在现代科技行业中，人工智慧已成为一个热门话题，其快速发展和创新应用正深刻地改变着我们的生活和工作方式。
在「人工智慧对企业和职业发展的影响，如何增进自己能力成为重要趋势」这篇文章中，粗略地提到了企业对科技进展的态度。该文章主要聚焦於科技业，强调人工智慧技术在帮助工程师的工作中扮演着极其重要的角色。藉由不断进步的人工智慧技术，工程师能够更有效地解决问题、提高生产力，并加速产品开发速度。本文将探讨几项人工智慧技术如何协助工程师的方式。
机器学习和数据分析
机器学习是人工智慧的一个分支，能够让电脑透过学习和改进任务的执行能力。在完成训练之後，模型不需要由程式工程师进行操作，而是提供其他工程师更有效解决复杂问题的方式。工程师可以运用机器学习算法来分析大量数据，从中提取有价值的资讯并预测未来趋势。这样的数据分析能够协助工程师做出更明智的决策，同时节省时间和资源。
例如「**Manufacturing intelligence to forecast and reducesemiconductor cycle time」 、「Cycle-timekey factor identification andpredictioninsemiconductormanufacturing usingmachine learningand data mining」**这两篇论文的目的都是利用机器学习来预测半导体生产的运行时间，进而分析和优化整个制造流程，让工程师和管理层能够做出更好的判断。
自然语言处理和智能助手
自然语言处理是人工智慧中的另一个重要领域，其充满着各种不同的方法和理论。它的目标是使计算机能够理解和处理人类语言。BERT 和 GPT 是其中最受欢迎且具有重要影响力的模型之一。而 ChartGPT 的出现进一步引起了更多人对这一领域的关注。
许多科技公司希望将自然语言处理应用於各种工具中，例如语音助手或聊天机器人，这些工具能够理解并回答工程师的问题。最终目标是简化工程师在寻找资源时的互动过程，从而节省宝贵的时间。
除了聊天机器人等应用之外，许多科技公司也在不断研究和开发自然语言处理技术。例如，内部资源在许多公司中可能非常零散。假设工程师希望解决Ａ问题，传统的方式可能需要慢慢的查手册或者问学长吗，但透过 AI 工具，可以马上知道哪个文件的哪一页或哪个影片的哪一秒可以解决问题。这样全知全能的知识搜寻平台可能是自然语言处理在科技业中的一种应用方式。随着 ChatGPT 和其他大型语言模型 ( LLM ) 的出现，会有越来越多有趣且实际的应用将不断涌现。
自动化测试和线上监控
在软体开发过程中，测试是至关重要的一环，它确保软体能够正常运作并具备高品质。人工智慧技术提供了自动化测试的解决方案，能够自动执行测试用例并生成相关报告。这样的自动化测试能够大幅提高测试效率，同时减少错误和人为失误的风险。
此外，透过线上监控系统，可以确保系统运行状态正常，并及时发现和处理问题，从而提升系统的可靠性和稳定性。在疫情之後，越来越多的科技公司着重於居家工作 ( WFH ) 。在人工智慧技术不断强大的趋势下，技术方面的挑战已经不再是问题。
结论
科技业正处於人工智慧技术的革命浪潮中，这些新兴技术正在改变工程师的工作方式和效率。上述的上述的人工智慧技术都为工程师提供了更强大的工具和支援，使大家能够更有效地解决问题、提高生产力，并加速产品开发的速度。
往後的世界，随着人工智慧技术的不断发展，这些工具只会更多元， 更加便利，可以预见工程师的工作将变得更加智慧化和高效率，为科技业带来更大的突破和创新，也希望各家公司赶紧投入资源，把这一切快速的推进。