AI 、ML、DL 到底是什麼?客製企業專屬生成式 AI 模型就用 Vertex AI!

在 Vertex AI 的輔助下,企業將可在短時間內依照自身需求、企業特色做出最適合自己的 AI 輔助工具,不僅提高內部效率,也讓整體營運更加聰明。在未來, AI 技術只會不斷進步、更加普及,立即聯絡思想科技 Master Concept 的專業顧問,與您一同搭上 AI 風潮、搶佔產業先機!

AI ,即 Artificial Intelligence 人工智慧,從數十年前就經常作為科幻電影的題材為人所知,通常情節都是被訓練、學習到最後,機器人或是人工智慧發展出自己的想法,可能出現取代人類的意圖,也可能發現自己跟人類終究不同而產生難過與無奈的情感。

在一場演講中曾經有人說過:「AI is the amplifyer of human capability.(AI 即人類能力的增幅器)」,AI 的本質是人類行為的模擬,包含行為的模仿和人腦的思考,前者舉例來說就是感知,透過視覺辨識、計數,透過聽覺接收音訊等;後者像是對於資訊的理解或是合成,畫一張圖、唱一首歌、寫一篇文章等。

機器學習(ML)及深度學習(DL)

您可能聽過 AI/ML ,那跟 AI 放在一起的 ML 指的是什麼呢?

機器學習(Machine Learning)

ML 即 Machine Learning ,機器學習的簡稱,是 AI 中的一個研究分野。如果說 AI 是一個利用電腦程式模擬人類的系統,ML 機器學習就可以被解釋為實踐 AI 的一種方法或手段。當然,訓練 AI 的方法還有很多,比如說透過條件規則去模擬人類的行為,如果 A 則 B ,如果 B 則 C,把專家們的知識系統化、整理出規律,依照定義好的規則步步推算出結果,過去許多企業使用的聊天機器人就是透過這樣的方法自動化的結果。

機器學習就是一個投入與產出的過程,透過投入大量的數據訓練模型,導出通用的公式,並用這些公式推算結果或預測走向,就像是我們在學時的數學考試應用題,從情境中找出線索、套用公式、導出解答。

深度學習 (Deep Learning) 

而 DL (Deep Learning) 深度學習,是一種更複雜的機器學習方法,因為是模仿人腦構造的組成,也被稱為類神經網路(Neural Network)。隨著大數據的出現及 GPU 的進步,機器學習得以以更優質的素材訓練,就像腦中有許多神經元用於傳送訊息,深度學習的架構中也有許多節點和分層,對於人類來說,我們只需要輸入素材,中間的過程都是自動的,但也因為深度學習相較機器學習包含更高度的自動化,就需要提供更大量的資料才能完成訓練。

機器學習和深度學習間具體的差異是什麼呢?簡單來說,深度學習是機器學習的一種,在機器學習中,需要由專家人工定義特徵,提點模型,才能進行訓練,但深度學習則是靠自己自動定特徵、抽取特色資料,最終產出結果。

生成式 AI (Gen AI)

而近期討論度最高的生成式 AI 是 AI 的一個種類,相對於判別專長的分辨式 AI(Discriminative AI),顧名思義就是以「生成」為主要功能,生成文字、圖片、影片、音訊都是應用的範圍,也是現在諸多廠商率先投入應用的部分。以思想科技的合作夥伴舉例, Google Workspace 的 Duet AI 可於 gmail 中生成回覆內容、於 Google Slides 中依照文字指示生成圖片、於 Google Sheet 中生成表格;Asana 的 AI 輔助功能可協助監控專案狀況,根據專案進度規劃生成建議,也可以透過 AI 小助手快速產出清楚的任務敘述;而 Freshworks 的 Freddy AI 則是聊天機器人,可幫助人類的服務專員摘錄對話重點、產生適合的回覆,或是根據專員過去的習慣,預測對話文字,讓回覆更加快速簡單。

在生成式 AI 的輔助下,原本需要花上大把時間思考的時間都可在轉瞬間快速解決,無論是下筆寫信時的猶豫不決、設計繪圖時的一片空白,甚至是冗長的會議,都可被縮短甚至是解決。

Google Cloud - Vertex AI model
Source: Google Cloud

Google Vertex AI:靈活彈性的模型訓練

生成式 AI 這麼方便,開始使用也很簡單,若是企業要投入實用,過去光是前置作業就需要花費半年到一年的時間收集資料、清理資料、訓練模型,現在,只要使用 Google Vertex AI,一切都可在一週內快速完成。

Vertex AI 提供了建構和使用生成式 AI 可能會用到的眾多資源,主要可以分為五大部分:

1. 生成式 AI 的基礎模型與工具:

  • Generative AI Studio:可使用簡明的介面測試及 Fine-tune 語言、影像、語音模型。
  • Model Garden:擁有上百種模型,也可以 Google 的基礎模型作為 API。

2. 整合多種資源及工具的 AI 開發平台:

  • Vertex AI Notebooks:在零設定、無伺服器和協作的環境中分析資料、大規模資料快速訓練。
  • Vertex AI Pipelines:可幫助自動化、監測、治理 ML workflow,落實 MLOps。
  • Model Registry:提供統整的空間,管理、追蹤、更新訓練好的模型,並可部署。
  • Feature Store:可在 BigQuery 上管理和簡化 ML 特徵,減輕工作負擔。

3. 搜尋與對話

  • Search:可輸入企業內部資訊,建立一個以企業資料為基礎的專屬搜尋引擎。
  • Conversation:可透過 Vertex AI Pipeline 訓練對話式介面和聊天機器人,對話模型可以了解自然語言並產生適當的回應。

4. 現成 AI 解決方案

  • Contact Center AI (CCAI):提供自然擬真的 AI 聊天機器人,加速客戶服務、改善消費者體驗,同時降低專員負擔。
  • Document AI:儲存、分析、搜尋文件,並可設定自動化流程減少人工作業。
  • Anti Money Laundering AI:快速、精準偵測可疑交易,降低營運成本、建立穩固防禦機制。
  • Discovery AI:提高 Google 搜尋品質,以圖搜物,透過個人化消費體驗提高轉換可能。

在 Vertex AI 的輔助下,企業將可在短時間內依照自身需求、企業特色做出最適合自己的 AI 輔助工具,不僅提高內部效率,也讓整體營運更加聰明。在未來, AI 技術只會不斷進步、更加普及,立即聯絡思想科技 Master Concept 的專業顧問,與您一同搭上 AI 風潮、搶佔產業先機!

參考資料:

台大資訊 深度學習之應用 | ADL 1.1: What is ML? 甚麼是機器學習?

台大資訊 深度學習之應用 | ADL 1.2: What is DL? 甚麼是深度學習?

Vertex AI | Google Cloud

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