人工智能如何運作？
人工智能透過從經驗（數據）中學習來運作，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歸納知識，並形成模型以便日後應用。
人工智能（AI）正日益融入我們的日常生活，從 Netflix 推薦的電影到 Waymo 等自動駕駛汽車。你是否曾經好奇 人工智能如何運作？每個智能應用背後都有一個讓機器從數據中學習並做出決策的過程。
本文將探討一個易於理解的 人工智能運作原理，特別聚焦於現代 AI 核心的 機器學習 系統。
AI 根據數據「學習」並做出決策
本質上，AI 是透過數據學習來運作的。AI 系統（尤其是使用機器學習的系統）並非為每種情況編寫固定規則，而是提供了 大量數據，並自動發現數據中的 模式或隱藏規則。
然後，它們利用所學知識在遇到新數據時 進行預測或做出決策。這個過程類似於人類學習：我們觀察許多例子，得出結論，然後將經驗應用於新情況。
在訓練過程中，系統會逐步調整內部參數以 提升準確度。結果，AI 形成一個能辨識圖片是貓還是狗的 模型。當給予一張新的（未見過的）圖片時，模型會根據所學知識 預測是貓還是狗。如果預測錯誤，AI 可以透過數學演算法進行微調，以提升下次的準確度。
AI 學習過程的四個關鍵步驟
簡單來說，AI 的學習與運作過程通常包含以下 關鍵步驟：
數據收集（輸入）
首先，AI 需要 輸入數據 來學習。數據形式多樣：數字、文字、圖片、音頻等，通常需 精心收集與準備。例如，要訓練 AI 辨識貓，就需收集數萬張貓與非貓的圖片並標註。
模型訓練（學習/訓練）
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（機器學習演算法），該演算法會在數據中 尋找模式或關聯，並逐步調整 內部參數 以符合數據。
以 人工神經網絡（深度學習常用）為例，訓練即是透過多次迭代調整神經元間連結的 權重。AI 持續嘗試在訓練數據上預測，並根據預測與實際結果的差異進行 自我修正（神經網絡中稱為 反向傳播）。
預測/結果產生（推理）
訓練完成後，AI 擁有一個 訓練好的模型。當接收到 新的輸入數據（未曾見過），AI 就能 應用所學模型 來 做出預測或決策。
- 辨識貓狗的 AI 模型可對新照片預測「這是貓」並給出信心度
- 基於銀行交易數據訓練的 AI 可預測哪些新交易可能是詐騙
- 醫療數據訓練的模型可為新病人建議診斷
此階段稱為 推理 — AI 將學到的知識應用於實際情境。
反饋與改進
AI（尤其是機器學習系統）的一大特點是能夠 隨時間自我改進。若 AI 產生結果後收到關於準確度的 反饋（例如人類指出預測是否正確），它可以 調整模型 以更貼合數據。
回到貓狗分類例子：若模型誤判（如將狗誤認為貓），工程師可加入更多困難案例的數據或調整模型架構/超參數，讓 AI 學得更好。透過持續更新，AI 隨時間變得越來越準確與智能。
AI 系統透過結合三大能力運作：從數據學習、運用邏輯推理結果，以及從錯誤中自我修正。學習階段，AI 從數據中收集並提取資訊（形成「知識」）。推理階段，AI 利用所學知識處理新情況並產生結果。透過自我修正，AI 持續優化運作以提升準確度。
— AI 核心運作原理
這種學習、推理與自我調整的結合，造就了現代 AI 系統的強大能力。
一個簡單例子說明 AI 如何運作
讓我們用一個 實際例子 來更清楚說明上述過程：一個自動回覆訊息的 AI 聊天機器人。假設你想打造一個支援客戶、能自然回答越南語問題的聊天機器人。
數據收集
聊天機器人訓練
用戶回應
持續改進
此例清楚展示實用 AI 如何「學習」與運作：從過去數據學習，應用於未來情境。無論是貓狗分類還是回答客戶問題，基本原理相同。
生成式 AI 如何運作？
近期 AI 的一大熱門趨勢是 生成式 AI — 能夠 創造新內容（如文字、圖片、音頻）且前所未有的 AI 系統。那麼生成式 AI 如何運作？它有何不同？
分類與預測
- 識別模式
- 進行預測
- 分類數據
- 從現有選項中選擇
內容創作
- 創造新內容
- 生成文字、圖片、音頻
- 結合學習到的模式
- 產出原創作品
事實上，生成式 AI 也是基於 大量數據的深度學習，但模型訓練目標不只是預測或分類，而是根據學到的模式 生成新輸出。
大型語言模型
以 ChatGPT 這類 大型語言模型 為例：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係。
- 數百億參數
- 預測序列中的下一個詞
- 生成流暢且具上下文的回應
AI 藝術生成器
像 Midjourney 和 DALL-E 這類 AI 藝術生成器，透過 深度學習圖像的「語言」，按需 創造新的視覺作品。
- 基礎模型在龐大數據集上訓練
- Transformer 架構
- 創意內容生成
使用時，ChatGPT 不會回覆預先儲存的答案，而是根據學到的機率逐字選擇下一個詞，產生流暢且反映訓練語言風格的全新內容。
這使得 ChatGPT 或 Midjourney 等程式能基於學到的知識 生成新內容（文字、圖片、音樂等），而非僅從既有答案中選擇。
生成式 AI 的特點是它不僅識別或分析，還能在一定程度上創造。當然，這種創造力仍基於 AI 所學——它結合並轉化所見模式來創造新事物。但結果多樣且豐富，使生成式 AI 成為內容創作、設計、娛樂等多領域的強大工具。
— 生成式 AI 的力量
主要重點總結
總結來說，人工智能透過從經驗（數據）中學習來運作，就像人類從經驗中學習一樣。透過訓練，機器逐漸從樣本數據中 歸納知識，並形成模型以便日後應用。
模式發現
AI 發掘數據中的 隱藏模式，有效解決問題
持續學習
系統透過 反覆試錯 不斷提升效能
實際應用
從 影像辨識 到 自動文字生成 及藝術創作
雖然底層演算法多樣，從簡單決策樹到擁有數十億參數的深度神經網絡，AI 的共同目標是 發現隱藏模式 以協助解決問題。憑藉龐大數據與強大運算，AI 已取得驚人成果，從精準的影像與語音辨識，到能 自動撰寫文字與創作藝術。
關注 INVIAI，掌握最新 AI 知識！
