人工智慧是指由人類製造出來的機器表現出來的智慧，它可以研究的範圍很廣，如：演繹、推理和解決問題，還有知識表示法 (屬於認知科學和人工智慧兩個領域，它研究人類如何儲存和處理資料，並運用在人工智慧上，讓程式能夠處理，達到人類的智慧) 、規劃與學習、自然語言處理 (探討如何處理及運用自然語言，包含認知、理解及生成) 、機器感知、機器社交、創造力等，而我們常常聽到的機器學習(machine learning)是屬於人工智慧的一部分，深度學習(deep learning)又屬於機器學習的一部分。

一、發展策略
• 白箱(White Box) - 白箱就是了解人到底是怎麼思考、怎麼推理，讓電腦用和我們大腦思考時一樣的規則來運作，做跟我們一樣有智慧的動作或決定，如：專家系統
• 黑箱(Black Box) - 黑箱則是因為太複雜我們不太清楚，所以有什麼Input它就產生跟我們人很像的Output，如：深度學習

二、人工智慧分類
1980年代美國哲學家 John Searle提出人工智慧分類
• 強/泛人工智慧(Strong A.I.) - 電腦能擁有意識、性格、情感、社交，在有意識之下做出推斷的能力
• 弱人工智慧(Weak A.I.) - 沒有自主意識、單一領域，如：Google AlphaGo、IBM Watson、自駕車

在記憶方面，人的記憶除了容量有限，還會有長期、短期記憶，會遺忘甚至有假記憶的情況

三、知識階層圖/金字塔
• 從資料到資訊階層的差別就是離散的到有些連結，資訊再往上到知識階層就變成有結構化的
• 在人工智慧的策略上就是從不同的階層往上，追求到最上層智慧階層

參考資料
http://scimonth.blogspot.com/2018/03/blog-post_56.html
https://www.youtube.com/watch?v=o2jh709WjAM&list=PLdSWxzxDhd3G1ZA1VG3zBUjiSHmjuRFdm