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鑑別式與生成式AI相輔相成
提高生成效率與準確性

【作者: 陳念舜】   2024年01月27日 星期六

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眼看2024年人工智慧(AI)即將成為驅動全球經濟成長的動力之一,除了所需與算力相關的硬/軟體,與演算法、語言模型等先進科技,就連傳產中小製造業未來也有機會從中切入,提供獨有垂直領域和高品質的資料協作,以提高AI生成效率與準確性,同時優化生產製程與增加產品價值,加速AI平民化。


在工研院2023年兩度召開的「生成式AI產業高峰論壇」上指出,現今盛行的「人工智慧」(AI)名詞問世已逾60年,惟當時(1956年)僅訴求可讓電腦具備邏輯推論能力,執行接近人腦智慧的工作;直到1970年代推出的專家系統,才訴求能將人類智慧萃取出來教導電腦。並在1980年代的機器學習(Machine Learning)時期,開始讓電腦具備自主學習、改善能力,並延伸至特定領域,包含語音辨識、翻譯,或是醫療影像病變、產品瑕疵檢測等,較傾向學術研究課題。


進入1980~1990年代開始有企業加入相關研究,並先後發表AI語言模型、類神經網路等學術主題論文,卻也因為企業發現投資效益不如預期,而導致AI話題曾在1990~2010年進入寒冬,包括學研界紛紛改以「深度學習」(Deep Learning)為名,投稿發表論文。
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