AI 基礎知識
什麼是機器學習？
機器學習（ML）是人工智慧（AI）的一個分支，讓電腦能從資料中學習，並隨著時間自動提升處理能力，無需詳細編程。換句話說，機器學習讓電腦能從經驗中「學習」，逐步提高預測的準確度，類似人類從現實經驗中學習的方式。
人工智慧在數位時代的角色
在日益數位化的社會背景下，人工智慧已不再是選項，而是個人、企業或國家追求永續發展與時代適應的必需品。人工智慧提供強大的分析與自動化能力，同時推動各領域的創新。
人工智慧會取代人類嗎？
「人工智慧會取代人類嗎？」這不是絕對的「是」或「否」。人工智慧會取代某些特定任務並改變我們的工作方式，但人類仍將因擁有機器無法具備的特質而持續扮演領導角色。
AI 實務應用
自動化、識別與預測——AI 的三大核心能力，正提升工作效率、改善服務品質，並開啟全新機會。
弱人工智慧與強人工智慧
弱人工智慧與強人工智慧都是理解人工智慧的重要概念。弱人工智慧已經存在於日常生活中，具有虛擬助理、推薦系統或自駕車等特定應用，在專門任務中展現高效率。
什麼是狹義人工智慧與通用人工智慧？
什麼是狹義人工智慧與通用人工智慧？核心差異在於狹義人工智慧「專精於一件事，而通用人工智慧則懂得多件事。」狹義人工智慧存在於我們周遭的特定應用中，而通用人工智慧則是打造完全智慧機器的宏大目標。
人工智慧如何運作？
人工智慧透過從經驗（資料）中學習來運作，就像人類從經驗中學習一樣。透過訓練過程，機器逐漸從樣本資料中歸納知識並形成模型以供後續應用。
人工智慧、機器學習與深度學習
人工智慧、機器學習與深度學習並非同義詞；它們具有層級關係且有明確區別。
人工智慧的常見類型
為了更好地理解人工智慧，通常會從兩個主要角度進行分類：（1）根據智慧發展程度分類（人工智慧相較於人類的智慧或能力），以及（2）根據功能與與人類相似度分類（人工智慧的運作與行為方式與人類智慧的比較）。
人工智慧的形成與發展歷史
本文由 INVIAI 提供，詳細回顧人工智慧的形成與發展歷程，從早期的概念構想、艱難的「AI 冬天」，到深度學習革命以及 2020 年代爆發的生成式 AI 熱潮。