什么是人工智能（AI）?

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是电脑科学的范畴，是指电脑、程式等系统及机器，自行透过数据分析进行推论，模拟如人类的思考逻辑、执行策略的先端技术。以浅显的语句来说，AI 人工智能的终极目标，就是让电脑拥有像人类一般的思考判断能力。

人工智能的起源

不过，人工智能是怎么出现的？其实，人类始终对于让机器类比人脑的未来性充满想像，而被誉为人工制为之父的图灵（Turing），就曾在论文中提出「机器会思考吗？（Can Machines Think?）」的疑问，此后人们便思索电子大脑的可能性。

1956年，学者 John McCarthy 等人提出「人工智能」一词，进一步拓展人工智能领域的讨论空间，经过数十年努力，机器学习、深度学习、规律化分析等研究陆续问世，协助人类突破应用疆界，开创出现今 AI 人工智能应用的多元性。

AI 人工智能的重要性

一觉醒来，智慧音箱便传来今日代办事项的提醒；驾着拥有辅助驾驶的智能车前往医院，医生调出 AI 系统化报告，协助进行精准病症分析；进入银行或超市，不必携带卡片，短短几秒的人脸辨识，就能快速提款、支付等…，AI 人工智能，早已悄悄深入你我的生活中。

从 Google、Facebook、Microsoft、Nvidia 等世界科技大厂，不约而同投入资源发展 AI 人工智能技术、培养人才来看，就能知晓 AI 人工智能的重要性与日俱增。AI 人工智能并非是取代人工的科技，而是协助处理重复性高、繁冗的资料分析，让人拥有更多的弹性执行其他更细致的任务，有效提升人力资源应用。

AI 人工智能优缺点

AI 人工智能技术发展快速，主要归功于 AI 可迅速转化大量数据，协助分析潜在问题，借以提高劳动生产率。然而，与所有创新技术一样，新科技带来好处，也可能带来负面的影响。虽说 AI 人工智能可快速判读庞大数据、协助提高作业效率，但 AI 处理大量数据所需成本也相对高昂。

AI 的优点

只需少许时间就能处理大量的数据

不易出错，有效降低过往因注意力不集中所产生的人为错误

可连续工作

提供一致性的结果

AI 的缺点

须具备专业开发技术

需有具备一定 AI 知识的人才

作业精度及准确度取决于系统及数据量

什么是强 AI？弱 AI？

提到 AI 人工智能，最具争议的就是机器是否拥有自我意识。
目前讨论的 AI 其实可以分为两种类型：弱 AI (Artificial Narrow Intelligence) 和强 AI (Artificial General Intelligence)。

弱 AI

弱 AI，又称为特定 AI，是一种在特定领域内能够模拟部分人类思维和行为的人工智能，例如人脸识别、围棋对弈、语言翻译、自动导航、扫地机器人以及 Siri 等。弱 AI 不具备自主意识，是当前最常见的人工智能应用。

强 AI

强 AI，又称为通用人工智能（AGI），指的是电脑拥有自我意识，并具备与人类相当的学习能力、语言能力和逻辑思维能力，能够根据不同情境灵活调整自身能力进行决策。然而，目前强 AI 仍仅存在于电影中的想象场景，例如《复仇者联盟》中的幻视便是一个例子。未来，随着计算能力、数据量和存储空间的增长以及技术的不断提升，强 AI 才有可能实现应用。

人工智能？机器学习？深度学习？

在了解人工智能的定义后，是否心生疑惑，为什么提到 AI，就又会出现机器学习（Machine Learning, ML）、深度学习（Deep Learning, DL）等名词？它们之间又有什么样的关联呢？

timeline showing the origins of Artificial Intelligence

什么是机器学习？

机器学习（ML）是人工智能的一种应用。主要是运用大量数据资料，让系统通过各种算法训练、反复学习改进，建立模型给予答案及反馈。

什么是深度学习？

深度学习（DL）是机器学习的分支，以人脑的神经网络思考为架构，进而创造出分层算法结构，能自主学习并且进行决策的人工神经网络。

机器学习及深度学习对产业的帮助？

近年随着科技越发突飞猛进，信息系统、机器广泛应用于各大产业中，为提升自动化进程效力，而 AI 势头趁势崛起，成功在金融、制造、电信、软件等领域发挥影响力，不过，AI 技术蕴含的潜能虽被国际期待，但法规、技术整顿、应用范畴、市场接受度等面向仍有待商榷，成为 AI 人工智能发展趋势下的「未知数」。