關於人工智慧
人工智慧聲勢看漲， 近年來，這項技術已經不再侷限於實驗室和生硬的論文裡，而是活生生地實現於你我生活當中。到底什麼是人工智慧？為何這項技術突然間像打通任督二脈，突飛猛進？它正在扭轉各大產業生態，為人類生活帶來一場翻天覆地的巨大改變。
用同心圓最能簡單說明三者之間的關聯，最早技術者在探討的人工智慧是最外層最大的那個圓，接著是後續發展的機器學習，最後促使人工智慧技術產生爆炸性發展的深度學習，則是最裡面的那一個圓。簡單來說關係結構為人工智慧＞機器學習＞深度學習！
人工智慧 是指由人造機器所表現出來的智慧，實質上，人們可以將人工智慧看作類似於正常的人腦，具備常識推理，形成意見或社會行為及預測分析等能力。
但是，人工智慧是個總括概念，其中匯聚多種技術，例如像機器學習、深度學習、 自然語言處理、神經網路等，要讓機器像人類一樣具有學習和判斷能力，必須利用大量數據進行訓練，也就是所謂的「機器學習」，讓機器透過學習，訓練後擁有判斷並預測的能力。
舉例來說，當Google DeepMind 的 AlphaGo 項目在2016年初擊敗韓國圍棋棋王李世乭時，當時媒體使用「人工智慧」、「機器學習」和「深度學習」這幾個名詞來描述 DeepMind 的致勝方式，這三者雖皆是 AlphaGo 擊敗李世乭的原因，卻並非指同一件事情，其中各有巧妙不同。
機器學習 – 讓機器擁有智慧的第一步
機器學習是用最基礎的方法來通過演算法做分析數據，從中學習以及判斷或預測現實世界裡的某些事，並非手動編寫帶有特定指令的軟體程序來完成某個特殊任務，而是使用大量的數據和演算法來訓練機器，讓它學習如何執行任務，最早由學者們構思出機器學習的概念，多年來也發展出決策樹學習、歸納邏輯、叢集、強化學習等演算法，然而這些都沒有達到廣義人工智慧的最終目標，也未實現狹義人工智慧的一小部分目標。
其實近年來最擅長應用機器學習的領域就是電腦視覺，不過仍得靠大量人工編碼作業來完成工作，還不到讓人驚艷的程度，例如自動駕駛應用，倘若天氣起霧時，發生無法看到標誌的情況，或者標誌被樹遮住了一部分，目前的電腦視覺和影像檢測技術過於脆弱又太容易出錯 ，還未達到媲美人類視覺的水準，一直到了深度學習的出現才有重大突破，時間和正確的學習演算法改變了一切。
深度學習 – 延伸機器學習的發展與進化
從早期機器學習又衍生出人工神經網路，這已有幾十年的發展歷史。我們對大腦生物學的理解，也就是所有神經元之間相互連接，成為發展神經網路的靈感。這些人工神經網路的各層，連結和數據傳播方向呈現離散狀態，不像生物大腦中的任何神經元，可以在一定的物理距離內連接其它神經元。
像是你可以將一個圖像切成一堆碎片，並且輸入到神經網路的第一層，接著第一層的獨立神經元將數據傳遞給第二層，第二層神經元再傳給第三層，一直傳到最後一層並產生出最終結果。
目前在一些情景內通過深度學習技術來訓練機器辨識圖像，表現比人類更優秀，從辨識貓咪到確認血液裡的癌症指標，以及Google 的 AlphaGo 學會了遊戲，並且反覆跟自己比賽來調整神經網路，訓練它進行圍棋比賽並擊敗現實人類。
感謝深度學習為人工智慧創造出一個光明的未來
深度學習開創出眾多機器學習方面的實際應用和全面推廣人工智慧領域，解決了許多任務，看起來有可能實現機器幫手的夢想，像無人駕駛車，更佳的醫療預防服務，甚至可以推薦更好看的電影或美味食譜，這些都已實現或在不遠的道路上，人工智慧正是處在當下和未來，我們要感謝因為深度學習的發展，讓整個智能世界有了實現的機會。
撰文者/ TibaMe AI人工智慧課程總監 Ryan
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