寫這一系列文章，也讓我對人工智慧有更進一步的了解，從機器學習分類一路到深度學習，當人工智慧遇上其他科技領域會產生的各種新火花，近期的應用，到後面可能會引發的問題，在資安方面又該做出什麼規範，都讓我深深了解到人工智慧在現在和未來所帶來的無限可能，這項技術在各國都是發展技術中的第一項研究，投入了大筆資金，希望能得到反饋。人工智慧看完美強大，但其實但並非萬能。

(圖來自參考文章)
 
從文章中，可以看到這四個象限，橫軸為樣本多寡，縱軸為情境故事的相關，仔細來看，就可以發現人工智慧對於需要故事性的事情較不擅長，雖然人工智慧的結構是仿人腦，但機器依然很難複製出人類可能有的情緒，能分析但較難表達。對於分析方面，因為技術越來越成熟，使得它能越來越普及，收集到的資料也如海量而來，當來源多了，機器學習和深度學習能做出的模型也就會和現實慢慢靠近，經過演算法和複雜的數學計算系統，分析出來的結果，可能會比人腦所分析的正確率來的更高且穩定性也高，所用時間也會短許多。所以要辨識、診斷病情和故障的預測，這些種種人工智慧都能完成，現在不能未來也有可能會達到。基本上，只要和情境故事情緒無關的，人工智慧的程度都能超越人類。
 
「人工智慧能預測成功率，但無法預測未來」

只要和故事相關，光蒐集讓資料能蒐集到一定的量就已經是困難，就更不可能可以做到預測，而且當蒐集的資料都是片面，要讓機器做出適當的判斷是無法辦到的事情，就算預測出來，也只能當作參考，並不太代表現實可能會和預測的相同，人無法做到的事情，那也不用期待人工智慧能擁有預測未來的能力。
 
人工智慧擁有無限可能，但能發展的極限也發常明確，好好運用就能帶來無限商機且也能提高各產業的品質，要如何發展，別因人工智慧期待過度而失去信心，這是現在到未來，各國科技領域都必須面對的課題。
 
參考文章：
https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5095340

實作範例：