<>眼看2024年人工智慧（AI）即将成为驱动全球经济成长的动力之一，除了所需与算力相关的硬/软体，与演算法、语言模型等先进科技，就连传产中小制造业未来也有机会从中切入，提供独有垂直领域和高品质的资料协作，以提高AI生成效率与准确性，同时优化生产制程与增加产品价值，加速AI平民化。

在工研院2023年两度召开的「生成式AI产业高峰论坛」上指出，现今盛行的「人工智慧」（AI）名词问世已逾60年，惟当时（1956年）仅诉求可让电脑具备逻辑推论能力，执行接近人脑智慧的工作；直到1970年代推出的专家系统，才诉求能将人类智慧萃取出来教导电脑。并在1980年代的机器学习（Machine Learning）时期，开始让电脑具备自主学习、改善能力，并延伸至特定领域，包含语音辨识、翻译，或是医疗影像病变、产品瑕疵检测等，较倾向学术研究课题。

进入1980~1990年代开始有企业加入相关研究，并先後发表AI语言模型、类神经网路等学术主题论文，却也因为企业发现投资效益不如预期，而导致AI话题曾在1990~2010年进入寒冬，包括学研界纷纷改以「深度学习」（Deep Learning）为名，投稿发表论文。
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