Day1 AI初探討 人工智慧到底是什麼

前言

不知不覺已經在這個實驗室待了一年了，暑假的到來也代表每年實驗室的傳統「鐵人賽」要開賽了，去年分享了一個基礎的python框架FLASK，今年在開賽前想了很久到底要分享甚麼，所以就把一些過去學到的機器學習整理出來，並決定再做一些功課來跟大家分享「機器學習」相關的技術，順便加強自己對於這方面的理解，期待完賽那天的到來。

今天第一天的文章，就從輕鬆的文章開始進入主題，帶大家來認識人工智慧吧。

人工智慧是什麼?

人工智慧(Artificial Intelligence，AI)是電腦科學中的一個領域，顧名思義就是指由人類製造出來的機器所表現出來的智慧，這種智慧讓機器能夠模擬、延伸甚至超越人類的智力活動，如學習、推理、解決問題、感知環境和語言理解。隨著技術的進步，人工智慧已經成為現代科技的重要組成部分，現在已經廣泛應用於各個領域，在我們身活周遭已經隨處可以見到人工智慧的應用了。

人工智慧的歷史和發展

• 1940-1950年代：起源
  • 1943年：沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）提出了第一個人工神經網絡模型，這是AI理論的基礎。
  • 1950年：艾倫·圖靈（Alan Turing）發表了著名的論文《計算機機械與智能》，提出了圖靈測試（Turing Test），用來判斷機器是否具有人類智能。
• 1990-2000年代：機器學習的興起
  • 1997年：IBM的深藍（Deep Blue）擊敗世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），標誌著AI在某些專業領域的卓越表現。
• 2010年代：深度學習和AI的繁榮
  • 2011年：IBM的沃森（Watson）在美國節目《Jeopardy!》中擊敗人類選手，展示了AI在自然語言理解和數據檢索方面的進步。
  • 2012年：深度學習（Deep Learning）技術的突破，Geoffrey Hinton及其團隊在ImageNet競賽中取得了驚人的成績，帶動了AI的第二次浪潮。
  • 2016年：AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍李世乭，顯示了深度學習和增強學習的強大能力。

一直到現在2020年代，人工智慧從其誕生到今天，經歷了多次高潮與低谷。隨著技術的不斷進步和應用的擴展，AI在改變我們生活的各個方面發揮了巨大作用，如醫療、金融、交通和娛樂等方面，都已經在各個領域得到廣泛應用。

人工智慧的類型

• 弱人工智慧(Weak Artificial Intelligence)
  • 也稱為狹義人工智慧（Narrow AI），是指在特定任務上表現優異的AI系統，他不需要具有人類完整的認知能力，甚至是完全不具有人類所擁有的感官認知能力，只需要設計得看起來像是有智慧就可以了。而常見的像是語音助手（如Siri和Alexa）、圖像識別軟體和推薦系統這些大家熟知的，就是弱人工智慧的應用。
  • 特點：
    • 執行速度：比人類更快，可以提升組織的生產力和效率。
    • 專注性：只能回答具體問題，無法回答抽象問題。
    • 依賴數據：基於預先訓練的數據集和特定算法進行操作。
• 強人工智慧(Strong Artificial Intelligence)
  • 又稱為通用人工智慧（General AI），這類AI能夠執行任何人類能夠完成的智力任務，強人工智慧通常把人工智慧和意識、感性、知識和自覺等人類的特徵互相連結。目前強AI仍然是理論上的概念，尚未實現。
  • 特點：
    • 廣泛性：具備人類級別的認知和推理能力，能夠處理各種複雜任務。
    • 學習能力：能夠通過經驗和數據自我學習和適應環境變化。
    • 靈活性：不僅限於特定任務，能夠應對新情境和新問題。
• 超人工智慧(Super Artificial Intelligence)
  • 這是指超越人類智能的AI，能在各個領域表現出色，且擁有自我意識和思考能力。但這個仍然是未來的遠景，而且會面臨很多的倫理和技術挑戰。電影中出現的機器人毀滅人類就是發生在這個階段。
  • 特點：
    • 超越性：智力和能力遠超人類，能在各個領域表現出色。
    • 自我意識：具備自我意識和主觀意圖，能夠自主決策和行動。
    • 無限學習：能夠不斷自我完善和學習，達到無限進步的能力。

人工智慧的挑戰與未來

在人工智慧的發展帶來了無數的機遇，但同時也伴隨著許多挑戰和倫理問題。

• 許多AI模型，特別是深度學習模型，被視為黑箱，其內部運作機制難以解釋，這會降低使用者的信任度和接受度。
• AI系統可能因訓練數據中的偏見而產生偏見，這會導致在決策過程中不公平對待某些群體或個人。
• AI系統依賴大量數據進行訓練和運行，這些數據常包含個人敏感信息。確保數據在收集、存儲和處理過程中的安全與隱私保護成為一大挑戰
  在倫理上也常會
• AI系統需要大量個人數據進行訓練和運行，這涉及到個人隱私的保護。
• 當AI系統做出錯誤決策或導致損害時，責任應由誰承擔是個複雜的問題。
• AI系統可能因訓練數據中的偏見而產生不公平的決策，這可能會加劇社會不平等。

結語

今天文章是輕鬆地介紹，我們需要知道隨著人工智慧技術的快速發展，AI已經在我們的生活中扮演了越來越重要的角色。然而，AI的發展也帶來了一系列挑戰和倫理問題。我們需要在享受技術帶來的便利和進步的同時，認真思考和解決這些問題。通過完善的法律法規、技術創新和社會共識，我們可以確保人工智慧在未來的發展中，對人類社會帶來更多的正面影響。期待在這次「鐵人賽」中，能夠與大家一起深入探討和學習人工智慧的相關技術，共同迎接AI時代的到來。