期交所雙月刊60期

16 焦點透視 Features 淺談 人工智慧系統 文／田振湘(期交所資訊規劃部副經理)、林曉伯(期交所資訊規劃部專員) 人工智慧技術領域 傳統人工智慧（ Artificial Intelligence ）模式 係使用程式開發，目的期許完成人類需要透過大 腦思考後的結果，其實作方式為透過預測後，利 用資料及人為建構出模型，經由電腦處理後得到 最終結果。機器學習（ Machine Learning ）為人 工智慧領域旗下一個分支，透過經驗學習中改善 演算法的精準度，透過大量樣本資料及預期結果 輸入電腦處理後，經由校正後得到模型，再透過 此模型建立預測模式，建構出歸納推理能力後， 得以處理全新未知資料後具備理解能力判斷出最 終結果，可透過學習取得更佳適應力，透過與 人互動及自行推理達到自我治理能力。深度學習 （ Deep Learning ）為機器學習的分支，利用多層 次的類神經網路，分析資料後計算出該資料特徵 屬性，可透過無監督方式學習，透過當前硬體運 算能力提升，得以應用在目前各種商業領域 （圖） 。 高科技產業人工智慧技術應用場景 人工智慧常見使用場景日新月異，蘋果 （ Apple ）公司所推出 iOS 系統之智慧型助理 Siri 功能，支援自然語言處理技術，使用者可用自己熟 悉的語言，詢問有關天氣、股市、聯絡人、運動賽事 結果與餐廳等資訊，可謂之個人虛擬語音助理。谷 歌（ Google ）公司旗下翻譯功能平臺可支援多國 語言訊息互轉，目前已由人工神經網路翻譯系統 （ Neural Machine Translation ）系統取代統計機 器翻譯（ Statistical Machine Translation ）技術，由 單字翻譯技術進化至支援整段文字語意翻譯，目前 已支援 103 種語言，可透過語音、拍照、手寫或打 字輸入進行翻譯。特斯拉（ Tesla ）公司開發出自動 輔助駕駛技術（ Autopilot ）整合硬體、神經網路及 自動駕駛演算法等功能，透過環景攝影機、超音波 感測器及前置雷達建立電腦視覺，車載電腦導入深 度訓練類神經網路系統達到自動輔助駕駛功能。臉 書（ Facebook ）公司研發一套名為 Rosetta 人工智 慧系統，運用機器學習方式分別於臉書與旗下圖片 社群 Instagram 平臺上檢視使用者輸入之訊息、圖 片及影片內容中，是否含有暴力、宗教與種族歧視 等不當資訊。 金融服務業人工智慧技術應用場景 Visa 公司提供 Visa 高級授權（ Visa Advanced Authorization ）服務，可支援每秒 6 萬 5 仟筆刷卡 支付交易，透過人工智慧技術識別新型態的詐欺模 式，幫助金融機構防範惡意者盜刷支付費用達 250 億美元。美國銀行（ Bank of America ）推出 Erica 人工智慧助理，使用者可透過輸入文字或說話方式， 使用該金融應用程式查詢消費帳單等服務。人工智 慧應用在交易及金融領域上，可提供即時分析及多 因子預測，以及獲得更好預測能力跟改善投資人投 資決策，更可以分析非結構化資料及產生新校正模 型，針對投資者進行個人偏好推薦特定投資目標。 圖： Artificial Intelligence 技術關係 SSD 服器 深度學習 (Deep Learning) 機器學習 (Machine Learning) 人工智慧 (Artificial Intelligence)