AI和ML是近年被廣泛提起的概念，但兩者之間有何不同？又如何影響生活及產業發展呢？
目前市值最大的5間企業分別是微軟、蘋果、輝達、GOOGLE、亞馬遜，5家坐擁龐大資產的科技巨頭近年都圍繞在AI的風潮中。有輝達乘風而起，有像蘋果、GOOGLE不惜斥鉅資投入AI發展。AI領域在近年搖身一變成為「銷金窟」，前景看似不可限量，但同時也出現許多質疑：除了ChatGPT，AI真的有發揮任何作用嗎？
人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）和機器學習（Machine Learning，簡稱ML）是現代科技領域中的兩大熱點，大家所熟知的ChatGPT即是一項應用，除此之外，AI與ML其實已經悄悄為許多產業帶來變革。
AI和ML的基本概念
人工智慧（Artificial Intelligence）：
AI是一個廣泛的概念，指的是讓機器能夠模仿人類的智能行為，如學習、推理、問題解決和決策。簡單來說，AI就是讓機器能夠「思考」和「學習」的技術。
機器學習（Machine Learning）：
ML是實現AI的一種方法，通過讓機器從數據中學習和改進自身的表現，而不需要被明確編程。ML是AI的一個子集，專注於數據驅動的學習。至於其他實踐AI還有像是演算法、人工神經網路、規則編程、專家系統等方法。
而機器學習（ML）之所以在實踐人工智慧（AI）的眾多方法中最常被提起，是因為它能自動從大量數據中學習和改進，並廣泛應用於多個領域，展現出強大的實際效用和商業價值。
AI和ML的應用場景
1. 醫療：利用AI分析醫療影像（如X光片、CT掃描）、病人的基因和病歷數據來輔助醫生診斷疾病，如癌症、心臟病等。
2. 金融：幫助金融機構分析客戶數據，評估信用風險，預防詐騙行為，同時分析大量的市場數據，提供投資建議。
3. 零售：利用AI驅動的聊天機器人和虛擬助手，解決顧客問題。電商平台也能根據ML算法分析顧客的購物行為，提供個性化的產品推薦。
4. 製造：利用AI技術進行產品檢測和品質控制，減少生產過程中的瑕疵和浪費，並讓AI提出優化建議，提升生產效率。
5. 交通：AI技術是自動駕駛汽車的核心，通過感知環境和做出駕駛決策，提升交通安全和效率。另外，相關部會也能利用AI分析交通數據，優化交通信號控制，減少交通擁堵。
AI發展讓輝達起飛：GPU大時代來臨
隨著AI技術的不斷發展，對計算能力的需求也在增加。特別是深度學習（Deep Learning），這是一種基於多層神經網絡的ML技術，需要大量的計算資源來訓練模型。這使得圖形處理器（GPU）成為AI計算的理想選擇，因為GPU具有強大的並行計算能力，能夠快速處理大量數據。
NVIDIA的角色：
NVIDIA是GPU市場的領導者，其專為AI和深度學習設計的GPU在市場上佔有重要地位。NVIDIA的CUDA平台使得開發者能夠充分利用GPU的計算能力，加速AI應用的開發和部署。
數據中心：隨著AI應用的不斷增長，數據中心對高性能GPU的需求也在增加。這些GPU被用於訓練和運行大型AI模型，支持從自動駕駛到自然語言處理等各種應用。
AI和ML技術正在迅速改變各行各業的面貌，從醫療到金融，再到零售和製造，這些技術的應用帶來了無限的可能性。理解這些基本概念和應用場景，可以讓我們更好地把握未來科技發展的脈搏。
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