從產業價值鏈的角度,可將人工聰明利用產業辨別為三個條理─
挑戰4.廠商偏求速效,國內廠商多存有短打、速效的心態,恰恰人工聰明焦點手藝成長需要時候,如斯將難以在國內產業紮根。
階段3.認知能力:訴求在於無事前的規範下,透過深度進修產生法則,並自立採取對應行為翻譯
挑戰1.資料量能缺乏:人工聰明焦點手藝的發展,利用資料的質與量皆為要害,台灣於商業利用與網路辦事方面少有範圍廠商,在缺少足以支持的資料量能下,沒法構成正向資料回饋,造成模子養成不易翻譯
運用1.資本根本撐持商:旨在供應根蒂根基的資料擷取、儲存與處置懲罰運算辦事。
契機1.朝工業應用成長:台灣為產品製造大國,適逢國際遍及邁向工業4.0成長,縱使貿易利用有當地範圍不大的問題,但工業場域利用的人工聰明手藝卻有優勢。
工商時報【李震華】
階段1.計算能力:重點在於協助大量資料處置,依據事前界說規範完成既定工作。
契機3.強化特定手藝能力:國內在特定人工智慧手藝具有優勢,諸如漢語文領域自然說話處置懲罰、電腦視覺或影象辨識等,應延續加大成長力道,連結該範疇領先優勢。
契機4.從運算效能切入:在人工聰明技術產品化過程中,準確率之外,便是效能,在強化運算效能的手段上,透過選定特定演算功能予以產品化、晶片化,將是國內產業發展可供參考之道。(本文作者為資策會MIC ITIS計畫資深產業闡發師)
挑戰3.國內學產落差顯著,在核心手藝基於演算法、統計與數學模子,其能量多存於學、科研單元,國內資服業多以系統整合為主,難以有用承接與釋放相關能量。
階段2.感知能力:側重有用率的感觸感染並解讀外界情境轉變,從而根據經驗進修採取對應行為。
人工聰明技術發展逾半個世紀,近期因為Google人工聰明(AI)系統AlphaGo大勝韓國圍棋士,受到各方關注與接洽。台灣要成長人工聰明手藝應用,有5個挑戰需解決、4個成長契機需把握。
台灣身為資訊製造大國,但在人工聰明手藝利用方面,還有5個挑戰需克服─
利用3.辦事利用層:廠商行使人工智慧手藝,基於特定利用領域所開發的產品或辦事。
挑戰5.專利佈局掉隊,衡諸美國人工聰明手藝專利結構,領先者皆為美、日廠商,隨人工聰明產業蓬勃成長,專利烽火早晚舒展至國內業者翻譯
當前人類在人工聰明手藝利用方面,尚處於感知能力階段的中期,離最終的認知能力階段,仍有段距離翻譯
契機2.以公範疇運用為始:人工聰明焦點手藝成長,利用資料的質與量為樞紐,惟若國內商業應用範圍不大,資料量能應用難具效益,可思慮以公用領域開放資料為始發展人工聰明技術。
綜觀人工聰明技術之利用發展趨勢,可以分為3階段─
應用2.焦點技術商:以各式數目方式、統計模子與仿生物摹擬等演算法為根本成長技術(諸如天然說話處置、機械進修、文字/語音/影象辨識、電腦視覺),供應演算法調校、模子建構等辦事。
人工智慧領域應用涵蓋廣泛,幾近包羅萬象,台灣資本有限,在成長人工聰明手藝運用方面,應審酌己身產業優勢與運用需求切入─
挑戰2.業界利用匱乏:人工智慧技術運用資料腳色至關重要,具有足夠資料量能的業者,諸如電信、金融業者,對於人工聰明手藝的導入,未見積極立場;在人工聰明手藝利用建置上,也欠缺要害橋接能力。
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