什麼是 AI 人工智慧?

什麼是 AI 人工智慧?

來談談 AI 人工智慧 (Artificial Intelligence)

近年來,人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 一直是一個很常見的科技名詞,在各行各業或是日常生活中,大部分的人或多或少都曾經聽說過。

但,到底什麼是 AI 呢?

本質上來說,AI 就是程式語言演算法的集合體,這些演算法能對資料進行分析、預測,而構成這些演算法的就是很多學生在大學時都學過的數學以及程式語言;但,大部分的人應該都不會在意這些背後的數學及資訊工程,真正想關注及了解的是 AI 主要能拿來做什麼以及能夠做到什麼?

以一般使用者的角度來看,AI 人工智慧最主要被用來 對結果進行分析判斷與預測讓系統有能力去學習並適應不同環境,而我們並不需要知道在其中程式或系統背後到底是如何運算的。舉個生活上的例子,醫院想要讓拍攝X光的系統具備自動偵測腫瘤的能力,比如 Figure 1 裡這些拍攝好的X光照片,如何在這些照片中讓系統自動找出腫瘤就是 AI 能用運用的地方。

patients’ X-ray images
Figure 1: 病人的X光照片

當有了想要應用的目標之後 …

一但有了想要應用 AI 的目標,下一步我們就需要考慮 資料 的問題。對 AI 系統來說,大量且相關的資料是非常重要的

以腫瘤偵測的例子來說,為了建立自動偵測腫瘤的系統,我們就需要用到大量病人的X光照片資料。在有了資料之後,接著就需要考慮在這個 AI 系統中會用到的演算法了,演算法及 AI 模型的這個部分主要是研究員、分析師、資料科學家…等才會需要去實際接觸到。在演算法的部分,最常被談到及運用的就是 機器學習 (Machine Learning, ML)深度學習 (Deep Learning, DL) ,關於 ML 及 DL 我們在之後的文章中有較為詳細的比較,在此就不多提了。

回到腫瘤偵測的例子,當我們提供結果 (比如「偵測到腫瘤!!」、「一切正常!!」) 以及輸入內容 (病人的X光照片) 給在系統中的演算法時,這些演算法就會想辦法找出他們之中的關聯,也就是說,當某張X光照片出現某種特定的圖樣時,這個自動偵測的 AI 系統就會提示我們 「這個病人身上有腫瘤!」,以上是 AI 運用的其中一個例子,在實際運用上,因為 AI 系統很擅長找出 輸入資料和輸出結果中間的關聯性,因此很常被運用在輔助這種需要進行 分析判斷及預測 的領域。

總而言之

AI 是一個很廣泛的總稱,由 人製造出來的機器 所表現出來的智慧 就能稱之為 AI,通常 AI 主要指透過電腦程式或系統來呈現人類智慧的技術 ,能夠進行預測、判斷、自主學習的系統也能被稱作 AI,而 AI 最常被提到的特質就是讓系統具備與人工匹配的能力、讓系統能處在最理想的狀況下運行以及讓系統能夠自主學習和對狀況進行反應。因為這些 自主學習 隨環境適應演變 的特性,在談到 AI 的時候是無法避開機器學習 (Machine Learning, ML) 甚至深度學習 (Deep Learning, DL) 等演算法的,在下篇文章中我們會詳細的去介紹及比較 AI、ML 和 DL 此三者的不同。

希望此篇文章能讓幫助您對 AI 有一個基礎的了解,我們之後會有更多 AI 領域以及關於機器學習的文章,敬請期待!

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References

撰文者:鄭杰峰
美國喬治亞理工學院 電機博士
迎棧科技 技術專欄作家

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