1-1 前言
一、名詞解釋
(一) 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）
泛指用普通電腦程式來呈現人們智慧的技術。AI有超卓的推理、知識、規劃、學習、感知、交流、移動、移物、使用工具（機器人、無人車）與操控機械的能力等。
(二) 規劃（Planning）
泛指對於設定目標的過程中，特地思考及安排。
(三) AI的規劃者
AI的規劃者是指人（專業職位）或軟體工具（排程、應用）二種：
1. 專業職位：「AI應用規劃師」
這是新興AI應用領域中，負責將AI技術與企業／組織的實際需求結合的角色。
(1) 主要職責：他們是技術與業務之間的橋梁，工作內容通常包括：
A. 需求分析：了解業務痛點／缺點，找出AI可應用的機會（市場）。
B. 方案設計：選擇合適的AI技術（如機器學習、生成式AI等），設計出可行的解決方案。
C. 專案管理：規劃AI專案的實施、協調技術團隊、監控進度與效果。
D. 價值創造：確保AI解決方案能有效落地，並為企業帶來實際價值。
(2) 相關認證：在台灣，政府或產業推動了如iPAS「AI應用規劃師」的能力鑑定證照，來建立這個職位所需的能力標準，幫助非技術背景或想轉型的人進入AI應用領域。
2. 軟體工具：「AI計畫／排程工具」（AI Planner）
這類工具通常是利用人工智慧來優化個人的任務排程、時間管理或專案規劃。主要功能：
(1) 自動排程：將你的待辦事項、目標或會議，自動分配到日曆上的最佳時間，以達到最高的效率。
(2) 時間區塊化（Time Blocking）：自動為專注工作時間、休息時間等劃分區塊。
(3) 衝突解決：當行程或任務有衝突時，AI 會自動或提供建議來重新排程。
(4) 跨平台整合：通常能與Google Calendar、Outlook、Notion、Todoist等其他工具同步。
(四) AI的規劃（AI Planning）
它是人工智慧（AI）的一個分支，旨在讓智慧系統（例如：機器人、無人車或軟體代理人）能夠自主地制定策略或一連串的行動步驟，以從當前的狀態轉移到一個預期的目標狀態。
簡單來說，它就像給AI一個問題（目前的狀況和想達成的目標），AI必須自己想出一個「計畫」（Plan）來解決這個問題。步驟如下：
1. 核心概念與運作方式
(1) 問題定義（Problem Definition）。
(2) 初始狀態（Initial State）：系統目前所處的環境和條件。
(3) 目標狀態（Goal State）：系統想要達成的最終結果。
(4) 行動集（Actions/Operators）：系統可以執行的一系列基本操作或動作，每個動作都有其先決條件和執行後的影響。
2. 規劃過程（Planning Process）
AI規劃器會搜尋所有可能的行動序列，預測每一步行動的結果，並評估哪些序列能夠有效地達成目標。
它會從當前狀態開始，透過應用一連串的行動，逐步建構出一個達到目標的路徑，這個路徑就是「計畫」。
3. 產出計畫
計畫通常是一個結構化的行動序列，它指定了AI應該以什麼順序、在什麼條件下執行哪些動作。
為什麼AI規劃很重要？
(1) 自主決策：讓AI系統能夠在複雜和多變的環境中，不依賴人類即時干預而獨立運作。
(2) 優化效率：規劃器通常會尋找最有效率或成本最低的行動序列來達成目標。
(3) 應對複雜性：適用於需要多步驟、有先後順序限制的複雜任務（例如：物流調度、自動駕駛路徑規劃、工廠自動化流程）。
應用範例：
(1) 機器人學：規劃機器人手臂或移動機器人在工作環境中完成任務的順序。
(2) 自動駕駛：為車輛規劃從起點到終點的最佳路線和應對交通狀況的行動。
(3) 物流與排程：優化供應鏈中的貨物運輸路線或工廠中的生產排程。
(4) 遊戲AI：為遊戲中的角色或非玩家角色（NPC）規劃複雜的行為策略。
(五) 人工智慧生活面的應用
常見的例子有：
1. 個人助理：Siri、Google助理、Alexa、ChatGPT、NotebookLM、Gemini、Claude等，用於語音搜尋（使用大型語言模型）、設定提醒。
2. 推薦系統：Netflix、YouTube、Spotify根據你的觀看影片或收聽歷史，推薦你可能會喜歡的內容。
3. 醫療診斷：AI能夠分析醫學影像（如CT斷層掃描、核醫學影像、X光片），協助醫生更準確地診斷疾病。
4. 金融服務：AI用於詐騙偵測、信用評估及高頻交易。AI技術能強化資料分析、預測趨勢與詐欺風險，以及提升客戶參與度。
5. 智慧型汽車：自動駕駛汽車利用AI來辨識路況、行人及其他車輛。
6. 聊天機器人：用於客戶服務，提供24小時的即時回覆。
總而言之，AI不光僅是科幻電影中的情節，它是一種正在改變我們生活及工作方式的強大技術。
二、機器人與AI的整合
兩者結合後能發揮更強大的功能。易言之，AI就像機器人的大腦，賦予它們學習、決策及解決問題的能力。傳統的機器人主要執行預先設定好的重複性任務，而整合AI後，它們就能變得更聰明、更有彈性。
一、名詞解釋
(一) 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）
泛指用普通電腦程式來呈現人們智慧的技術。AI有超卓的推理、知識、規劃、學習、感知、交流、移動、移物、使用工具（機器人、無人車）與操控機械的能力等。
(二) 規劃（Planning）
泛指對於設定目標的過程中，特地思考及安排。
(三) AI的規劃者
AI的規劃者是指人（專業職位）或軟體工具（排程、應用）二種：
1. 專業職位：「AI應用規劃師」
這是新興AI應用領域中，負責將AI技術與企業／組織的實際需求結合的角色。
(1) 主要職責：他們是技術與業務之間的橋梁，工作內容通常包括：
A. 需求分析：了解業務痛點／缺點，找出AI可應用的機會（市場）。
B. 方案設計：選擇合適的AI技術（如機器學習、生成式AI等），設計出可行的解決方案。
C. 專案管理：規劃AI專案的實施、協調技術團隊、監控進度與效果。
D. 價值創造：確保AI解決方案能有效落地，並為企業帶來實際價值。
(2) 相關認證：在台灣，政府或產業推動了如iPAS「AI應用規劃師」的能力鑑定證照，來建立這個職位所需的能力標準，幫助非技術背景或想轉型的人進入AI應用領域。
2. 軟體工具：「AI計畫／排程工具」（AI Planner）
這類工具通常是利用人工智慧來優化個人的任務排程、時間管理或專案規劃。主要功能：
(1) 自動排程：將你的待辦事項、目標或會議，自動分配到日曆上的最佳時間，以達到最高的效率。
(2) 時間區塊化（Time Blocking）：自動為專注工作時間、休息時間等劃分區塊。
(3) 衝突解決：當行程或任務有衝突時，AI 會自動或提供建議來重新排程。
(4) 跨平台整合：通常能與Google Calendar、Outlook、Notion、Todoist等其他工具同步。
(四) AI的規劃（AI Planning）
它是人工智慧（AI）的一個分支，旨在讓智慧系統（例如：機器人、無人車或軟體代理人）能夠自主地制定策略或一連串的行動步驟，以從當前的狀態轉移到一個預期的目標狀態。
簡單來說，它就像給AI一個問題（目前的狀況和想達成的目標），AI必須自己想出一個「計畫」（Plan）來解決這個問題。步驟如下：
1. 核心概念與運作方式
(1) 問題定義（Problem Definition）。
(2) 初始狀態（Initial State）：系統目前所處的環境和條件。
(3) 目標狀態（Goal State）：系統想要達成的最終結果。
(4) 行動集（Actions/Operators）：系統可以執行的一系列基本操作或動作，每個動作都有其先決條件和執行後的影響。
2. 規劃過程（Planning Process）
AI規劃器會搜尋所有可能的行動序列，預測每一步行動的結果，並評估哪些序列能夠有效地達成目標。
它會從當前狀態開始，透過應用一連串的行動，逐步建構出一個達到目標的路徑，這個路徑就是「計畫」。
3. 產出計畫
計畫通常是一個結構化的行動序列，它指定了AI應該以什麼順序、在什麼條件下執行哪些動作。
為什麼AI規劃很重要？
(1) 自主決策：讓AI系統能夠在複雜和多變的環境中，不依賴人類即時干預而獨立運作。
(2) 優化效率：規劃器通常會尋找最有效率或成本最低的行動序列來達成目標。
(3) 應對複雜性：適用於需要多步驟、有先後順序限制的複雜任務（例如：物流調度、自動駕駛路徑規劃、工廠自動化流程）。
應用範例：
(1) 機器人學：規劃機器人手臂或移動機器人在工作環境中完成任務的順序。
(2) 自動駕駛：為車輛規劃從起點到終點的最佳路線和應對交通狀況的行動。
(3) 物流與排程：優化供應鏈中的貨物運輸路線或工廠中的生產排程。
(4) 遊戲AI：為遊戲中的角色或非玩家角色（NPC）規劃複雜的行為策略。
(五) 人工智慧生活面的應用
常見的例子有：
1. 個人助理：Siri、Google助理、Alexa、ChatGPT、NotebookLM、Gemini、Claude等，用於語音搜尋（使用大型語言模型）、設定提醒。
2. 推薦系統：Netflix、YouTube、Spotify根據你的觀看影片或收聽歷史，推薦你可能會喜歡的內容。
3. 醫療診斷：AI能夠分析醫學影像（如CT斷層掃描、核醫學影像、X光片），協助醫生更準確地診斷疾病。
4. 金融服務：AI用於詐騙偵測、信用評估及高頻交易。AI技術能強化資料分析、預測趨勢與詐欺風險，以及提升客戶參與度。
5. 智慧型汽車：自動駕駛汽車利用AI來辨識路況、行人及其他車輛。
6. 聊天機器人：用於客戶服務，提供24小時的即時回覆。
總而言之，AI不光僅是科幻電影中的情節，它是一種正在改變我們生活及工作方式的強大技術。
二、機器人與AI的整合
兩者結合後能發揮更強大的功能。易言之，AI就像機器人的大腦，賦予它們學習、決策及解決問題的能力。傳統的機器人主要執行預先設定好的重複性任務，而整合AI後，它們就能變得更聰明、更有彈性。
