AI 如何運作？淺顯易懂的解說

人工智能（AI）正日益融入我們的生活，從 Netflix 推薦的電影建議，到 Waymo 等公司的自動駕駛汽車。你是否曾經好奇過 AI 是如何運作的？每一個智能應用背後，都有一個讓機器能從數據中學習並做出決策的過程。

在這篇文章中，我們將以淺顯易懂的方式探討AI 的運作原理，特別聚焦於作為現代 AI 核心的機器學習（machine learning）系統。

AI 根據數據「學習」並做出決策

本質上，AI 是基於從數據中學習來運作的。與其被固定程式編寫以應對所有情況，AI 系統（尤其是使用機器學習的系統）會被提供大量數據，並自行尋找數據中的模式（pattern）或隱藏規律。

接著，它們會利用所學知識來預測或做出決策，當遇到新的數據時。這個過程類似於人類學習：我們觀察大量例子，總結經驗，然後將經驗應用於新情境。

例如，若要教 AI 辨別貓與狗的圖片，我們會收集數千張貓和狗的照片，並為它們標註（例如：哪張是貓，哪張是狗）。AI 演算法會分析這龐大的圖片庫，自動尋找有助於區分貓狗的特徵，可能是貓的鬍鬚、不同的臉型等。在學習過程中，系統會逐步調整內部參數，使其辨識準確度不斷提升。

最終，AI 會形成一個能辨識貓狗的模型。當輸入一張全新圖片時，模型會根據所學知識預測該圖片是貓還是狗。若預測錯誤，AI 可透過演算法調整模型，提升下次的準確度。

AI 根據數據學習並做出決策

簡單來說，AI 的學習與運作通常包含以下主要步驟：

數據收集（Input）

首先，AI 需要輸入數據來學習。數據可以是多種形式：數字、文字、圖片、聲音等，且通常會被仔細收集與準備。例如，要訓練 AI 辨識貓，我們需收集數萬張貓（及非貓）圖片並標註。此階段數據的質量與數量至關重要——數據越多越多元，AI 學習效果越好。

模型訓練（Learning/Training）

接著是機器從數據中學習的階段。輸入數據會被送入學習演算法（machine learning algorithm），該演算法會尋找數據中的模式或關聯，並逐步調整內部參數以更貼合數據。

以人工神經網絡（在深度學習中常見）為例，訓練過程即是反覆調整神經元間連結的權重（weights）。AI 持續在訓練數據上嘗試預測，並根據預測與實際結果的差異進行自我修正（此過程稱為神經網絡中的反向傳播）。

重要的是，這階段 AI 是從經驗（樣本數據）中學習，就像學生透過練習題目：犯錯後吸取經驗並調整。

做出預測/結果（Inference）

訓練完成後，AI 會擁有一個已學習的模型。當接收到新的輸入數據（未曾見過的），AI 可應用模型來做出預測或決策。

例如，訓練完成的貓狗辨識模型能看一張新圖片並預測「這是貓」的機率。同理，從銀行交易數據學習的 AI 可預測新交易是否為詐騙；或從醫療數據學習的模型能為新病人提供診斷建議。這階段稱為推論（inference），即 AI 將所學知識應用於實際情境。

調整與優化（Feedback & Improvement）

AI（尤其是機器學習系統）的一大特點是能夠隨時間自我優化。若 AI 做出結果後收到關於準確度的反饋（例如人類指出預測正確與否），它可透過調整模型來提升表現。

以貓狗分類為例，若模型誤判某些圖片，工程師可補充這些困難案例的數據，或調整模型架構與超參數，讓 AI 持續學習。透過不斷更新，AI 會隨時間變得更準確、更智能。

這就像你根據老師的指導修正錯誤作業並累積經驗。對於某些特殊 AI 系統（如遊戲中的強化學習），自我調整甚至會在運行過程中持續進行：AI 嘗試行動，若結果不好，下次會避免；若結果好，則強化該行為。

總體而言，AI 系統結合三大能力：從數據學習、運用邏輯推理得出結果，以及從錯誤中自我調整。在學習階段，AI 從數據中收集並提取資訊（形成「知識」）。

進入推論階段，AI 利用所學知識處理新情境並產生結果。透過自我修正，AI 持續優化運作方式以提升準確度。正是這種學習、推理與調整的結合，造就了現代 AI 系統的強大能力。

淺顯易懂的 AI 運作範例

讓我們透過一個實際例子來更清楚說明上述過程：AI 聊天機器人自動回覆訊息。假設你想打造一個能以自然越南語回答問題的客服聊天機器人。

數據收集：你需要大量對話數據來教聊天機器人理解語言及回應方式。這些數據可能是數百萬條客服對話中的問題與標準答案，或來自網絡（論壇、社交媒體）經過整理清洗的資料。每個問題都會配對正確答案（標籤），供聊天機器人學習。
訓練聊天機器人：你選擇一個語言 AI 模型（例如大型Transformer神經網絡），讓它「閱讀」所有收集的對話數據。模型會學習如何將問題與合適答案連結，並掌握自然流暢的語言使用。隨著反覆訓練，聊天機器人提升了理解上下文與合理回應的能力。它會學到當客戶問「我忘記密碼，該怎麼辦？」時，回答應該指導如何重設密碼，而非答非所問。這過程就像新員工閱讀數千個問答腳本以熟悉業務。
回應用戶：當聊天機器人上線後，客戶輸入新的問題（模型未曾見過的原文），聊天機器人會分析問題，根據所學知識提取核心意圖（例如客戶在詢問忘記密碼），然後生成合適回答。若訓練充分，回答會自然且準確，猶如人類撰寫。
持續優化：每次互動後，我們可告知聊天機器人回答是否正確（根據客戶反饋或客服評價）。若回答不佳，該互動數據會被加入訓練資料庫，供下一輪改進。如此，聊天機器人不斷完善知識與回應方式。這正是 AI 自我優化的循環。

上述例子清楚展示了 AI 如何「學習」並運作：從過去數據中學習，應用於未來情境。無論是貓狗分類還是客服問答，基本原理是一致的。

淺顯易懂的 AI 運作範例

生成式 AI 如何運作？

近年 AI 領域一大熱門趨勢是生成式 AI（Generative AI）——這類 AI 系統能創造全新內容，如文字、圖片、聲音，這些內容以前未曾存在。那麼生成式 AI 的運作機制是什麼？它有何不同？

事實上，生成式 AI同樣基於從大量數據中深度學習，但不僅是預測或分類，模型被訓練用來根據已學習的模式生成新的輸出。

以大型語言模型（如 ChatGPT）為例：該模型在數十億字的文本（書籍、文章、網站）上訓練，學習詞語與句子間的關聯。它的結構是一個非常深的神經網絡（擁有數十億參數），能夠預測下一個詞。

使用時，ChatGPT 不會從記憶中直接複製答案，而是根據已學習的機率逐字生成新的回答。結果是一段流暢的文字，反映訓練資料的語言風格，但內容卻是全新創作。

換句話說，像 ChatGPT、Midjourney、DALL-E 等生成式 AI透過對該領域「語言」（人類語言、圖像、音樂等）的深入學習，根據需求創造新作品。它們配備了極大型的深度學習模型——稱為基礎模型（foundation models）或大型語言模型（LLM），在龐大數據與特殊演算法（如語言處理中的Transformer）上訓練。

這使得 ChatGPT 或 Midjourney 能夠創造新內容（文字、圖片、音樂等），而非僅從預設答案中選擇。例如，當你要求「寫一個會編程的貓的故事」時，ChatGPT 會根據語言知識和無數故事範例，創作出一個全新的故事。

生成式 AI 的特點是它不僅能識別或分析，還能在某種程度上具備創造力。當然，這種創造力仍基於 AI 所學——它拼接與變化已見過的模式，形成新內容。但結果往往多樣且豐富，使生成式 AI 成為內容創作、設計、娛樂等多領域的強大工具。

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