什麼是人工智慧？

人工智慧（英文簡稱 AI）是透過建立及套用內建於動態運算環境的演算法，來模擬人類智慧活動的基礎技術。簡言之，AI 的目標就是試圖讓電腦能夠像人類一樣思考和行動。 

實現這項目標需要三個關鍵要素： 

• 運算系統 
• 資料與資料管理 
• 進階 AI 演算法（程式碼）

想讓結果越接近人類，對資料量和處理能力的要求就越高。 

至少從西元前一世紀開始，人類就對製造機器模擬人腦的可能性充滿興趣。到了現代，John McCarthy 在 1955 年創造了人工智慧這個詞彙。1956 年，McCarthy 等人舉辦一場名為《達特茅斯學院夏季人工智慧研究專案》的會議，以此為開端，機器學習、 深度學習、預測性分析應運而生，一直發展到現在的預測式分析，同時也興起了全新的研究領域，亦即資料科學。

今天，人類和機器所產生的資料量遠遠超出了人類吸收、解讀及據此做出複雜決策的能力。人工智慧構成了所有電腦學習的基礎，也是所有複雜決策的未來。例如，即便井字遊戲 (圈叉遊戲) 有 255,168 種不同的走法，其中 46,080 種走法會出現平局，大多數人仍然能夠算出如何走才不會輸掉遊戲。西洋棋則有超過 500 x 10¹⁸ 種不同的可能走法，因此能稱得上高手的人屈指可數。電腦能夠以極其有效率的方式計算這些走法的排列組合，並得出最佳對策。AI（及其機器學習的邏輯演進）和深度學習能為商業決策的未來奠定紮實基礎。

在很多日常情景中都能見到 AI 的使用案例，例如金融服務詐騙偵測、零售採購預測和線上客戶支援互動等。以下是一些例子： 

• 詐騙偵測：金融服務業以兩種方式使用人工智慧。一種是在信貸申請的初始評分時使用 AI 來瞭解申請人的信用度，另一種是採用更先進的 AI 引擎來即時監控及偵測支付卡的詐騙交易。
• 虛擬客戶協助 (VCA)：除了人機互動之外，客服中心還使用 VCA 來預測和回應客戶的詢問。語音辨識加上模擬人類對話是客戶服務查詢的第一個互動點，之後再將較高層級的查詢轉接給真人服務。
• 當某人在網頁上發起聊天（聊天機器人）對話時，通常是先與執行特製 AI 的電腦互動。如果聊天機器人無法解讀或解決問題，再由人類介入，直接與對方溝通。這些無法解讀的執行個體將饋送到機器學習運算系統，用於改進 AI 應用程式，以供未來互動之用。
• AI 在自然語言處理 (NLP) 和電腦視覺 (CV) 等應用領域的進展有助於金融服務、醫療和汽車等產業加速創新、改善客戶體驗並降低成本。Gartner 估計，到 2022 年，多達 70% 的人將每天與對話式 AI 平台互動。NLP 與 CV 在人類與機器人之間提供了寶貴連結：NLP 可協助電腦程式瞭解人類語言，而 CV 將機器學習模型應用於影像，非常適合從自拍濾鏡到醫學影像處理等各種應用。

NetApp 身為混合雲的資料權威，瞭解存取、管理及控制資料的價值所在。NetApp^® Data Fabric 提供統一化的資料管理環境，橫跨邊緣裝置、資料中心和多個大型公有雲。Data Fabric 讓所有規模的組織都能加速關鍵應用程式、獲得資料可見度、簡化資料保護，並提升營運敏捷度。

NetApp AI 解決方案以下列關鍵建置區塊為基礎： 

• ONTAP^® 軟體可在內部環境或混合雲中實現 AI 和深度學習。
• AFF all-flash 系統可加速 AI 和深度學習工作負載，並消除效能瓶頸。
• ONTAP Select 軟體使用 IoT 裝置和集合點，在邊緣裝置上有效率地收集資料。
• Cloud Volumes 可用於快速建立新專案的原型，並提供在雲端之間移動 AI 資料的功能。

此外，NetApp 已開始將大數據分析和人工智慧整合到自己的產品和服務之中。例如，Active IQ^® 使用數十億個資料點、預測性分析和強大機器學習功能，針對複雜的 IT 環境提供主動式客戶支援建議。Active IQ 是一款混合雲應用程式，所採用的 NetApp 產品和技術與我們客戶為了滿足各種使用案例需求而建置 AI 解決方案所用的產品與技術相同。