AI發展史
人工智慧一詞在 1956 年正式被提出，至今已經有六十四年的歷史了！總共經歷了三次的熱潮，及兩次的低潮。至 2006 年起，人工智慧的技術一直延續至今日，並隨著各項技術的提升和相關應用的推廣，將人工智慧推上高峰。
第一次熱潮（1956~1960年）：
人工智慧由1956年開始誕生，在一場「達特茅斯會議」正式提出「人工智慧」這個詞，並設下了關於人工智慧的目標。希望機器能夠模擬人類的各項行為，並可以創造、儲存及取用知識，將邏輯規則套用到事實與資料，以及具備提出問題、推理問題、做出決策等能力。
達特茅斯會議提倡了四個目標：
- 使用語言：加強理解語言能力，並會學習新的單字。
- 解決能力：可以解決只有人類才能處理的高難度問題。
- 可以自我改良：機器可以從失敗中學習，做到自我改良的提升能力。
- 擁有資料分析能力：可從得到的資料裡分析並找出特徵，同時產生新的概念。
在第一次熱潮的期間，主要是利用機器針對特定問題進行搜尋與推論並且予以解決，但是當時連人類都尚未能清楚理解自己的思考過程，因此機器的計算能力十分有限，到了1960年代就冷卻了下來。
第二次熱潮（1980~1990年）：
隨著電腦的普及化，科學家將大量的知識輸入電腦中，以專家知識作為規則，開發出一套「專家系統」，讓電腦可以依照使用者的問題判斷答案。但是應用範疇十分有限，加上技術不純熟，因此在1990年左右，這股熱潮因此逐漸消退。
第三次熱潮（2000年~現在）：
伴隨著高性能電腦、網際網路、大數據、感測器的普及，以及計算成本的下降，「大數據」、「機器學習」、「深度學習」隨之興起，並為人工智慧建立了很好的發展基礎。其中機器學習是經由大數據來訓練電腦進行「學習」的動作；深度學習是經由大數據來訓練電腦自行進行「理解」的動作，稱為「特徵表達學習」。
這次的人工智慧發展，科學家僅告訴機器如何識字，然後餵入大量的資料，也就是大數據，接著讓機器自己判斷，於是神奇的事發生了！機器找出了自己的規則、然後進行學習，因此人工智慧有了一大躍進，而且不斷地在進步！
人工智慧的應用
人工智慧已經充斥在我們的生活，不論是交通、娛樂、醫療等，到處都可見人工智慧的蹤影，以下列舉各領域上的應用。
日常生活上應用
Amazon 推出的 Amazon Go 無人超市，使用者只需下載 App，走進這家超市，就可以直接拿走商品，節省了排隊結帳的時間成本，是人工智慧時代的全新體驗。而最常見的就是智慧型手機，AI 在手機內有許多應用，像是 Apple 推出的 Siri 功能，可以呼叫 Siri 協助我們各種事物，比方說搜尋、打電話等，節省我們直接打字及撥打的時間。甚至可以記錄與統計個人日常習慣、行程提醒、地圖導航、健康管理等，使生活更省時有效且便利。
傳統產業的應用
在台灣傳統產業下，近年來也漸漸結合AI的技術，比如說計程車業與水泥工廠。計程車業透過使用AI相關技術連結大數據，進行顧客的需求量預測與智慧推薦等，讓司機更能有效掌握乘客需求，進而有效利用與分配時間。在過去需要大量人力的水泥廠，如今也導入了AI的技術，透過電腦的監控及預警功能，達到節省人力成本，以及精準判斷的成效。
行銷產業的應用
比如說我們常在社群網路上的廣告投放、串流影音網站的推薦（如：YouTube 推薦影片、Spotify 精選，或是聊天機器人），都是 AI 技術被運用在做對消費者的消費預測，或根據消費者的消費歷史紀錄、觀看紀錄等，做個人化推薦。達到自動地幫助行銷業者推動內容，做出更精準的行銷策略。
醫療產業的應用
近年來在醫療上備受關注，期許能應用AI技術協助醫療診斷，提高疾病判斷率及提升醫療服務效率，以降低死亡人數。其中 AI 醫療影像診斷，越來越廣泛地應用到各種疾病的臨床診療中，使診斷的時間縮短，更快速呈現數據統計資料，以便直接有效幫助臨床醫療與照顧，避免人工過勞、精簡醫療成本。
銀行業的應用
透過人工智慧技術，可以幫助銀行在欺詐行為發生時對其進行識別。使用異常檢測模型進行交易行為監控，提供可疑客戶之行為預測。有效地幫助銀行業預測潛在風險，降低損失成本。
SOURCEZONES 的 AI 應用
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SourceZones 源銳資訊 
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