iPAS初級AI 應用規劃師-AI的定義與分類
一、什麼是人工智慧（AI）？
人工智慧指的是模擬人類智慧的系統或機器。這些系統能夠在給定複雜目標的情況下，通過規則推理或從資料中學習，進而做出達成目標的最佳決策。AI的獨特之處在於它能隨著資料的輸入，自主產生新的決策結果，而無需人工介入調整其核心結構。
例如，想像一個AI系統被設計來預測天氣。它可以根據歷史氣象資料和即時數據，推斷未來幾天的天氣模式，並隨著新資料的輸入不斷優化預測結果。這種能力使得AI在醫療、金融、交通等領域中具有廣泛應用的想像空間。
二、弱AI、強AI與超級AI的區別
AI的發展根據智慧的廣度和深度，AI可分為弱AI（狹義AI）、強AI（通用AI）和超級AI（ASI）：
1. 狹義人工智慧（Narrow AI / Weak AI）
- 定義：狹義AI專注於執行特定任務，並在這些狹窄領域中超越人類能力。它依賴預設規則或訓練資料，無法處理超出範圍的問題，也不具備意識或情感。
- 應用：自動駕駛汽車，能在特定道路條件下自主駕駛，但無法應對完全陌生的環境。 個人數位助理（如Siri），能回答問題或設定提醒，但不理解用戶情感。
- 現狀：目前所有實際應用的AI都屬於狹義AI。
2. 通用人工智慧（General AI / Strong AI）
- 定義：通用AI指的是能在任何智慧任務中達到或超越人類水平的系統。它不僅能推理和解決複雜問題，還能在不確定性中做出判斷，甚至展現創意和想像力。
- 想像應用：一個通用AI能同時完成寫作、醫療診斷和科學研究，且表現不亞於人類專家。
- 現狀：通用AI仍是理論概念，尚未實現。
3. 超級人工智慧（Super AI / ASI）
- 定義：超級AI是在大多數領域（包括科學創意、一般智慧和社交技能）全面超越人類的系統。它可能具備自主學習和自我進化的能力。
- 想像應用：超級AI能自行設計新AI系統，或解決人類數世紀未解的科學難題。
- 現狀：屬於未來假設，引發倫理與安全討論。
三、AI、機器學習與深度學習的關係
AI、機器學習和深度學習之間存在層層遞進的關係：
1. 人工智慧（AI）
- 範圍：AI是最廣泛的概念，涵蓋所有模擬人類智慧的技術。它包括規則推理（如早期專家系統）和資料驅動學習。
- 目標：讓機器執行需要智慧的任務，如決策、問題解決等。
- 應用：從簡單的計算機到複雜的自動化系統。
2. 機器學習（ML）
- 範圍：ML是AI的子領域，專注於從資料中學習並建立預測模型。它減少了對人工編寫規則的依賴。
- 方法：利用演算法（如線性回歸、決策樹）分析資料模式。
- 應用：垃圾郵件過濾器根據用戶標記學習識別垃圾郵件。
3. 深度學習（DL）
- 範圍：DL是ML的分支技術，模擬人腦神經網路結構，使用多層神經網路處理複雜資料。
- 優勢：能處理模糊或非結構化資料，如影像、語音。
- 應用：影像辨識系統識別照片中的物體，需數百萬圖片訓練。
四、機器學習的四大類型
機器學習根據訓練資料的特性和學習方式，可分為以下四大類型：
1. 監督學習（Supervised Learning）
- 運作方式：監督學習使用標記過的訓練資料（即輸入和對應的正確輸出已知）來訓練演算法。演算法通過學習輸入與輸出之間的關聯，建立一個模型。當輸入新資料時，模型即可預測輸出結果。
- 應用：預測客服中心電話數量，根據過去的通話記錄和日期，預測某一天的來電量，以便安排人力。 房價預測：利用房屋面積、位置等標記資料，預測特定房屋的價格。
- 特點：需要大量標記資料，適合明確的預測任務。
2. 非監督式學習（Unsupervised Learning）
- 運作方式：非監督式學習處理未標記的資料，演算法自行分析資料結構，找出隱藏的模式或群組。最終結果通常是將資料分為不同的類別。
- 應用：數位服務用戶分群，根據使用行為，將用戶分為「高活躍用戶」和「低參與用戶」，幫助企業制定行銷策略。
- 特點：無需人工標記資料，適合探索未知模式。
3. 半監督式學習（Semi-Supervised Learning）
- 運作方式：結合少量標記資料和大量未標記資料進行訓練。標記資料用於初步訓練模型，未標記資料則增強模型的泛化能力。
- 應用：影像分類，用少量標記的貓狗圖片訓練模型，再利用大量未標記圖片提升準確性。
- 特點：在標記資料稀缺時特別有用，兼具監督與非監督學習的優勢。
4. 強化學習（Reinforcement Learning）
- 運作方式：演算法在特定環境中採取行動，並根據結果獲得獎勵或懲罰。通過反覆試驗，演算法優化行為以最大化總獎勵。
- 應用實例：AlphaGo，透過與自己對弈，學習最佳下棋策略，最終擊敗人類頂尖棋手。 自動駕駛汽車：根據道路狀況調整駕駛行為，目標是安全到達目的地。
- 特點：適合需要長期策略的動態環境。
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