講題：人工智慧與循環經濟
講師： 李厚均 / 全智能科技 / 產品總監
圖/文：F.C. Wei
日期：2019/11/20
心得筆記
本沙龍旨在說明人工智慧近年來的發展及常見案例，進而介紹AI的技術發展如何推動循環經濟的落實。
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什麼是人工智慧？
- 1950年，「人工智慧」的起源。圖靈測試：凡是通過圖靈測試的機器，這台電腦就具備人類的智慧。
- 1956年：達特茅斯會議中，第一次提出「人工智慧」這個詞
- 1974 第一次低潮期：因受限於電腦內存不足，而沒有重大的技術突破，而陷入第一次的寒冬。
- 1980年代：因專家系統的熱潮，興起對於機器學習的研究。然後又因為系統維護成本高居不下而陷入第二次的寒冬。
- 2006年，Hinton訓練出多層的的神經網絡，即為「深度學習」。此成就帶動了以深度學習為主的人工智慧研究。
為什麼需要人工智慧？
- 協助找到資料間的規律：人類常用「規則」定義問題。例如：如何定義人臉？從資訊中找到規則去定義人臉，讓AI藉由大量的資料的分析去找到定義。
- 提供更客製化的服務：利用數據的分析，提供更符合需求並能達到效益的服務
- 挖掘出資料更深層的價值：經典案例【星期五、尿布與啤酒的故事】
常見人工智慧案例
- AlphaGO ：英國Deep Mind所研發的圍棋軟體，2017起打敗多位棋王。
- 物件偵測：無人商店
- 電腦可以偵測照片中的物件，並歸類產品。
- 文字產生器：分析大量莎士比亞的文章，可以寫出模仿的文筆
- 智慧理財機器人：利用問題調查分析投資人類型，提出理財建議。
- 語音助理：Amazon Echo, Apple Sir, Google Assistant
- 精準行銷：利用數據分析，了解消費者需求及族群，精準的投注資源在最高的需求中。
- 生物辨識：指紋辨識、耳骨辨識、聲紋辨識
循環經濟Circular Economy 與人工智慧Artificial Intelligence
- 循環經濟中，有五種商業模式：產品生命延續、資源再利用、循環供應、共享平台、產品即服務。其中，人工智慧常見的合作應用發生在：共享平台、產品及服務。
- 英國勞斯萊斯—從賣引擎到賣「飛行時數」：利用大數據、物聯網，即時監控全球客機引擎的效能，避免引擎故障引起的飛安疑慮，同時降低維護及新製造的成本。
- 飛利浦—照明服務LaaS(Light as a Service)：常見案例為荷蘭史基浦機場，導入物聯網技術。建立照明管理服務系統，掌握燈具的效能狀況，及時預測故障及維修，提升效能使用及降低成本。
- 新加玻KAER—空調即服務(ACaaS)：建立智慧空調系統，結合物聯網數據及分析技術，確保空調系統以最佳狀態運行，進而減少建築耗能的浪費及降低運營成本。
