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什麼是機器學習？
機器學習（Machine Learning，簡稱ML）是人工智能（AI）的一個分支，讓電腦能從數據中學習，並隨時間提升處理能力，而無需詳細編程。換句話說，機器學習幫助電腦從經驗中「自我學習」，逐步提高預測的準確度，類似人類從現實中學習的方式。
AI 在數碼時代的角色
在數碼社會日益發展的背景下，AI 不再是選擇，而是個人、企業或國家若想持續發展及適應時代的必然條件。AI 帶來強大的分析與自動化能力，同時激發各領域的創新。
AI會取代人類嗎？
「AI會取代人類嗎？」並非絕對的「會」或「不會」。AI會取代某些特定任務並改變我們的工作方式，但人類仍將憑藉機器無法擁有的特質，保持主導地位。
AI 在現實生活中的應用
自動化、識別與預測——AI 的三大核心能力——正助力提升工作效率、改善服務質素，並開拓更多新機遇。
弱人工智能與強人工智能
弱人工智能與強人工智能都是理解人工智能的重要概念。弱人工智能已經並且正在日常生活中存在，具體應用包括虛擬助理、推薦系統或自動駕駛汽車，在專門任務中展現出高效能。
AI 狹義與通用 AI 是什麼？
AI 狹義與通用 AI 是什麼？核心差異在於 AI 狹義「專精於一項事物」，而通用 AI 則「懂得多項事物」。AI 狹義存在於我們周遭的具體應用中，而通用 AI 則是打造全面智能機器的雄心目標。
AI 如何運作？
AI 的運作方式是透過從經驗（數據）中學習，就像人類從經驗中學習一樣。透過訓練過程，機器逐漸從樣本數據中概括知識，並建立模型以便日後應用。
AI、機器學習與深度學習
AI、機器學習與深度學習並非同義詞，而是具有層級關係且明顯不同的概念。
常見的人工智能類型
為了更深入了解人工智能，人們通常會從兩個主要角度來分類人工智能：(1) 根據智能發展程度分類（人工智能相較於人類的智慧或能力水平），以及 (2) 根據功能及與人類相似程度分類（人工智能的運作方式及行為與人類智慧的比較）。
人工智能的形成與發展歷史
本文由INVIAI提供深入解析人工智能的形成與發展歷程，從最初的構想，經歷艱難的「人工智能寒冬」階段，到深度學習革命及2020年代爆發的生成式人工智能浪潮。