麦当劳|现AI的模样，像人类一样思考和行动语音助手|机器人

人工智慧(AI) 是透过建立及应用内建于动态运算环境中的演算法，来模拟人类智慧过程的基础。简言之，AI 的目标是试图让电脑像人类一样思考和行动。
实现这项目标需要三个关键要素：

运算系统
资料与资料管理
进阶AI 演算法(程式码)

期望结果越接近人类，对资料量和处理能力的要求越高。

人工智慧的起源至少从西元前一世纪开始，人类就对制造机器模拟人脑的可能性充满兴趣。到了现代， John McCarthy 在1955 年创造了人工智慧这个词汇。 1956 年， McCarthy 等人举办了一场名为《达特茅斯学院夏季人工智慧研究专案》的会议。以此为开端，机器学习、深度学习、预测性分析应运而生，一直发展到现在的规范化分析。同时也兴起了全新的研究领域，亦即资料科学。

人工智慧为何重要？今天，人类和机器所产生的资料量远远超出了人类吸收、解读及据此做出复杂决策的能力。人工智慧构成了所有电脑学习的基础，也是所有复杂决策的未来。例如，即便井字游戏(圈叉游戏) 有255168 种不同的走法，其中46080 种走法会出现平局，大多数人仍然能够算出如何走才不会输掉游戏。西洋棋则有超过500 x 10的18次方种不同的可能走法，因此能称得上高手的人屈指可数。电脑能够以极其有效率的方式计算这些走法的排列组合，并得出最佳对策。 AI (及其机器学习的逻辑演进) 和深度学习为商业决策的未来奠定了基础。

人工智慧使用案例在很多日常情景中都能见到AI 的应用，例如金融服务诈骗侦测、零售采购预测和线上客户支援互动等。以下是一些例子：

诈骗侦测。金融服务业以两种方式使用人工智慧。一种是在信贷申请的初始评分使用AI 来了解申请人的信用度。另一种是采用更先进的AI 引擎来即时监控及侦测支付卡的诈骗交易。
虚拟客户协助(VCA) 。除了人机互动外，客服中心还使用VCA 来预测和回应客户的询问。语音辨识加上模拟的人类对话是客户服务查询中的第一个互动点。较高层级的查询会转接给人员。
当某人在网页上发起聊天(聊天机器人) 对话时，通常是先与执行专业化AI 的电脑互动。如果聊天机器人无法解读或解决问题，人类就会介入，直接与对方沟通。这些无法解读的执行个体将馈送到机器学习运算系统，用于改进AI 应用程式，以供未来互动之用。

【麦当劳|现AI的模样，像人类一样思考和行动】