石滋宜觀點
小 中 大
 

AI的真意與應用(2018/12/12)

  作者: 石滋宜

 
AI的真義與應用

AI(Artificial Intelligence,人工智慧)是什麼﹖確實沒有具體定義。 AI並非2015年才出現的新名詞,而是早在1947年倫敦數學論壇提出後即出現,已有七十年歷史。




不為人知的原因是,第一、二次的熱潮都僅在學術領域取得某種程度的成就,無法使用於現實生活中,直到第三次熱潮即是深度學習,AI研究者認為是「機械學習50年來最大的突破!」,開始應用在各行各業。



懂得應用AI的人或企業,將越具競爭力。

該如何應用AI﹖很多人以為AI技術高,進入門檻高,其實不然。只要從最基本的資料收集與累積開始,再透過統計、分析,從中發現特殊與關聯性之資訊,挖掘隱含過去未知有價值與有意義的潛在資訊,也就是資料探勘(Data mining)、資料分析,這些數學的基本運作均是Al(人工智能)的範疇內。



因此,有人說連台積電都説不用Al,事實上,它收集各台機台數據,加以分析比較,而取得技術的領先,這就是利用Al 基礎的技術。

應用Al其使用的數據分析,是Al最基本的技術,但有些人並不這樣認為,因為現在所説的Al,指的就是機器學習突破的「深度學習」。事實上,數據的收集與分析是AI最基礎的定義,很容易入門,大家不必恐懼。



舉例來說,十多年前,我曾向幾家中小企業建議,其中一家擁有幾十台射出成型機器,他們的工程師根據我的指示,將每台機器先命名編號,運作時,所有資料不管是溫度或壓力等等都有詳實紀錄,包括編碼模具間關聯性,從中得知從哪個協力廠商出產的模具最適合哪台機器,或最適合製造哪種零件…等,用數據分析的方法來提升品質與效率,獲得相當程度之效益。

包括機械加工機(Machining center)也用同樣的方法收集數據,機械加工時,把所有的數據收集,譬如:切削速度、切削工具、切削材料⋯等,可知的東西及零件切削後之精密度,都能找出用哪種工具、哪種速度,可以切出最精密的零件之數據,並由這些數據分析找出問題,達到提升加工機的效率,這正是Al技術應用之一。將來數據多了,更進一步用 “Machine Learning”或 “deep Learning”,則可説已採用最先進之Al技術。



當時還有更具企圖心的企業,應用「田口式品質工程」,也就是參數設計與統計找出最適條件。以上所述都在AI的範疇內。

所以重新詮釋AI,鼓勵中小企業多多應用AI,從收集數據開始,當這個數據大到無法用人腦分析時,則用“機器學習”甚至“深度學習”,使企業各方面皆能透過AI來提升企業競爭力,至關重要。



期許我們台灣的企業,在AI起風的年代,都能順勢發展,鵬程萬里。
 

返回