文:吳易真

天下雜誌報導,全球知名創新設計與品牌顧問公司Frog Design針對2018年科技趨勢預測,歸結2018年的科技趨勢,仍以「大數據」、「人工智慧」、「機器學習」這三大關鍵核心為主。

AI人工智慧,是近幾年科技產業界最熱門新興的話題,這一波波的AI「海嘯」正襲捲全世界,而經濟高度依賴科技的台灣,準備好跟上了嗎?

脫離實驗室進入各領域,我們的世界將被AI人工智慧改變

能做出判斷、產生行為的AI人工智慧已經走出實驗室,悄悄地進入各個領域,以優異的影像及聲紋識別、雲端運算、大數據資料處理等效能,跨足金融、醫療、製造、運輸零售產業,甚至改變我們的生活方式。

Photo Credit: IBM


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Fintech金融科技的秘密武器:AI人工智慧

AI人工智慧在金融領域上的應用,將大幅改變服務客戶的方式,是銀行與金融機構發展金融創新不可不掌握的秘密武器。

例如,搭載AI應用的行動銀行App,不只可即時獲取個人化的理財投資建議,AI還可以協助銀行審核理賠、預警VIP客戶流失;還能輔助理財顧問及證券交易員,預測股票、期貨漲跌幅度、外匯交易價格變化,平均準確率已高達85%。

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醫療影像分析判讀,降低女性乳癌誤判率

在醫療領域上的應用,AI則能夠協助醫療影像分析判讀,更有效改善降低疾病誤判率。

例如我們在家中,可以用智慧手錶檢測心跳、血糖血壓,讓智慧手錶透過雲端,與大數據資料庫進行比對、分析判斷,預警疾病,第一時間掌握自己和家人的健康狀況。

AI還可以進行醫療影像分析,提取臨床病變特徵,篩選出胸部病變區域,精密比對鈣化等異常結構,降低女性乳癌誤判率。

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重新定義「製造」業,實踐工業4.0

AI在製造領域上的應用具有很高的潛力。AI一方面能協助企業準確預測市場趨勢與波動,準確預測零組件採購數量,或是生產的數量,同時滿足製造業「成本管理」與市場「少量多樣」的客製化需求,彈性又有效率因應各種市場的變化,創造更多商機,並且有效管理。

例如在汽車產業中,AI從大數據中找到趨勢,能協助製造業決定什麼顏色、什麼型號的汽車需要製造多少數量。避免企業產生過多庫存,或是消費者需要型號但卻缺貨的情況。

而在生產管理方面,AI還能使用深度學習和影像辨識技術,預測缺陷、找出瑕疵,提高產品良率及獲利率,降低不良品衍生的成本問題。

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例如在鋼鐵業與晶片設計產業中,AI能以深度學習結合影像辨識技術,找出產品難以察覺的細微瑕疵,辨識缺陷是否會造成影響,有效提高良率與可靠度,同時降低產品重製的成本,或是在市場回收不良品造成的額外損失。

我們可以說,AI正劇烈改變製造業,具體實踐工業4.0呢!

IBM PowerAI,能真正協助企業開發AI產品與服務

IBM PowerAI是一個企業級的深度學習平台,能以遞迴神經網路(RNN)或卷積神經網路(CNN)模型進行深度學習訓練,並支援多種主流機器學習和深度學習架構。

IBM PowerAI 人工智能框架結構

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IBM PowerAI 人工智能框架結構

PowerAI使用NVLink技術,具備多種深度學習應用框架及函數庫支持,可支持更大的數據集和更多次的應用運行,提高認知結果的準確度,在性能、可靠性、可擴展性等方面具明顯優勢。

IBM PowerAI並可在高性能計算基礎架構上運行,使深度學習、機器學習和AI變得唾手可及,能夠真正協助企業開發AI產品與服務,做到智慧金融科技、精準醫療、工業 4.0。

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