我們對 AI 的想像常常從電影、新聞或某個聊天機器人的驚艷回答開始。但真要理解 AI，是從一個更樸實的問題開始的：到底什麼樣的事情，AI 做得比人還好？什麼時候我們應該放心地讓它接手，什麼時候則應該有所保留？
從人類的角度來看，「聰明」這件事有無數種表現方式。有人擅長語言、有人對數字特別敏感、有人則是畫畫一流。這些都可以說是一種 intelligence。而 AI 呢？它的「聰明」跟我們很不一樣。電腦特別擅長處理有明確規則、能量化資料的問題。比方說下棋、算數學、分類商品、推薦音樂——這些都是標準的 AI 擅長題。尤其是當有大量數據可供分析時，它的效果甚至遠超人類。過去我們會說這是 "predictive AI"，也就是靠模式、機率去推論下一步該做什麼。你為什麼在 YouTube 上一直被推薦剛好會點開的影片？Spotify 為什麼總是那麼懂你？就是因為他們很早就掌握了「預測性人工智慧」這套技巧。當然，現在大家談的更多是 "generative AI"。像 ChatGPT 就是一個標準範例——它不只是推論，而是生成答案、內容甚至圖像。這就好比你不只問它「我要去哪吃飯？」，它還會幫你寫一封推薦信、設計行程，甚至告訴你吃完要去哪拍照比較有感覺。這種能力來自超大規模的訓練資料與更複雜的模型結構，對於「推陳出新」特別有幫助。
不過這些能力其實背後都靠一件事：模型訓練。AI 沒有所謂「自我」或「意圖」，它只是在大量資料中找規律。這些規律，有時來自人類標記好的資料（叫做 supervised learning），有時來自機器自己分群的嘗試（unsupervised），也有那種邊嘗試邊得到獎勵的（reinforcement learning）——就像養一隻 AI 小狗，給牠餅乾教牠跳圈圈。
舉幾個常見的 AI 技術例子：
- K-Nearest Neighbor（KNN）：找到最像你想分類東西的其他例子，就近原則
- Regression：預測趨勢，像是天氣愈熱冰淇淋賣得愈好這種模式
- Naive Bayes：根據各個特徵去算「屬於某一類的機率」，用在像是垃圾郵件分類、詐騙預測
- K-means Clustering：AI 自己看資料怎麼自然分群，常見於顧客分群或推薦系統
這些演算法就像廚房工具，各有用途，也能混著用，這就是 "ensemble modeling"。有時我們會堆疊不同的模型、比對各自預測結果，來讓最終的推論更準確。
如果資料量太大，或者想讓系統自己學出更深的模式，就會用到人工神經網路（ANN），尤其是深度學習（deep learning）架構。你可以想像這是一堆「數學神經元」的合作網路，每一層都處理一點點資訊，像過濾器一樣一層層抽象出更高層次的理解。
這類網路會自己根據「錯多錯少」來修正自己，這過程用到像是 gradient descent、backpropagation 的機制，聽起來技術性，但本質上就是——每次猜錯了，就往正確方向微調一點。
最終，它會變得非常「準」，但也有一個問題：它可能只會那些它訓練過的東西，太新的情況，它可能就亂猜。這叫做 overfitting 或 underfitting 的問題，簡單說就是「太死背」或「學太少」。
AI 沒有情感、沒有常識，但它非常擅長把數字資料化，然後從中找到你我可能沒發現的規律。它可以是一個很棒的輔助工具，但前提是——你知道自己想解決什麼問題。
而學懂 AI，其實也沒有那麼神祕。你不需要懂程式，也不需要數學有多強。你只要能理解它的本質、強項與限制，就足以把它用在對的地方，產生價值。
在 AI 時代裡，懂工具比當工具更重要。
而這，就是為什麼我們該學會用 AI。