8大關鍵字認識AI

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訂閱電子報 閱讀前期電子報   8大關鍵字認識AI AIKeywords AI的成長史與人類腦神經科學的發展密不可分，這也是為什麼大多數的AI專業術語，總是以人類特徵/特性命名的原因。

以下整理出認識AI必須要知道的8大關鍵字，每一個術語都是深厚的研究領域。

1.Artificialintelligence人工智慧 人工智慧一詞是指計算機工程的一個特定領域，著重在創建能夠收集數據、並做出決策和/或解決問題的系統，希望機器可以和人類一樣具有思考能力。

延伸： 能完全模仿人類的稱作StrongAI或ArtificialGeneralIntelligence(AGI)，目前尚未出現；當前的AI只處理特定問題，且以功能性為主，稱作應用AI(appliedAI,narrowAIorweakAI)。

兩者個差別在於多樣性。

  2.TechnologySingularity技術奇點，或稱科技奇點 …allthechangeinthelastmillionyearswillbesupersededbythechangeinthenextfiveminutes. Wired雜誌創辦人KevinKelly認為：「所有過去幾百萬年的改變，都將被未來五分鐘的改變所超越，那個臨界點。

」   3.Algorithm演算法 演算法像是一套有效率解決問題的方法。

因為只是一套「方法」，所以不光是給電腦用，一般人也常用的，例如常見的輾轉相除法求最大公因數。

只是有了電腦以後，我們把複雜的演算法寫成程式，讓電腦去運算。

  4.Machinelearning機器學習 人們常將機器學習跟人工智慧兩個詞交互使用，他們不完全一樣，卻是相關聯的。

機器學習是一個透過收集數據、反覆訓練的過程。

  5.Blackbox黑盒 指定AI特定行為時，AI會進行複雜的數學運算，而這個計算過程通常還難以被人類所理解（有時候人們也不認為有必要花太多時間搞清楚），只要最終系統輸出有用的信息就好。

當這種情況發生時，這個過程就被稱為「黑盒」學習。

  6.Neuralnetwork 類神經網路 這些網路以非常類似於人類神經系統和大腦的方法設計而成。

透過不同學習階段，神經網路讓AI能夠將資料分解為不同層級的數據，來解決複雜問題。

  7.Deeplearning 深度學習 透過一層層被傳遞的節點來傳達數據，經過矩陣運算，以模擬人類神經傳導的過程。

透過一層層被傳遞的數據，AI能自我建立對指定事物基本的了解。

深度學習也就意味著，AI開始學習「為什麼」而不是「理解」什麼。

  8.Reinforcementlearning 其中一個教導機器的方法，就像教人類一樣，用的是強化學習。

這個方法是給AI一個目標，但不清楚告訴他實踐的方法，像是「改善效率」、「找到方法」。

這時AI會預測情境、解讀報告，再由人類判定結果，記錄人類的回饋，機器會再繼續推算合適的解答。

  編輯整理/英語島編輯室 本文收錄於英語島EnglishIsland2017年10月號訂閱雜誌加入Line好友  AboutUs| 雜誌介紹| 應徵作者| 廣告刊登| FAQ| 聯絡我們 客戶服務專線：02-2721-5033傳真：02-2731-5946地址：台北市復興南路一段222號10樓 版權所有Copyright@2013~2021版權所有，轉載必究