人工智慧與機器學習深度解析

什麼是人工智慧 (AI)？

人工智慧是一個廣泛的術語，可以應用於我們生活的許多不同層面。過去它被用於電腦模擬、機器人設計和自然語言處理。然而，由於在大數據分析和機器學習方面的應用，AI 最近變得更加流行。那麼人工智慧到底是什麼呢？繼續閱讀來了解更多！

• 人工智慧可以用於許多不同的方式，這意味著它很難被定義。
• 根據 AI 創始人約翰·麥卡錫 (John McCarthy) 的說法，人工智慧「包含對智能代理的研究：它們如何在環境中感知和行動」。與機器學習不同，AI 不專注於解釋數據；相反，它專注於與人或環境互動。
• 我們看到這種互動的一種方式是透過自然語言處理 (NLP)。NLP 使用稱為深度神經網絡的演算法以及大型文本資料庫，使電腦能夠理解人類的語音和文本，用於翻譯等目的。隨著電腦程式開始執行更複雜的任務，如跨境語言翻譯，
• 總而言之，AI 包含複雜的演算法，可以利用機器學習技術/機器學習演算法來建立預測模型。
• AI 可以利用深度學習演算法，這將在下面的部落格中解釋。
• AI 可以有一個學習過程來建立他們的預測模型，因此會有一些初始的試錯過程。

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有哪些不同類型的系統？

人工智慧可以分為兩個不同的類別：

• 弱人工智慧。
• 強人工智慧。

什麼是弱人工智慧？

弱人工智慧是一個不具備強 AI 能力的系統，而是依賴人類輸入或預先程式化的演算法。弱 AI 經常用於網站和行動應用程式中，因為它們不需要持續更新新數據。使用弱 AI 還可以防止當資訊被一家公司集中存儲時可能發生的安全漏洞。像這樣的系統可能仍然看起來很智能，但它們的智能來自其他地方 - 通常是根據反饋迴路進行調整的人類或最初設置它們的程式設計師。

什麼是強人工智慧？

強人工智慧是指這樣的機器：隨著運算能力、機器人學研究和其他相關技術的進步，它們有朝一日將變得像人類一樣聰明（甚至更聰明），當它們達到其全部潛力時；這些神經網絡是根據大腦中發現的那些建模的。

當人工智慧很強大時，它可以做很多事情。這些包括下棋和圍棋比任何人類都要好，或者駕駛沒有方向盤的汽車。強 AI 將有能力以人們今天無法想像的方式獨立思考。它將能夠根據從經驗中學到的東西自主做出決定，就像人類現在所做的一樣，但速度更快、更準確，因為它的運算能力相對於我們來說是如此強大。

將強 AI 視為通過使用深度學習模型的強化學習來演進。它總是自我修正機器學習模型以使其更加準確。它可以通過利用各種機器學習演算法來模擬人類智能。

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人工智慧的好處是什麼？

人工智慧有各種形式，包括預測分析，它使用電腦程式來分析數據集並對未來事件做出預測；機器人技術，其中機器或機器人無需人類輸入即可自主完成任務；自然語言處理 (NLP)，它分析人們如何口頭或書面溝通，以理解意義和意圖等。

所有這些領域都以人工智慧作為基礎，因此可以理解其應用範圍實際上有多廣泛。隨著如此多的組織將 AI 採用到他們的實踐中，我們很快就會看到一些驚人的結果，這只是時間問題。

一個這樣的例子是 DeepMind，它在 2014 年被 Google 以 4 億美元收購，以幫助公司解決氣候變化、醫療保健或教育等各種問題。

在 2016 年 11 月，他們能夠使用 AI 大幅減少 Google 其中一個數據中心的能源消耗 - 削減了 40% 的成本，而對性能水平沒有任何明顯影響！

這只是眾多例子中的兩個，顯示了人工智慧不僅對商業，而且對整個社會都產生了巨大影響。AI 有許多用途，但隨著自動化浪潮的到來，重要的是要問自己如何確保人工智慧為社會服務而不是與我們為敵。有了 AI，人類不需要一遍又一遍地做同樣的任務。

然而，重要的是這些技術要透明，以便在使用自動駕駛汽車或醫療診斷軟體等 AI 技術時保持社會的信任。

什麼是深度學習？

深度學習是使用人工神經網絡在大型數據集中提取或尋找模