記者 林鈺庭、黃熙桐、章仁潔、黃茜雯／採訪報導
AI人工智慧是近幾年開始崛起的科技業藍海，有別於一般大眾認為AI就等同於機器人，其實人工智慧包含的更廣泛且大多運用在幕後，如搜尋引擎、語音辨識。
AI的起源與演變
隨者時代資訊科技化，AI深入你我的生活，各行各業透過人工智慧不僅可以減少人力的需求，更能增加資訊的精確度，造成生活的便利，也導致失業人口的問題，因此AI的發展對我們生活的影響不容小覷。早在希臘神話就已出現人造人與機器人的概念，便可得知人類對機器智慧化的期望，至1943年到1956年人工智慧才開始真正誕生，一群來自數學、心理學、工程學、經濟學與政治學的科學家開始研究人工大腦的可能性，在1956年的達特茅斯會議提出「學習的每一方面或者智慧的任何其他特性的每一個方面都應能被精確地加以描述，使得機器可對其進行模擬」才確立了「人工智慧」一詞的出現，也將人工智慧設定為獨立的領域。
解析AI的運用
人工智慧的概念是由人類發明自動化的機器後，透過物聯網、大數據的基礎，加上機器學習、深度學習、自然語言處理、語意感知的運用，便希望機器能夠模仿人類的判斷、學習及運作。Ubitus的機器學習研發總監林冠明表示，AI包含的範圍很廣泛也一直在改變，近10年才被認為遠遠大於機器或電腦可以輔助的範圍，在各行各業的炒作下，AI能夠包含各個層面的工作。人工智慧能夠模仿人類主要是來自機器學習ML，通過人類標示值得學習的行為，將資料丟進機器裡，根據越來越多的經驗，去找到規則來模仿經驗得到的結果。
AI運用上我們最為熟知便是工業自動化，人工智慧代替人類去做一些比較危險精密的工作，機器將人類整理的參數進行自動微調去學習得出更好的運作方式，而我們最常見的AI運用便是在每天搜尋引擎下面的「為您推薦」，人工智慧透過你在不同網站的搜尋、觀看紀錄得知你最可能有興趣的資訊，可見AI的運用範可大可小，不同領域都有機會看見它的身影。
從電影《鋼鐵人》到近期的《金牌特務》，電影中出現的AI機器人協助人類打點一切生活點滴，甚至能夠做出高難度的決策項目，這些情節一再地展現出人類對於人工智慧的野心及理想。舉凡從蘋果的「Siri」，到我們比較不熟悉的亞馬遜「Alexa」，小則家用機器人，大至醫療等相關領域，都可以說是AI成功主宰我們生活的指標。人工智慧顧名思義就是去學習人的思考模式，及人類的行為去協助人類解決問題，人類的思考行為模式也能因此被影響，AI當然目前仍然屬於實驗性的階段，希望能夠模仿人類，AI也已經能在各個領域看到蓬勃的發展。
AI無形深入生活中 伴其左右
一個最簡單直觀的AI生活應用，像現在已經廣泛普及在你我家中的小型家用機器人，除了這類的「基本入門款」之外，日本早已具有家務功能以外的機器人出現，包括有情境對話、唱歌、跳舞，甚至是保全等功能，且能夠感測人類的反應，大大的滿足了現代人的陪伴需求。
你是否也有過從前造訪某項商品，其廣告會不自覺的高頻率充斥在你瀏覽的每個網頁相關經驗呢？這也是AI應用在電子商務的應證，電子商務的大數據廣告等等面相，和Youtube的推薦影片是同理，AI滲入了隨機項目推薦，配合大數據跟機器學習各種演算法，蒐集過去的活動，分析使用者的喜好以及預測未來的趨向，再選擇你可能感興趣的廣告商品置入，如此大幅降低廣告成本，又能提高分析顧客喜好準確度，提高成效，達到雙贏的局面。
包羅萬象的AI 也跨足遊戲界
在遊戲人工智慧方面，我們也採訪世新數媒系張純良教授的看法，他認為將人工智慧結合在遊戲上，需要讓AI事前了解遊戲的特性，並給予它基本的智能，讓AI能在遊戲中記錄與學習，藉由記錄學習，模仿人類的思考模式，而在遊戲中，AI可以控制一些因子，藉此刺激人類想打被它的慾望，但不代表每個遊戲都可以運用AI，張教授認為還是得「看遊戲的屬性」，像是「電腦對戰遊戲」就會運用到AI，他也舉例最近AI打敗棋王的時事，就是很典型的例子。張教授也解釋說AI有各種演算法、規則模式(rule-based)，也有另外一種是學習的「類神經網路」（artificial neural network），像是模擬人類神經系統，只要給AI訓練模式，等到數據蒐集足夠，便可以去因應。
台灣AI的未來和現況 面臨困境？
自從進入工業4.0的時代後，AI的發展從單純像工業革命以機器去取代人力，用機器取代高危險性的工作，降低錯誤率，到能夠取代高精密度的工作，降低錯誤率，在演變至今能夠深度學習(deep learning)的現況，又以先前Facebook試驗人工智慧聊天機器人「Chatbot」發生機器人以機器獨有且非人類語言溝通的事件，讓各界既期待又擔憂來面對AI目前及未來的發展狀況。
林冠明認為：「AI能包含的東西一直在改變，包含範圍也越來越大，例如秘書、科技產業有許多需要做微調的工作內容就已經被AI取代，未來甚至包含記者。」藉由人類行為，將資訊丟給機器，讓它們模仿這些經驗去得到結果，但他也保持樂觀態度說機器背後的參數主要還是回歸到人身上，這也代表擁有決策權的仍然是人類。
而在台灣AI發展方面，林冠明也認為：「台灣人工智慧的發展程度大概等同於20年前的美國。」台灣目前人工智慧發展的資源不完整，雖然由科技產業裡的大企業領頭，但也被視為產品的附屬品，可見與他國相比台灣AI的發展速度較為緩慢，因此智慧製造的專利權的比例(見圖四)，也明顯小於美國、德國、日本三大智慧製造專利權強國。
既然台灣AI發展落後於其他國家，那台灣對於導入智慧化的設備考量呢？從MIC資策會產業研究情報所的資料來看(見附圖)，業者因為市場客戶不急迫與缺乏預算，選擇維持傳統生產模式，不將「智慧化」導入生產設備， 因此，缺乏產業上的創新以及無法遠觀智慧化對產業帶來的利益，將是台灣產業無法在人工智慧有所進步的一大阻礙，未來傳統產業將會面臨智慧產業帶來的衝擊。
學生正反立場 敘說AI的展望和隱憂
有了學者、業界人士看法，學生對於人工智慧有什麼樣的看法呢？我們訪問到，對AI有不同立場的兩位資管系三年級的同學。對AI抱持贊成的陳郁霖同學認為，AI將會是未來一個趨勢，將可以「提升人類處理事物的效率」，因為人類有情緒，可能影響做事效率，但正因AI沒有情感、永遠保持理性、果斷明確，可以讓許多事情變得簡單、是個幫助人類的角色、沒有溝通上面的問題，種種因素可以大幅縮短處理時間、提高效率。陳郁霖也認為人類是創造AI的，我們可以控制著它，並且接收我們的指令，AI它並沒有生命，只是協助人類的一項工具而已，對於未來AI是否會讓失業問題增加？他也有不同的見解，認為工廠勞力方面會被替代，整間工廠若都是AI，那勢必要更注重管理層，需要有人去操控這些AI們，他也認為雖然AI有需要改進的地方，但只要弊端縮小，就會讓人類生活科技更加的進步。
而持反對方的洪士淵同學，認為AI終將發展出自己的智慧，甚至在未來擁有自己的意識，進而反撲人類，在開發研究AI的過程中，也會耗費許多資源。洪士淵表示只要維持現在，讓AI能夠執行這些指令，不需要讓它未來能夠有自己的智慧可以「自動去執行」，而且AI也將會產生失業問題，勞力工作將會被取代，認為現階段沒有配套措施，只看到AI的優點，卻漠視它可能帶來的危機。
綜合以上，AI不只是虛擬的形體，無形中幫助我們篩選喜愛的資訊，更是實體的機器人出現在生活中，讓生活更加便捷。魚與熊掌不可同時兼得，現在的人工智慧科技亦是如此，除了帶給我們生活的便利性之外，衍生出的還有社會安全等面向的問題，甚至是就在眼前的失業率等等，AI發展的本意非取代，且仍然無法全然取代，目前還處於互相依賴的關係。
