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人工智能

人工智能是什麼?

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)是什麼?AI人工智慧的定義,是讓系統或電腦設備有模擬人類思考模式、邏輯與行為的能力,且能自行透過數據分析的過程,持續校正、進化。簡單來說,AI人工智慧就是讓電腦盡量像人類一樣思考、執行策略的科技。

既然人類會思考,為什麼又需要人工智慧?事實上,人類進一步解讀、分析資料的能力,已不及現有的龐大資料量——這時,就能請人工智慧代勞。人工智慧經過感知、學習、推理與校正等階段,深入大量數據、執行複雜且繁瑣的工作,協助人類突破限制,跨出過去的研究與應用疆界。

人工智能於一般教材中的定義領域是「智慧主體(intelligent agent)的研究與設計」,智慧主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。約翰·麥卡錫於1955年的定義是「製造智能機器的科學與工程」。安德烈亞斯·卡普蘭(Andreas Kaplan)和邁克爾·海恩萊因(Michael Haenlein)將人工智能定義為「系統正確解釋外部數據,從這些數據中學習,並利用這些知識透過靈活適應實現特定目標和任務的能力」。人工智能可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機,如學習和解決問題。人工智能是計算機科學的一個分支,它感知其環境並採取行動,最大限度地提高其成功機會。此外,人工智能能夠從過去的經驗中學習,做出合理的決策,並快速回應。因此,人工智能研究人員的科學目標是通過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。人工智能的四個主要組成部分是:

  • 專家系統:作為專家處理正在審查的情況,併產生預期或預期的績效。
  • 啟發式問題解決:包括評估小範圍的解決方案,並可能涉及一些猜測,以找到接近最佳的解決方案。
  • 自然語言處理:在自然語言中實現人機之間的交流。
  • 計算機視覺:自動生成識別形狀和功能的能力 。

人工智能的研究是高度技術性和專業的,各分支領域都是深入且各不相通的,因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題,其中之一是,如何使用各種不同的工具完成特定的應用程序。

AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、計劃、學習、交流、感知、移動 、移物、使用工具和操控機械的能力等。通用人工智能(GAI)目前仍然是該領域的長遠目標。目前弱人工智慧已經有初步成果,甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平,而且人工智慧的通用性代表著,能解決上述的問題的是一樣的AI程式,無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務,與人類的處理能力相同,但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究,比較流行的方法包括統計方法,計算智能和傳統意義的AI。目前有大量的工具應用了人工智能,其中包括搜索和數學優化、邏輯推演。而基於仿生學、認知心理學,以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。


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