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麥當勞|現AI的模樣，像人類一樣思考和行動

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麥當勞|現AI的模樣，像人類一樣思考和行動


人工智慧(AI) 是透過建立及應用內建于動態運算環境中的演算法 ， 來模擬人類智慧過程的基礎 。 簡言之 ，AI 的目標是試圖讓電腦像人類一樣思考和行動 。
實現這項目標需要三個關鍵要素：

  • 運算系統
  • 資料與資料管理
  • 進階AI 演算法(程式碼)
期望結果越接近人類 ， 對資料量和處理能力的要求越高 。

    人工智慧的起源至少從西元前一世紀開始 ， 人類就對制造機器模擬人腦的可能性充滿興趣 。 到了現代 ， John McCarthy 在1955 年創造了人工智慧這個詞匯 。 1956 年 ， McCarthy 等人舉辦了一場名為《達特茅斯學院夏季人工智慧研究專案》的會議 。 以此為開端 ， 機器學習、 深度學習、預測性分析應運而生 ， 一直發展到現在的規范化分析 。 同時也興起了全新的研究領域 ， 亦即資料科學 。
      人工智慧為何重要？今天 ， 人類和機器所產生的資料量遠遠超出了人類吸收、解讀及據此做出復雜決策的能力 。 人工智慧構成了所有電腦學習的基礎 ， 也是所有復雜決策的未來 。 例如 ， 即便井字游戲(圈叉游戲) 有255168 種不同的走法 ， 其中46080 種走法會出現平局 ， 大多數人仍然能夠算出如何走才不會輸掉游戲 。 西洋棋則有超過500 x 10的18次方種不同的可能走法 ， 因此能稱得上高手的人屈指可數 。 電腦能夠以極其有效率的方式計算這些走法的排列組合 ， 并得出最佳對策 。 AI (及其機器學習的邏輯演進) 和深度學習為商業決策的未來奠定了基礎 。
        人工智慧使用案例在很多日常情景中都能見到AI 的應用 ， 例如金融服務詐騙偵測、零售采購預測和線上客戶支援互動等 。 以下是一些例子：
        • 詐騙偵測 。 金融服務業以兩種方式使用人工智慧 。 一種是在信貸申請的初始評分使用AI 來了解申請人的信用度 。 另一種是采用更先進的AI 引擎來即時監控及偵測支付卡的詐騙交易 。
        • 虛擬客戶協助(VCA) 。 除了人機互動外 ， 客服中心還使用VCA 來預測和回應客戶的詢問 。 語音辨識加上模擬的人類對話是客戶服務查詢中的第一個互動點 。 較高層級的查詢會轉接給人員 。
        • 當某人在網頁上發起聊天(聊天機器人) 對話時 ， 通常是先與執行專業化AI 的電腦互動 。 如果聊天機器人無法解讀或解決問題 ， 人類就會介入 ， 直接與對方溝通 。 這些無法解讀的執行個體將饋送到機器學習運算系統 ， 用于改進AI 應用程式 ， 以供未來互動之用 。
        【麥當勞|現AI的模樣，像人類一樣思考和行動】

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