什麼是AI人工智慧？

用一句話來解釋

人工智慧（Artificial Intelligence, AI ），如果用一句話來解釋，就是指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。通常是指電腦能「模擬」人類思維過程或能「展現」人類的行為能力。例如：推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等

當然，關於「什麼是人工智慧」，還有很多學者對它提出其他解釋和見解。

強人工智慧與弱人工智慧

1945年人類就發明了第一台電腦，自從發明電腦以來，我們便始終渴望著能讓電腦擁有類似人類的智慧。

當年AI技術尚未真正發展起來，哲學家與人文學家已就這個問題做過許多廣泛的討論。根據這個問題，美國哲學家約翰．瑟爾(John Searle)便提出了「強人工智慧」(Strong A.I.)和「弱人工智慧」(Weak A.I.) 的分類，主張兩種應區別開來。

強人工智慧受到電影與科幻小說的影響，強調電腦將能擁有自覺意識、性格、情感、知覺、社交等人類的特徵。另一方面，弱人工智慧主張機器只能模擬人類具有思維的行為表現，而不是真正懂得思考。他們認為機器僅能模擬人類，並不具意識、也不理解動作本身的意義。簡單來說，若有一隻鸚鵡被訓練到能回答人類所有的問題，並不代表鸚鵡本身瞭解問題本身與答案的意義。

圖靈測試

1950年數學家暨電腦科學家圖靈（Alan Mathison Turing）提出了著名的「圖靈測試」理論：如果一台機器與人類對話、而不被辨別出己方的機器身分時，便能宣稱該機器擁有智慧。這可以算是人工智慧的一種檢測方式。

雖然關於人工智慧是否能真正模仿或取代人類，還有很長一段路要走，不過在現今的電腦科學界，科學家關心的焦點其實是放在──我們能用人工智慧「解決什麼樣的問題」。

AI人工智慧是怎麼發展起來的？

1950年代的電腦科學方起步，從科學家到一般大眾都對於電腦充滿無盡的想像，然而，人工智慧的研究很快便面臨了瓶頸──機器程序是由人類撰寫出來的，當人類不知道一個問題的解答時，機器同樣不能解決人類無法回答的問題。另一個問題是，當時電腦的計算速度尚未提升、儲存空間也小、數據量更不足夠，硬體環境上的困境使早期人工智慧只能解一些代數題和數學證明，難以在實務上有所應用。

1965年Intel創始人摩爾觀察到半導體晶片上的電晶體每一年都能翻一倍；到了1975 年，這個速度調整成每兩年增加一倍，電腦的運算能力與儲存能力同時跟著摩爾定律高速增漲。如今，電腦的運算能力約為30年前的100萬倍。而硬體儲存成本下降、運算能力增強，加上海量數據，今日的人工智慧已能從資料中自行學習出規律。

所以現今的人工智慧技術，包含機器學習、深度學習，辨識透過大量資料讓電腦透過「學習」資料的特徵而產生智慧。

2016~2017年圍期人工智慧Alphago陸續擊敗韓國棋王李世石與中國棋王柯潔，人工智慧在特定領域，透過大量的、快速的「學習」，證明是可以超越人類。

也因此，我們便善用人工智慧能學習、增強效率的特性上，讓它整合學習了多重領域的「知識與技能」，如「影像辨識」、「語音辨識」、「自然語言處理」等，因而能也清楚的辨識人類所看到世界，也可以理解人類的語言並運用電腦合成的與因來回答個人化的問題。

人工智慧開始以各種形式融入人類社會

對大多數而言，離我們最近的人工智慧就是手機與電腦了，只要對著手機講話，就會有語音回應，並幫忙確認行程或播打電話，提供最適當的行車路線規劃，這些都歸功於人工智慧的進步．而youtube上的推薦影片、line聊天機器人、自動駕駛車、癌症辨識診斷、智慧監控犯罪預防等等，這些應用服務也會越來越智慧，成為們日常生活中的幫手。

人工智慧和我們的未來

人工智慧可以處理人類無法負擔的工作量，即使是非常大量的資料，也可以在瞬間處理完畢，更可以早一步找出錯誤與問題，這麼優秀的助手，確實可能取代人類的工作，導致有些人失業，但是人工智慧無法取代人類的創意與思考，也無法與人產生緊密的情感連結，所以未來我們有可能因為人工智慧的高效能而減少工作時間、把更多時光拿來人相處或創新上。

關於什麼是人工智慧，你還可以參考：

人工智慧
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD

圖靈測試
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%89%BE%E4%BC%A6%C2%B7%E5%9B%BE%E7%81%B5

機器是如何學習與進步？
http://scimonth.blogspot.com/2018/03/blog-post_56.html