Artificial Intelligence | 人工智慧

人工智慧（Artificial Intelligence）是電腦科學的一個廣泛分支。人工智慧的目標是創造出具有智慧功能獨立運行的機器，並且擁有像人類一樣的工作能力及反應。為了達成這些目的，機器、軟體及各種應用程序運用了和人類相同的方法去獲取智慧 - 通過保存記憶資訊並隨著時間的演進變得更聰明。

人工智慧不是一個新概念，這個想法自1950年代起就一直開始備受討論，但由於近代電腦技術的進步 ─ 例如我們現在具備了蒐集大量資訊並儲存的能力，得以獲取足夠的數據量，讓現實中得以實現機器學習的開發，加上硬體處理速度和運算能力的快速提升，這使得處理蒐集的數據用於訓練機器/應用程序並使其“更智慧”的目標成真。

雖然大部分人會將AI與「自我感知機器人」的形象連結在一起，這種機器人可以像人類一樣移動，行動和思考（就像科幻電影中一樣），但在現實生活中其實你比想像中的更容易接觸到AI，例如YouTube及Netflix依靠AI來產生針對使用者的影片推薦，還可以自動分類內容或審查不適當的資訊；像亞馬遜Alexa或Google翻譯這樣的語音識別或是翻譯平台也導入了AI，更精準的理解真實世界的語言或執行翻譯，透過記憶使用者行為或回饋，應用程序將變得更加聰明。在未來即將成為主流的自動駕駛技術或運送包裹無人機各種領域，人工智慧也是推動其進步的關鍵。

目前在開發人工智慧最廣泛採用的方法之一是機器學習(Machine Learning)，其先進的變異深度學習，採用深度神經網絡（DNN - Deep Neural Network）模型 - 複雜的演算法在結構和功能上與人類大腦相似。深度學習不僅需要大量數據（可以使用GIGABYTE的儲存伺服器 / 高密度伺服器進行儲存和計算），還需要大量的平行運算能力來根據數據資料訓練演算法。GIGABYTE的G系列GPU 協同運算伺服器非常適合這項任務。

GIGABYTE還開發了深度學習訓練系統，這是一個基於G481-HA1伺服器的軟硬體整合方案，用於機器學習環境設置，管理和監控，並包括軟硬體的優化，可減少運算時間並改善DNN學習的準確性。

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