧 (Artificial Intelligence) 簡稱 AI，是一門專注於模擬、延伸和擴展人類智慧的理論、方法、技術及應用系統的科學。人工智慧主要透過電腦系統，模擬人類的知識與行為，使電腦本身具備一定程度的學習、推理、解決問題、記憶、語言等能力，可用於協助人類處理多功能的事務。最早的發源起自於1940年代，當時的研究還專注於計算機系統，1950年代A. M. Turing提出了棋奕論，奠定了電腦科學的基礎，並正式跨入人工智慧領域的研究。

研究範疇包括自然語言處理、知識表現、智能搜索、推理、規劃、機器學習、知識獲取、感知問題、模式識別、邏輯程序設計、軟計算、人工生命、人工神經網路複雜系統、遺傳算法、資料挖掘、模糊控制等領域。應用核心架構可分為四大項：

(1)電腦視覺：結合了知識模型及常識推理、邏輯等能力，可從圖像或3D數據中獲得資訊的人工智慧系統。 (2)專家系統：結合人工智慧語言能力、常識推理、邏輯力等，模仿人類專家決策及解決問題過程的相關系統。 (3)自然語言處理：可將人類命令轉換為微電腦可了解並可執行的語言系統。 (4)問題解決和計畫：協助解決廣泛的問題，可應用於遊戲、軍事相關領域。

目前人工智慧的實際應用技術包括機器視覺技術、指紋辨識技術、人臉辨識技術、視網膜辨識技術、虹膜辨識技術、掌紋辨識技術、專家系統等。常見的應用產品包括機器人、智慧家電、無人飛機、穿戴裝置、智慧手機、自動駕駛汽車、遠距照護等裝置及產品。

企業中的AI,藉由將過去需要人工進行的流程或任務自動化，人工智慧技術正在提高企業的績效和生產力。同時，人工智慧也可以理解人類無法理解的大規模數據。AI 的強大力量可以帶來巨大的商業利益。舉例來說，Netflix 運用機器學習技術推動一定程度的個人化， 協助公司在 2017 年增加超過 25% 的顧客基數。大多數公司都視數據科學為首要任務，並斥巨資投資此領域。在 Gartner 近期對超過 3,000 名資訊長進行的 兩項調查中，受訪者將分析和商業智慧視為最能使組織脫穎而出的技術。接受調查的資訊長認為這類技術對他們的公司來說是最具策略意義的，最新的投資大部分都落在這個領域。

對大多數功能、業務和產業來說，AI 都極具價值。其中亦包含一般及特定產業專用的應用程式，例如：使用交易和人口統計數據來預測某些顧客在業務關係中將花費多少金額（即顧客終生價值）,根據顧客行為和偏好將定價最佳化,使用圖像識別分析 X 光片，找出癌症跡象。

實施 AI 的優勢與挑戰,有許多成功案例都證明了 AI 的價值。如果組織能將機器學習和認知互動用於傳統業務流程和應用程式，便能大幅改善使用者體驗並提高生產力。然而，實際執行沒有那麼容易。因為某些原因，很少有公司成功大規模部署人工智慧技術。舉例來說，如果不使用雲端運算，AI 專案的運算成本通常會很高。AI 建構起來很複雜，所需的專業知識非常搶手，但真的懂 AI 的專業人才卻不多。了解該在何時、何種情況下使用人工智慧，以及什麼時候該向第三方求助，便能最大限度地減少這些難題。

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十三分鐘略懂 AI 技術：機器學習、深度學習技術原理及延伸應用