什麼是人工智慧?
這是電腦系統用來模擬類似人類認知功能 (例如學習和解決問題) 的能力。
人工智慧 (AI) 如何運作?
電腦系統使用數學與邏輯，來模擬人類用於從新資訊學習並做出決策的推理。
人工智慧電腦系統會根據現有資料中的模式進行預測或採取動作，然後可從其中的錯誤學習，來提高精確度。成熟的 AI 處理新資訊的速度非常快又精確，因此對於複雜的案例來說相當實用，例如自動駕駛汽車、影像辨識程式和虛擬助理。
AI 與資料科學的關聯性
AI 與資料科學都涉及擷取、分析和收集大型資料集，但兩者有不同的目標。AI 著重於電腦如何根據資料來做出決策。而資料科學則重視使用數學、統計資料和機器學習，來從資料擷取見解。
AI 與機器人的關聯性
機器人通常同時具有實體型態和控制軟體。由 AI 軟體控制的機器人會自主移動，而不需要人類的直接指示。但並非所有機器人都是由 AI 控制，而且並非所有 AI 都需要實體型態。
人工智慧類型
狹義人工智慧 (狹義 AI)
狹義人工智慧 (有時稱為「弱 AI」) 是指電腦系統在執行狹隘定義工作優於人類表現的能力。
狹義 AI 是人類目前已達到的最高 AI 開發層級，您在真實世界中看到的所有 AI 範例都屬於此類別，包括自動駕駛車輛和個人數位助理。這是因為即使 AI 看起來像是自己在即時思考，但實際上是在預先決定的架構中協調數個狹義程序，並做出決策。AI 的「思考」並不涉及意識或感情。
通用人工智慧 (通用 AI)
通用人工智慧 (有時稱為「強 AI」或「人類水平的 AI」) 是指電腦系統在任何智慧工作中優於人類表現的能力。這是您在電影中看到的 AI 類型，其中機器人有意識思維，並會依照自己的動機行動。
理論上，已達成通用 AI 的電腦系統，將能夠解決非常複雜的問題、在不確定的情況下運用判斷，並在目前的推理中結合過去的知識。其具備與人類同等的創意和想像力，並能進行比狹義 AI 範圍更廣的工作。
超級人工智慧 (ASI)
已達成超級人工智慧的電腦系統，將能夠在大部分領域中有優於人類的表現，包括科學創意、一般智慧和社交技能。
機器學習服務
機器學習是電腦系統遵循以達成人工智慧的程序。其使用演算法來識別資料中的模式，接著使用這些模式建立能進行預測的資料模型。
機器學習模型會在資料子集上訓練。當用來訓練模型的資料正確代表要分析的完整資料集時，演算法可計算出更精確的結果。當機器學習模型已經過訓練，足以快速精確地執行其工作，而且值得信賴時，就會達成狹義 AI。
深度學習
深度學習是進階的機器學習類型，使用受到大腦結構啟發的演算法網路，也稱為神經網路。深度神經網路具有巢狀神經節點，其所回答的每個問題都會衍生出一組相關的問題。
深度學習通常需要在大型資料集上訓練；深度學習的訓練集有時是由數百萬個資料點所組成。深度神經網路在這些大型資料集上訓練之後，就能夠處理比淺層網路更多模稜兩可的情況。因此適用於影像辨識之類的應用程式，其中 AI 必須先找出圖形邊緣，才能識別影像中的內容。深度學習也可用在訓練 AI 下西洋棋這類的複雜遊戲中，AI 甚至超越人類的技能。
人工智慧的範例
世界各地企業已在各式各樣的應用程式中使用 AI，而智慧技術是其中一個蓬勃發展的領域。以下是現今運用 AI 的一些實際範例:
自動駕駛汽車
世界上最複雜的一些 AI 範例是自動駕駛汽車及其他具自主能力的車輛。這些系統會協調多個程序來模擬人類駕駛所使用的推理。其使用影像辨識來識別標誌、號誌、交通流量和障礙物，並選擇到達目的地的最佳路徑。此外，這些系統還能即時傳送和接收資料，主動診斷問題並更新軟體。
Bot 和數位助理
交談是讓人們進行溝通的自然方式，而隨著 AI 技術的進步，交談式介面已變得越來越普遍。某些介面的用途較侷限；人們使用這些介面只進行一項工作，例如訂電影票或將 Twitter 對話編譯成一篇報導。其他介面則比較像個人助理，可協助進行各種不同的工作。但所有交談式介面都會使用自然語言理解 (NLU) 來解讀要求 (也稱為表達)，並以相關資訊回覆。
推薦引擎
AI 最常見的用途之一就是根據歷程記錄資料來推薦商品。例如，當媒體串流服務推薦接下來要觀看或聆聽的內容時，會使用 AI 來分析您過去觀看或聆聽的內容、根據其屬性篩選所有可用的選擇，然後呈現您最有可能考慮的選項。當您在網站上購物，而該網站推薦要加入購物車的配件或相關商品時，也會以類似的方式使用 AI。
垃圾郵件篩選器
許多電子郵件平台使用 AI 來防止垃圾郵件塞滿您的收件匣。當新的電子郵件寄達系統時，AI 會分析其是否有任何表示垃圾郵件的跡象。如果電子郵件符合足夠的條件，則會標示為垃圾郵件並加以隔離。當您提供意見反應時 (修正不正確的旗標或標示篩選未攔截到的垃圾郵件)，系統會從該意見反應學習並調整參數。
智慧家庭技術
幾乎任何可讓家裡自動化的東西都使用 AI。例如，接聽命令的智慧燈泡、了解您個人喜好並可在一天當中自行調整的智慧調溫器，以及在不需要指示的情況下就知道如何根據居家平面配置移動的智慧吸塵器。
醫療資料分析
世界各地的醫療組織使用 AI 來協助研究、檢測、診斷、治療和監控。有些醫療機構使用 AI 來分析細胞組織範例，並提供更精確的診斷。有些公司使用 AI 來分析臨床資料，並找出病患的治療有哪些缺失。還有些公司使用 AI 來分析數十億種化合物，協助化學家更快研發成功，並找出適合臨床試驗的候選藥物。
人工智慧的優勢
AI 為大部分產業提供真正的優勢。以下是企業已經見證過的一些主要優點:
全天候可供使用
由於電腦系統沒有與人類相同的生物需求，因此智慧型系統可以工作一整天而不中斷。
大規模通訊
透過 Bot 和虛擬助理，公司可以一次為更多地點的更多人員提供指引和支援。
自動進行重複的工作
使用 AI 進行重複且耗時的工作，有助企業的員工專注於更具策略性和影響力的工作。
更快、更精確的決策
AI 可減少人為錯誤，這對極需仰賴資料進行判斷並涉及大量複雜計算的決策很有幫助。
更相關的推薦
AI 可協助您根據客戶的興趣和習慣，為其提供更相關的推薦和建議。
開始使用 AI 進行實驗
建立和訓練機器學習模型、為應用程式注入智慧，並透過知識採礦將非結構化資訊轉換成可搜尋的資料。開始免費使用 12 項 AI 服務 12 個月。