功能表

什麼是人工智慧?

在粉色環境中浮動的粉色卡片

人工智慧 (AI) 是透過建立及應用內建於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,人類就對製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彙。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範化分析。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、解讀及據此做出複雜決策的能力。人工智慧構成了所有電腦學習的基礎,也是所有複雜決策的未來。例如,即便井字遊戲 (圈叉遊戲) 有 255,168 種不同的走法,其中 46,080 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遊戲。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,並得出最佳對策。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、零售採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 來瞭解申請人的信用度。另一種是採用更先進的 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,用於改進 AI 應用程式,以供未來互動之用。

NetApp 與人工智慧

身為混合雲資料管理領域的權威,NetApp 瞭解資料存取、管理和控制的價值。NetApp® Data Fabric 提供統一化的資料管理環境,橫跨邊緣裝置、資料中心和多個超大規模雲端。Data Fabric 讓各種規模的組織都能加快關鍵應用程式的執行速度、提高資料可見度、簡化資料保護作業,並提高營運敏捷度。

NetApp AI 解決方案以下列主要建置區塊為基礎: 

此外,NetApp 已開始將巨量資料分析和人工智慧整合到自己的產品和服務中。例如,Active IQ® 使用數十億個資料點、預測性分析和強大的機器學習功能,針對複雜的 IT 環境提供主動式客戶支援建議。Active IQ 是一款混合雲應用程式,所採用的 NetApp 產品和技術與我們的客戶為滿足各種使用案例需求而建置 AI 解決方案所用的產品與技術相同。

繼續閱讀