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监别式与生成式AI相辅相成
提高生成效率与准确性

【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)即将成为驱动全球经济成长的动力之一,除了所需与算力相关的硬/软体,与演算法、语言模型等先进科技,就连传产中小制造业未来也有机会从中切入,提供独有垂直领域和高品质的资料协作,以提高AI生成效率与准确性,同时优化生产制程与增加产品价值,加速AI平民化。


在工研院2023年两度召开的「生成式AI产业高峰论坛」上指出,现今盛行的「人工智慧」(AI)名词问世已逾60年,惟当时(1956年)仅诉求可让电脑具备逻辑推论能力,执行接近人脑智慧的工作;直到1970年代推出的专家系统,才诉求能将人类智慧萃取出来教导电脑。并在1980年代的机器学习(Machine Learning)时期,开始让电脑具备自主学习、改善能力,并延伸至特定领域,包含语音辨识、翻译,或是医疗影像病变、产品瑕疵检测等,较倾向学术研究课题。


进入1980~1990年代开始有企业加入相关研究,并先後发表AI语言模型、类神经网路等学术主题论文,却也因为企业发现投资效益不如预期,而导致AI话题曾在1990~2010年进入寒冬,包括学研界纷纷改以「深度学习」(Deep Learning)为名,投稿发表论文。
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