科技蓬勃的時代，AI (人工智能，Artificial Intelligence)，已經成為各個領域的關鍵驅動力。即使對於非技術人員來說，了解AI的基本概念也變得越來越重要。為了幫助大家更好地理解，我們特別準備了一個教學影片，希望能將複雜的AI知識以簡單易懂的方式呈現。
ChatGPT掀起AI科技革命
在AI的浪潮中，生成式AI的崛起引起了極大的關注。ChatGPT作為其中的代表，不僅在技術上取得了驚人的突破備受矚目，上線短短兩個月的時間內即突破了一億註冊用戶數的重要里程碑，生也意味著人們對於AI的興趣與需求不斷攀升。AI完全進入了一個新的時代，不再只是陌生冰冷的科技技術，而是每個人都可以落實在生活應用中。
ChatGPT幕後推手
ChatGPT幕後推手是源自一家美國的公司OpenAI，於2015年由Elon Musk發起成立的，成立的初期目標是希望創造通用的人工智慧，也就是說希望人工智慧在發展到一個階段的時候，它可以完全同等人類的思考，甚至是可以超越人類。但在2018年的時候，因為經營理念上的關係，Elon Musk離開團隊，改由Sam Altman接任執行長，而OpenAI也轉為營利型單位，並與微軟密切合作。
微軟於2019年宣布向OpenAI投資10億美元，微軟執行長納德拉（Satya Nadella）表示：「我們與OpenAI攜手合作，共同致力於推動領先地位的人工智慧研究，並將人工智慧普及化，打造全新的技術平台。」OpenAI與微軟聯手進行AI普及的大量推展。
生成式AI崛起的原因
生成式AI之所以能夠崛起，是因為幾個關鍵因素的共同作用。首先是海量的數據，大量的數據可以幫助模型學習並生成更具創意的內容。同時，計算能力的提升也為模型的訓練提供了強大的支持，使得處理龐大的數據變得更加高效。此外，不斷升級的演算法也推動了生成式AI的發展，讓其在生成文本、影像等方面取得了驚人的成果。
傳統AI和生成式AI差在哪？
以前的AI大多是在單一領域能夠做一些事情，對於沒有接觸到該技術的人，會覺得和自己沒有太多關係;但這一次生成式AI的興起，透過一套模型，就能完成多種情境的應用，也讓每個人都感受得到普惠AI的時代。
而除了模型的應用之外，傳統AI和生成式AI最大的差異在於訓練的方式，其中，傳統AI大多採用監督式學習，生成式AI則採用非監督式學習，讓我們進一步說明這兩種訓練方式。
AI常見訓練方式：監督式學習和非監督式學習
人工智慧當然是一個相當具有深度且複雜的科學技術領域，簡單來說，其實是希望機器能夠透過學習的方式，讓他像人類一樣來做思考、做決策、執行事情。但要如何讓機器變成像人類一樣具有思考能力呢？為了讓機器可以做出類似人類的模擬決策，這也是為什麼我們會常常聽到機器學習、深度學習、類神經網路、自然語言，這些專有名詞有各自深度技術的描述，但重點其實是希望透過不同的方式，讓AI能夠做出類似於人類甚至是可以優於人類的判斷。
監督式學習：判別模型，進行分類
AI有兩種訓練方式，過往傳統式的AI最常使用的方式是「監督式學習」，簡單來說你可以給機器一個東西，然後告訴它這是什麼，請機器記下來，未來機器只要看到這項東西，就會辨識出來。舉例來說，我希望AI可以幫我辨識在相機上只要有貓出現就跳警示燈，那這時候就要給機器看很多貓的照片，讓他知道A、Ｂ、Ｃ品種都是貓，下一次機器看到貓，就會根據以往經驗辨別出這是貓。
非監督式學習：生成模型，進行產出
非監督式學習是一種機器學習方法，讓電腦能夠自行從資料中學習模式和結構，而不需要明確的標籤或指導。這就像是讓電腦自己發現資料的特點和相似之處，然後將它們分組或分類，從而得出有價值的資訊，企業可以告訴AI一個目標，但是在很多關鍵的環節，可以讓AI自己去摸索如何達成目標。舉例來說，當我請機器產出「一隻白色和橘色花紋的貓咪照片」，機器就會產出對應指示的貓咪照片，它會針對過去的訓練內容，產出對應的目標內容，而這就是非監督式學習，它並不是說一是一，說二是二，而是AI本身就具有創造的能力，而這也是這次AI時代很重要的關鍵。
生成式AI的4大應用類型
生成式AI的應用廣泛且多樣化，主要可以分成四大功能：內容生成、摘要總結、程式生成、語意搜尋。其中內容生成包含產出文章、音樂、圖片、音樂、影片等等，等於AI從一個訓練者變成創造者，可以用來生成各種內容。摘要總結，則是可以整理或總結長篇內容，並進一步做到換句話說、減少文字、更換語氣，可以成為人類的資訊蒐集者、轉譯者和再創造者的角色。而對於開發人員來說，生成式AI也能夠協助撰寫程式碼，不僅節省寶貴的時間、也能降低錯誤率，更能協助進行debug的動作。同時生成式AI也可做到語意搜尋，透過理解查詢語句的含意和上下文，準確地提供搜尋結果，準確地搜索到用戶想要的信息。
生成式AI導入企業的優勢
企業導入生成式AI有著許多優勢。首先，它不需要大量的數據輸入和繁瑣的標籤式學習，這使得模型的構建更加簡便。此外，一個生成式AI模型可以適用於多種不同的應用，從而降低了開發成本，企業透過AI的應用可以具有極高的靈活性和適應性，同時減少人工的錯誤率。
在AI的世界中，生成式AI正不斷推動著創新的界限。無論是在內容生成、摘要提取還是程式撰寫等方面，生成式AI都展現出了強大的潛力。如果你想深入了解這一領域的發展，歡迎持續關注愛酷智能科技，和我們一同探索AI的旅程。
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