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（AI）越來越多地出現在我們的日常生活中，從 Netflix 推薦的電影到 Waymo 等自駕車。你是否曾經好奇 人工智慧如何運作？每個智慧應用背後都有一個讓機器從資料中學習並做出決策的過程。
本文將探討一個易於理解的 人工智慧運作原理，特別聚焦於現代 AI 核心的 機器學習 系統。
AI 根據資料「學習」並做出決策
本質上，AI 是透過資料學習來運作的。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，而是提供大量資料，並自動發現資料中的 模式或隱藏規則。
接著，AI 利用所學來 預測或做決策，當遇到新資料時。這個過程類似人類學習：我們觀察許多範例，歸納結論，然後將經驗應用於新情境。
訓練過程中，系統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。當給予新（未見過）圖片時，模型會根據所學 預測是貓或狗。若預測錯誤，AI 可透過數學演算法微調以提升下次準確率。
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：
資料收集（輸入）
首先，AI 需要 輸入資料 來學習。資料形式多樣：數字、文字、圖片、音訊等，且通常需 仔細收集與準備。例如，要訓練 AI 辨識貓，需蒐集數萬張貓（及非貓）圖片並標註。
模型訓練（學習/訓練）
接著是 機器從資料中學習 的階段。輸入資料會送入 學習演算法（機器學習演算法），該演算法會在資料中 尋找模式或關聯，並逐步調整 內部參數 以符合資料。
以 人工神經網路（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 持續嘗試在訓練資料上預測，並根據預測與實際結果差異 自我修正（此過程稱為神經網路中的 反向傳播）。
預測/推論（推斷結果）
訓練完成後，AI 擁有一個 訓練好的模型。當接收到 新的輸入資料（未曾見過），AI 可 應用所學模型 來 做出預測或決策。
- 辨識貓狗的 AI 模型可看新照片並以一定信心預測「這是貓」
- 訓練於銀行交易資料的 AI 可預測哪些新交易可能是詐騙
- 訓練於醫療資料的模型可為新病患建議診斷
此階段稱為 推論 — AI 將所學知識應用於實際情境。
反饋與改進
AI（尤其是機器學習系統）的一大特色是能夠 隨時間自我改進。若 AI 產生結果並收到關於準確度的 反饋（例如人類指出預測正確與否），它可 調整模型 以更貼合資料。
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資料或調整模型架構／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慧。
AI 系統結合三大能力運作：從資料學習、運用邏輯推論結果，以及從錯誤中自我修正。學習階段，AI 從資料中收集並萃取資訊（形成「知識」）。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 持續優化運作以提升準確度。
— AI 核心運作原理
學習、推理與自我調整的結合，造就現代 AI 系統的強大力量。
一個簡單範例說明 AI 如何運作
讓我們用一個 實際範例 來說明上述過程：一個能自動回覆訊息的 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。
資料收集
聊天機器人訓練
用戶回應
隨時間改進
此範例清楚展示實務中 AI 如何「學習」與運作：從過去資料學習，應用於未來情境。無論是貓狗分類或客服問答，基本原理相同。
生成式 AI 如何運作？
近年 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、音訊）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
- 辨識模式
- 做出預測
- 分類資料
- 從既有選項中選擇
內容創造
- 創造新內容
- 生成文字、圖片、音訊
- 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 大量資料的深度學習，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：模型訓練於數十億字的文本（書籍、文章、網站），學習字詞與句子間的關係。
- 數百億參數
- 預測序列中下一個字
- 產生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「語言」，並依需求 創造新視覺作品。
- 基礎模型訓練於龐大資料集
- 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，創造新回應。結果是流暢的文字，反映訓練資料的語言風格，但內容全新。
這使得 ChatGPT 或 Midjourney 等程式能基於所學知識 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 的特點是它不僅辨識或分析，還能在某種程度上創造。當然，這種創造力仍基於 AI 所學 — 它結合並轉化見過的模式來創造新事物。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
主要重點整理
總結來說，AI 是透過從經驗（資料）中學習來運作，就像人類從經驗中學習一樣。透過訓練，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。
模式發現
AI 發掘資料中的 隱藏模式，有效解決問題
持續學習
系統透過 試錯 不斷提升效能
實務應用
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路 — AI 共同目標是 發現隱藏模式 以協助解決問題。憑藉龐大資料與強大運算，AI 已達成驚人成果，從精準影像與語音辨識，到能 自動撰寫文字與創作藝術。
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