ChatGPT 目前所理解的事物，比許多人想像的更多、更廣，能力也更加強大，本節的各種示例僅僅只是冰山一角。 筆者最喜歡的 ChatGPT 能力之一，大概就是交由 AI 撰寫程式碼了。 跟回答一般常識性、專業性的問題不同，若 ChatGPT 於解答中提及了程式碼，不只呈現版面會有所變化，方便使用者進行識別，就連功能註解也會「加好加滿」，格式整齊漂亮，十分賞心悅目。
調查顯示於未來 12 至 18 個月，AI 是可望對業務增長帶來正面直接影響的三大科技趨勢之一，而機器人顯然能夠受惠。 餐飲業缺工是業內共同的困境，但也顯示出「留才」的重要性，藉由導入 NUEIP 人易科技的人資管理系統，健全企業的人資管理，不僅能有效提升員工心中對公司的認同，還能強化整體外部的品牌力。 Jasper，可說是美國新創界的新星，2022 年 10 人工智慧機器人應用2023 月剛擠身獨角獸俱樂部，Jasper 運用了 OpenAI 提供的強大 AI 造就了強大的寫作 AI，從首頁上可以看到無論是寫部落格、廣告文案、行銷文案、銷售信件、SEO 內容，甚至是寫情書，都難不倒他。 如果你已經透過 ChatGPT 體會過 AI 寫作的驚人魅力，那你可以想像 Jasper 就像是把 AI 訓練地更好的詠唱者，他們知道你比更多的指令、祕技，擁有更多現成的模板，降低你入門與 AI 互動的門檻。 Adobe 這樣的大象雖然動作總是慢了點，但因為財大氣粗，通常一出手的樣子可能也不會太差，推出 Adobe Podcast 的同時還公開了目前免費的「音訊強化」服務 Enhance Speech from Adobe，上傳你錄製好的聲音檔，Adobe 就會協助你降底噪、讓錄好的聲音更乾淨。
人工智慧機器人應用: AI人工智慧 X 醫療專題 營隊資訊
Gling 則是強調在幫你節省剪接的時間，自動刪除沒聲音、多餘的段落，方便談話性的 YouTuber 可以更加專注在創作本身。 ▲ ChatGPT 利用三句話總結了〈雅量〉這篇文章，也清楚抓出關鍵句「人與人之間應該要彼此容忍和尊重對方看法」，雖然缺乏進一步解釋，但以簡答題而言已經可算是標準答案。 ▲ 在創作「兔年吉祥話」方面，ChatGPT 的效果似乎不太理想，字句並沒有成功融合兔子的意象，反倒出現了不少拼貼的痕跡，但最後一個答案「兔子帶來新年喜氣，祝你兔年萬事如意！」卻意外順口。 ▲ ChatGPT 和 DALL•E 2同屬OpneAI這家公司。
後來是因為陸續看到了許多網友開始運用 Midjourney 產生出各式各樣經驗的作品，我才後知後覺知道 Midjourney 的發展歷程在 v3 過渡到 v4 的過程似乎有了相當幅度的提升，繪圖成果的質感、細節都比前一代細膩不少。 也大約是到這個階段，我開始意識到，生成式 AI 以及 AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content) 將賦予像我這樣完全不懂繪圖、藝術的麻瓜，一種全新的可能性 —— 我們可以從藝術賞析、鑑賞開始。 使用 Krisp 不需要配合指定的會議軟體，無論你是用 Zoom、Google Meet 或是任何的會議軟體，Krisp 都可以搭配使用。 作為一個能夠理解自然語意的大型語言模型，目前 人工智慧機器人應用 ChatGPT 有能力做到的事情，已經遠遠超出一般人所想像，它的知識所及可謂包山包海，無法單純視為「搜尋引擎」如此簡單。 為了讓讀者快速理解 ChatGPT 的能耐，筆者特地選擇幾種功能進行示範，藉由一問、一答的文字交流過程，演示 ChatGPT 為何能夠造成如此高的討論度，甚至進一步幫助我們應用於日常生活中的工作流程。
人工智慧機器人應用: 產業趨勢
因為同一個問題你反覆的問 ChatGPT 都不會得到一模一樣的答案。 這意味著，訓練 ChatGPT 的模型如果愈大、愈精確、愈專業，ChatGPT 人工智慧機器人應用 就可以提供更正確的回答。 機器學習的核心是演算法的集合，可根據記錄的資料學習和進行預測、優化不確定情況下的特定公用程式函數、從資料擷取隱藏的結構，以及將資料分類成精確的描述。 相較於軟體開發人員為了根據特定輸入來產生程式碼特定輸出所開發的一般電腦程式碼相比，機器學習使用資料產生統計程式碼 (ML 模型)，它會根據從之前輸入範例 (在監督學習技巧中也包括輸出範例) 辨識的模式輸出「正確的結果」。
此外，ChatGPT 技術還可以幫助 Chatbot 進行自然對話，實現更加流暢和真實的對話體驗，增強 Chatbot 的用戶黏性和滿意度。 綜觀以上的智慧農業發展需求，短中期的農用智慧系統，智慧農用裝備或機器人之可能努力的發展方案有6案。 華中科技大學：自動化學院 科學研究工作主要涉及複雜系統控制理論，決策分析與決策支援，電力電子與運動控制，控制與智慧型機器人，電腦集成控制與網路技術，資訊檢測與識別，飛行器控制與狀態監測，生物資訊處理，神經介面與康復技術，物流自動化與物流系統資訊化，國民經濟動員與公共安全等方向。 設有圖像資訊處理與智慧控制教育部重點實驗室、國家國民經濟動員模擬演練研究中心等基地。 許多自動化廠商視 Nespresso 人工智慧機器人應用2023 為目標，成功轉型大型商用咖啡機走進家庭，讓一台機器擺在家中也不會讓人覺得是個冷冰冰的器具，反正成為了一種生活型態，表達的是一種品味。 盧翰霖附加說明，Nespresso 在擁抱自動化、科技化的同時也不忘本，以兼顧環保及獲利為主幹，整體產業才能不斷正向循環發展。
人工智慧機器人應用: 人工智慧AI現況，淺談機器學習 (ML)與深度學習 (DL)
PatternedAI 運用 AI 替你產生各式各樣可拼接的花樣、圖樣，你可以將這些圖樣實際輸出為布料做成褲子、床單之類的，或是輸出成壁紙、馬克杯等生活中的實際用品。 由於是 AI 產生的圖樣，有很高的機率這些圖樣是獨一無二的，同時，網站上也宣稱透過其產生的圖樣是 royal-free、無須繳後續版稅的。 Adobe 在 2022 年底也推出了 Adobe Podcast 人工智慧機器人應用2023 號稱 AI 賦能的聲音編輯軟體，一樣提供了錄音、自動轉逐字稿（可多人同時錄音並自動辨識不同段落）、剪輯（刪除逐字稿裡面不想要的段落就可以自動刪除對應的片段）。 換言之，早期的 Descript 比較像是專注在聲音的處理上，而非影像的處理，而 Descript 這樣的題目所屬的賽道是非常競爭的，因此目前的 Descript 已經不再只是個聲音編輯軟體，目前也變成影像編輯軟體了！
- 近年來隨著人工智慧（AI）、語意分析（NLP）等技術的不斷進步，聊天機器人除了被廣泛的使用在客服領域，解決用戶的問題、傳送個性化的推薦，在生活上的應用也越來越多元，近年來聊天機器人也在社群平台上被廣泛用來創造更熱絡且貼近人心的社群互動，例如搭配投票活動、心理測驗、任務集點機制等等。
- 有些工作，人工智慧可以做得精準到位，例如重複搬運物品、放射影像的判讀，辨識皮膚照片並發現早期癌細胞。
- 讓門市店家提升效率，節省行政時間，降低人力成本，同時避免違反相關的法規。
- 它們是透過訓練來學習如何產生自然語言文本的，並且只能根據訓練時所用的資料來產生答案。
- 中臺科大教務長陳錦杏說，目的培育能將AI技術導入健康產業和醫療院所的人才。
- 因為農作或漁畜養殖飼養的功能需求截然不同，農用機器人的設計生產與應用也有甚大變異。
舉例來說，圖像分類技術即運用機器學習算法，根據一套固定的分類法，為所有輸入的圖像標上標籤。 企業可以使用此技術基於平面設計圖模擬 3D 建築計畫，強化社群媒體的圖像標示功能，甚至還能為醫學診斷提供相關資訊等。 開發人員在開始使用機器學習時，會倚賴其統計資料、機率以及計算過程，以順利建立隨時間學習的模型。
人工智慧機器人應用: AI 工具大集合 —— 50+ 個人工智慧軟體應用整理
而如何利用及控制那類高仿真機器人，它們與人類關係又將如何，早已成為科幻界一個長期話題。 機器人的範圍很廣，可以是自主或是半自主的，可以從本田技研工業的ASIMO或是TOSY（英語：TOSY）的TOPIO（英語：TOPIO）等擬人機器人到工業機器人，也包括多台一起動作的群機器人（英語：Swarm robotics），其至是奈米機器人。 藉由模仿逼真的外觀及自動化的動作，理想中的高仿真機器人是進階整合控制論、機械電子、電腦與人工智慧、材料學和仿生學的產物，目前科學界正在向此方向研究開發。 也許有很多技術面的進展，是跟著資訊科技的突破大步向前，然而，人工智慧作為一個社會課題，其實有很多本質上的思考，一直都存在於人類歷史中。 石器時代，人類開始製作工具來改善生活；希臘神話之中，已經有人造人或機器人的故事；到了十八世紀工業革命，機器徹底改變人類生活樣貌「人 vs. 機器」引發的哲學思辨與社會問題，從來不曾休止。
目前該公司已進一步推出一項服務稱為「醫師在手」（GP at Hand），可以允許付費會員直接送出醫療上的問題或是照片，然後由該公司的後台醫療服務團隊包括合格的醫師、護理師或治療師負責回應。 該公司一年前曾與英國國家健康部（NHS）合作，推出一個很方便的QA醫療知識對話機器人，該智慧型對話機器人在幾項疾病症狀檢視上，號稱幾乎可以達到與一般臨床醫師同等的專業度。 這些有價值的醫學文獻，提供了讓使用者相當滿意的客製化知識來源，同時也能像家庭醫師呵護患者及家屬一般，隨時提供豐富的醫療知識，以確保由個人到家庭進而到社區的完整健康照護網。 其中與癌症治療鼎鼎大名的MD Anderson醫學中心投下至少6000萬美金巨資，結果幾乎所有預設的目標都一再延後而無法達成，甚至於IBM公司宣稱在特定癌症治療建議之種類，也不斷更換卻從來沒有成功過，最終以撤資失敗收場，可說到目前為止醫療資訊問答（QA）系統之發展成果不盡人意。 「想象一下這樣的未來：一個實體擁有地球上每個人及其習慣的大量信息（因為互聯網搜索），它可以用我們無法意識到的方式控制我們。」他說。 但一些專家認為，被編程為具有自動學習功能的系統，如ChatGPT或AutoGPT，可能會進入下一個發展階段。
人工智慧機器人應用: 機器學習使用案例
聊天機器人正橫跨多元應用場景，自動化將強化聊天機器人功能，並克服企業目前使用聊天機器人所面臨的挑戰。 深入了解自家品牌的商業需求，並且在導入聊天機器人時不忘初衷，聊天機器人將為你的客戶旅程及客戶體驗帶來極大的正向影響。 想要了解用戶的心，問卷型聊天機器人是你的最佳選擇，透過一步一步互動詢問讓引導用戶說出真正的答案和需求，讓品牌更了解自己的商品優勢以及消費者的喜好，得到有效數據，實現長期再行銷。 例如，你可以設計一種問卷型的聊天機器人，讓用戶根據他們的口味和偏好，提供對於新產品的想法及建議。 這是聊天機器人最經典的使用情景 — 常見問題的應用，將問題與解答透過按鈕分類連結，用戶只要按按鍵就能即時有效率地獲得解答，還能進階設計成有趣的心理測驗，反過來由聊天機器人「提問」，用戶「回答」，將用戶的答案一一貼上標籤，藉此掌握顧客輪廓，還可以根據用戶的答案推薦相應商品。
不管是「機器學習」或「深度學習」雖已常見使用在各產業中，但在某些特定垂直應用，如製造業的產品「瑕疵影像檢測」與機台「預測性維護」，正常與異常資料不平均是常見現象；此現象必然嚴重影響人工智慧模型的學習效果，需採特定方法來補助提升學習效能。 過去常用者包括鏡像反轉、增加外部資料、以對抗式生成網路(GAN)做資料生成等；在考慮標註、訓練成本因素後，近期一些透過預訓練(Pre-train)，能以更少資料完成模型的「遷移學習」(Transfer learning)或「元學習」(Meta learning)技術皆有所進展。 人工智慧機器人應用 前者重點在於使用已開發完成的模型及參數，再次利用在其他不同但相關問題上；例如用於A型印刷電路板的瑕疵檢測演算法，套用少數B型板資料後也可用在B型的瑕疵檢測上；後者重點則是指透過學習過往數種相似任務後，掌握如何快速優化模型參數的共同法則，也稱作「學會學習」(Learning to learn)。 為此，透過農業相關人才發展農耕技術的本土化、耕作資訊的數位化分析，以及利用物聯網串聯智動化農機的智動化農機與生產管理系統將會是發展重點。 未來隨著技術的發展，農業機器人的效率將會不斷提升、成本下降，管理系統也將隨著耕作與氣象資料的累積，能夠提供更準確地耕作建議，最後全智動化農業在產量和可持續性上超過傳統耕作方式，相信並不會需要太久的時間。
