什麼是AI人工智慧？快速理解AI人工智慧的基礎概念
ChatGPT引發革命，回首AI當初的熱潮，從AlphaGo開始的熱議，讓"人工智慧－Artificial Intelligence"逐漸在世人心中種下新科技的種子。如果你問AI是什麼？從字面上引申出的知識學來看，可以追溯回千年以前的哲學一門。拉回到近代的工業革命時期，則是人類首次意識到人力被機器取代的現實已經到來。二十世紀中期開始的計算機時代，走過真空管、電晶體到現在的極大型積體電路，電腦硬體的世代更迭造就了電腦軟體的蓬勃發展，而人工智慧(Artificial Intelligence)漸漸地發展成為電腦科學領域中的一門顯學，A.I.從1956年正式誕生到現在，六十四個年頭過去了，從弱人工智慧(Weak A.I.)到現今眾多科學家與工程師極力發展的強人工智慧(Strong A.I.)，我們正在這一波科技躍進的浪頭上。如果你現在還說不出AI人工智慧是什麼？透過本篇將讓你快速了解人工智慧(AI)，讓你輕鬆站上AI商機的浪尖！
什麼是 AI 人工智慧？帶你秒懂AI人工智慧在做什麼
人工智慧(Artificial Intelligence)，大意就是要讓機器能夠具備人類的思考邏輯、行為模式和決策能力，人類從出生那刻起就開始不停止地學習和模仿，而人工智慧技術的生命週期也極為相似，從感知、學習、邏輯推理、統計機率、修補校正甚至是做出行為動作等等，從人類的習性去模仿，進而發展出類似於人類的初階智慧，但目前仍無法達到完全等同人類的強人工智慧(Strong A.I.)。
人工智慧 (AI) VS. 機器學習 (ML)！認識AI關鍵技術
A.I.有三個關鍵技術，機器學習、專家系統、人工神經網路，而近期發展火熱的機器學習則分成五大流派，包括邏輯和哲學的符號主義 (Symbolists)、神經科學分支的聯結主義 (Connectionists)、生物學的進化主義(Evolutionaries)、統計學和概率方法的貝葉斯派 (Bayesians)、心理學的類比主義 (Analogizers)。
AI的過去與現在！完整解析AI人工智慧的演進發展
過去的基礎人工智慧AI發展
二十世紀末期，傳統的人工智慧無法容許誤差的缺點被大型商用系統給淘汰，改以投入統計學模型為基底的機器學習(Machine Learning)，其成本較低、彈性佳且允許誤差的特性，幾乎取代掉傳統人工智慧而成為現今發展的主流技術。隨著不斷進步的MCU、CPU、GPU甚至是專為機器學習處理設計的NPU，加上支援向量機(SVM)模型的橫空出世，更是讓機器學習又往深度學習這一技術分支去發展，更有效地分類(或分群)來處理各式結構化、半結構化甚至是非結構化的資料，替人類省去金錢與時間成本並提升工作的執行效率。
人工智慧AI現況，淺談機器學習 (ML)與深度學習 (DL)
機器學習 (Machine Learning) 和深度學習 (Deep Learning) 這兩個技術分支都是從人工智慧這個學科衍生出來的，上述兩類技術的核心概念皆為數據分析，大致可以分為「監督式學習」和「非監督式學習」，「監督式學習」使用能預期結果的訓練資料，而「非監督式學習」則使用無法預期結果的訓練資料。人工智慧處理的問題能再分為「迴歸問題」和「歸類問題」。迴歸問題會從輸入的資料庫中找出脈絡，利用分析來發展出相對應的程式，藉此預測並做出準確的判斷，歸類問題則可將輸入的資料區分出不同類別，簡而言之，提供 A.I. 越多的資料，它就會學習的越快且變得越聰明。
AI人工智慧應用無所不在，展望科技趨勢新未來！
人工智慧參與其中的領域很廣且項目很細，凡舉娛樂、教育、醫療、金融、製造、零售、交通、農業、博弈等等，都可以看到人工智慧參與其中的跡象，實際應用像是機器學習與深度學習下的語音辨識、影像辨識、自然語言處理、聊天機器人、推薦引擎、廣告投放、大數據分析都可以算是其現今普遍的應用。
A.I.確確實實地改變了人們的工作及生活型態，像是密集勞動力為主的產業和社會環境，減少傳統產業中的重複性工作並帶來新的作業方式，提高生產效率並降低產出成本，協助傳統經濟走向智慧化轉型。現在許多科技業、電信業甚至是金融業都求才若渴，希望能導入A.I.來強化自家提供給客戶的加值型應用。隨著技術不斷地提升，在可期盼的未來裡，終將實作出幾近人類的A.I.系統來協助個人或企業解決各式各樣的問題，營造更便利、更智慧、更貼心的感受。
AI正悄悄改變你我生活，抓住未來科技新趨勢，成為人工智慧的推手！