Page 94 - NO.147銀行家雜誌
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特別報導
Special Issue
若能妥善運用，AI的發展對金融業有加分作用，但也不可忽視相關風險。（圖／達志影像）
專長為巨量資料分析、曾協助多家金融 也在1990年代起開始出現商業應用，但由於
機構取得營運持續管理（Business Continuity 教導電腦學習規則比想像中困難，所以範圍
Management, BCM）認證的曾韵指出，在AI崛起 仍受限，不過人工神經網路與SVM（支持向量
後，她不時就會看到「你這個只是機器學 機）已被發展出來。
習，不叫A I」、「深度學習不等於A I」之類 2006年後，人類知道如何以相對低的成
的爭辯，但說實在話，目前各界並沒有對A I 本來建構大數據基礎，在既有的機器學習基
做出明確定義。若研究A I的發展歷程，或許 礎下，更能善用大量資料與運算能力，像是
能從中獲得一些啟發。 深度學習在語音、圖像辨識取得重大突破，
在1956年前後，科學家們的想像是，將 加上由Google DeepMind所開發的人工智慧
如同人類思考的機器命名為「人工智慧」， 圍棋程式「A l p h a G o」在2016年圍棋軟體
可以視為AI誕生的階段。來到1970到1980年 AlphaGo戰勝南韓圍棋棋王李世乭，更讓「AI
代，即使A I能拼圖、玩簡單遊戲，但除此之 無所不能」的相關話題備受討論，也將A I推
外並無更實際的價值，而且無法處理大規模 進高度商業化的階段。
數據與複雜任務，加上運算能力尚未有重大 由這些歷程可以歸納出：廣義而言，一
突破，所以遇到瓶頸。 般人認知中的「機器學習」、「深度學習」
直到1980年代，人類將專業知識以有規 都可以列入A I的一環；A I的目標就是使機器
則、有系統的方式傳授給電腦，讓電腦解決 能模擬人類智力行為的各種功能，如學習、
問題的「專家系統」有了更進一步的發展， 感知、推理論證、交流互動等能力。
94 台灣銀行家2022.3月號
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