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關於AI - Coggle Diagram
關於AI
容易被ai取代的工作
AI機器人會自動閱讀訂單內容，接著把商品從貨架取出、移到物流台，供物流人員檢核和出貨。它們身形雖小，卻能扛重物，且不太需要休息，更不必領薪水。
AI生活應用
自動駕駛汽車是AI技術在交通領域的應用之一。這些汽車能夠通過感知和分析周圍環境，自主地行駛和避免事故
AI技術在教育領域的應用正在改變我們的學習方式和教學方法。例如，智能教育平台可以根據學生的學習情況和需求提供個性化的學習內容和建議
蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa和谷歌的Google助手等都是智能助手的代表。它們能夠回答問題、執行指令、提供資訊等，為我們的日常生活提供了便利
智能音樂推薦系統可以根據用戶的偏好和情感狀態，提供個性化的音樂推薦和播放清單
AI產業發展
在邊緣運算領域，隨著物聯網設備的普及和對低延遲、高隱私運算需求的增加，邊緣智慧正逐漸取代雲端運算的部分功能，成為新一代智慧應用的基石
企業能夠在本地端快速完成數據分析與推論，降低對雲端的依賴。這些技術已被廣泛應用於智慧感測器、智慧家電和智慧製造設備中，提升了產品效能與經濟價值。
台灣作為全球科技產業的重要據點之一，擁有完整的半導體供應鏈、高度靈活兼具速度與彈性的製造業優勢，以及日益壯大的AI技術人才庫，為AI技術的落地提供了得天獨厚的環境
AI應用的拓展將為各行各業注入新的動能，尤其是在智慧城市、綠能產業、低碳技術等領域。
AI起源
控制論與早期神經網絡
最初的人工智慧研究是30年代末到50年代初的一系列科學進展交匯的產物。神經學研究發現大腦是由神經元組成的電子網絡，其激勵電平只存在「有」和「無」兩種狀態，不存在中間狀態。維納的控制論描述了電子網絡的控制和穩定性。
黃金年代：1956 - 1974
對許多人而言，這一階段開發出的程序堪稱神奇：計算機可以解決代數應用題，證明幾何定理，學習和使用英語。當時大多數人幾乎無法相信機器能夠如此「智能」。
形式推理
人工智慧的基本假設是人類的思考過程可以機械化。對於機械化推理的研究已有很長歷史。中國，印度和希臘哲學家均已在公元前的第一個千年裡提出了形式推理的結構化方法。他們的想法為後世的哲學家所繼承和發展。
第一次AI低谷：1974 - 1980
AI開始遭遇批評，隨之而來的還有資金上的困難。AI研究者們對其課題的難度未能作出正確判斷：此前的過於樂觀使人們期望過高，當承諾無法兌現時，對AI的資助就縮減或取消了。
AI：1993—2011
現已年過半百的AI終於實現了它最初的一些目標。它已被成功地用在技術產業中，不過有時是在幕後。