AI 人工智慧
人工智慧 (AI) 是電腦科學的一個領域，致力於解決與人類智慧相關的常見認知問題，例如學習、解決問題和模式辨識。人工智慧 (通常簡稱為 "AI") 呈現出機器人或未來世界的景像，也就是說，AI 不再是科幻小說中虛構的機器人，而真正成為現代高階電腦科學中的現實。Pedro Domingos 教授是這個領域聲譽卓著的研究人員，提出機器學習的「五大流派」，包括：符號主義 (Symbolists)，源自於邏輯和哲學；聯結主義 (Connectionists)，神經科學的分支；進化主義 (Evolutionaries)，與進化生物學相關；貝葉斯派 (Bayesians)，採用統計學和概率方法；以及類比主義 (Analogizers)，源自於心理學。最近由於統計運算效率的提高，所以貝葉斯派的學者成功地讓「機器學習」在很多領域更向前邁進。同樣地，網路運算方面的進展也讓聯結主義流派的學者進一步發展「深度學習」這個分支。機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 這兩個電腦科學領域都是從人工智慧這個學科衍生出來的。
這些技術大體上分為「監督」和「未監督」兩種學習技巧，「監督」使用包含預期結果的訓練資料，「未監督」則使用不包含預期結果的訓練資料。
提供 AI 越多資料，它就會變得「越聰明」而且學習更快，企業每天產生這些資料讓機器學習和深度學習解決方案更加完備，包括從資料倉儲 (如 Amazon Redshift) 收集或擷取的資料、透過
Mechanical Turk 的「群眾」力量所產生的真實資料，或是透過 Kinesis Streams 動態探勘得到的資料等等。此外，由於 IoT
的出現，感應器技術讓需要分析的資料量大幅暴增，這些資料包含之前幾乎不曾接觸過的來源、地點、物件及事件資料。
資訊來源： https://aws.amazon.com/tw/machine-learning/what-is-ai/
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讓人工智慧玩捉迷藏，最後居然發展出連人類都想不到的策略!?
延伸文字閱讀
人工智慧（英語：artificial intelligence，縮寫為AI）
人工智慧於一般教材中的定義領域是「智慧主體（intelligent agent）的研究與設計」，智慧主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。約翰·麥卡錫於1955年的定義是「製造智慧機器的科學與工程」。安德烈亞斯·卡普蘭（Andreas Kaplan）和麥可·海恩萊因（Michael Haenlein）將人工智慧定義為「系統正確解釋外部資料，從這些資料中學習，並利用這些知識透過靈活適應達成特定目標和任務的能力」。
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人工智慧（Artificial Intelligence，AI），又稱人工智能，是計算機科學領域的部分範疇，意指讓機器具備和人類一樣的思考邏輯與行為模式。發展過程包括學習（大量讀取資訊、並判斷何時使用該資訊）、感知、推理（利用已知資訊做出結論）、自我校正，以及如何操縱或移動物品。
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「人工智慧是新時代的電力，未來將不會有任何現代產業與人工智慧無關，」前台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋曾這樣說。人工智慧AI點亮了新一代的科技前景，此後，人們快速利用巨量資料分析、展開機器學習，深究長久未解的問題，指向最佳決策。
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