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AI是什麼?

人工智慧（英語：Artificial Intelligence，縮寫為AI），亦稱機器智慧，指由人製造出來，並透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。

機器學習（Machine Learning）通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題，所以當新的數據出現，機器學習模型即能更新自己對於這個世界的理解，並改變他對於原本問題的認知。

通過經驗來讓機器學習的運作模式，也是為何我們稱相關技術為機器學習。在現在絕大多數的AI應用中，都主要是以ML為主，不過也越來越多基於神經元網路的深度學習手段也走進了AI應用的主流。

深度學習（Deep Learning）這個機器學習的分支利用多層次的人工神經網路透過數據學習，其中兩種最為主要的類別為卷積神經網路（CNN）以及遞歸神經網路（RNN）。

CNN較適合如圖片、影片等的空間數據類型，透過不同階級的特色來識別圖像，例如從一個鼻子的特徵、眼睛的特徵、嘴巴的特徵、三者彼此的關係為何、再到最後變成一張人臉。CNN的發展對於需要快速識別周圍環境的自動駕駛至關重要，同時圖像識別的技術，也是工業4.0的核心技術之一。 

RNN則較適合如語音、文字等的序列型數據，不同於其他的神經網路，對於RNN，所有的input都是相連的，所有處理過的資訊都會在訓練的過程中被記住，而也是這特色，讓它非常適合處理自然語言。 

強化學習（Reinforcement Learning）

集成學習（Ensemble Learning）

AI應用可分為四大部分：

1.感知能力（Perception）看、聽、說、讀、寫等能力，包括：

• 「看」：電腦視覺、圖像辨識、臉部辨識、物件偵測。
• 「聽」：語音辨識。
• 「說」：語音生成、文字轉換語音。
• 「讀」：自然語言處理、語音轉換文字。
• 「寫」：機器翻譯、文字生成

2.認知能力（Cognition）透過學習、判斷、分析等等心理活動來瞭解訊息、獲取知識的過程與能力，包括：

• 分析辨識能力：例如醫學圖像分析、產品推薦、垃圾郵件辨識、法律案件分析、犯罪偵測、信用風險分析、消費行為分析等。(語音客服系統)
• 預測能力：例如AI執行的預防性維修（Predictive Maintenance）、智慧天然災害預測與防治。
• 判斷能力：例如AI下圍棋(AlphaGo )、自動駕駛車(Tesla)、健保詐欺判斷、癌症判斷等。
• 學習能力：例如機器學習、深度學習、增強式學習等等各種學習方法。

3.創造力（Creativity）產生新思想，新發現，新方法，新理論，新設計，創造新事物的能力，它是結合知識、智力、能力、個性及潛意識等各種因素優化而成，這個領域目前人類仍遙遙領先AI，包括：AI作曲、AI作詩、AI小說、AI繪畫、AI設計等。

4.智慧（Wisdom）深刻瞭解人、事、物的真相，能探求真實真理、明辨是非，指導人類可以過著有意義生活的一種能力，這個領域牽涉人類自我意識、自我認知與價值觀，是目前AI尚未觸及的一部分，也是人類最難以模仿的一個領域。

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