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財經

陳迪源:新型商業化(三) —— 人工智能的演變

Capital 資本平台

更新於 07月19日14:54 • 發布於 07月19日14:54 • Colin Suen

在前兩篇文章中,我們探討了人工智能(AI),尤其是生成式人工智能(AIGC),如何為企業賦能並引發商業世界的變革。在這篇文章中,我希望分享AI的歷史和演變,以便讀者能夠更好地理解這項技術的基礎。我們將深入分析AI的歷史發展、技術進步及其對各行各業的深遠影響。

陳迪源:新型商業化(三) —— 人工智能的演變
陳迪源:新型商業化(三) —— 人工智能的演變

人工智能有多種分類方式,一般來說,人工智能(AI)可以分為兩大類型:狹義人工智能和通用人工智能。狹義人工智能,也稱為弱人工智能,是設計來執行特定任務的(如人臉識別或網絡搜索),這是當今最常見的人工智能類型。通用人工智能仍然是理論上的,它將在幾乎所有認知任務上超越人類。人工智能的一個顯著分支是人工智能生成內容(AIGC)或生成式人工智能,其目的是創建能夠理解、學習和應用知識於廣泛任務的機器,類似於人類的智能。

自1950年代和60年代早期起步以來,人工智能(AI)已經經歷了巨大的變化。最初的AI系統依賴於簡單的預設程序來預測某些情境下的人類行為。然而,由於人類行為受到個人經歷、情緒、偏見和環境等多種因素的影響,這些早期的AI系統很難準確預測。因此,當時的AI並沒有引起如今這般的廣泛關注。

如今,AI已經變得能夠執行許多需要人類智慧的任務,如學習、推理、解決問題、感知和語言理解。這種顯著的轉變主要得益於技術的進步,尤其是存儲技術、高速網絡、計算機處理能力和圖形處理單元(GPU)的發展。GPU最初是為圖形處理設計的,但現在在快速處理大量數據方面發揮了重要作用。

現代AI的一個重大突破是機器學習的興起,這是一種讓系統從經驗中學習並改進的方法,而不需要人工明確編程。在機器學習中,深度學習是一種特別強大的技術。它利用模仿人類大腦結構的神經網絡來自動學習數據的層次表示。通過在大量數據上訓練,深度學習算法可以識別複雜的模式並做出精確的預測,使得AI能夠處理更複雜的任務。

然而,必須認識到AI的結果是概率性的,可能並不總是反映普遍的人類行為。AI基於其學習數據中的模式進行預測,但個別人類行為仍可能偏離這些模式。此外,AI答案的準確性取決於訓練數據的質量和代表性。偏頗或不完整的數據可能導致有缺陷或偏見的AI輸出。

儘管AI取得了顯著進展,但在全面模擬人類智慧方面仍有不足。AI在執行特定任務上表現出色,但在理解情感、情境推理和常識方面依然存在挑戰。有趣的是,像邏輯推理這樣的複雜人類思維,所需的計算能力相對較少,與複製我們的無意識技能和直覺所需的大量計算能力相比,顯得微不足道。這凸顯了人類認知的複雜性,以及開發能夠真正匹敵人類智慧的AI系統所面臨的挑戰。

陳迪源:2023施政報告:經濟、科技、教育齊起飛
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撰文:陳迪源

香港創科發展協會創會主席、自由黨中央委員

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延伸閱讀:陳迪源:新型商業化(二) —— 人工智能對各行各業的深遠影響

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