AI是現今的最夯話題，相關產業的股票不停飆漲，成為投資人看好的產業，科技業人力的需求也不停上升。就讓我們用三十天來了解生成式AI的概念、意義、展望、隱憂與問題，其中內容會包括實作。

在台灣，由於高齡化問題嚴重，醫療與長照人員的負擔越來越大，這三十天的內容會讓生成式AI與醫療產業相互結合，看看台灣的醫療在生成式AI上使用了哪些技術？還有哪些技術可以發展或改善。

一、人工智慧（artifical intelligence，縮寫為AI）
並非人的智慧，是讓「機器展現的智慧」。不過，每個人對於人工智慧定義皆不相同，因此這一詞沒有一個標準定義。並沒有一個技術叫人工智慧，這是一個目標。

二、生成式人工智慧（generative AI）:機器產生複雜[註一]有結構的物件（對比人工智慧，定義較明確）
ex:文章（一連串文字所組成）、影像（一堆像素所組成）、語音（一堆取樣點所組成）
註一：複雜的程度要到無法窮舉-在近乎無窮大的可能中找出適當的組合
因此，生成式人工智慧是人工智慧的一種，並以深度學習達成。其實只要收集夠多資料，找出函式就可以做生成式AI。可是，我們收集的問題不論如何都是不夠的，所以，機器要能夠產生從來沒有看過的東西，需要「創造力」。
就是使用「文字接龍」，舉例來說chatgpt不會把答案直接回答出來，而是利用文字接龍把答案呈現。
在chatgpt上發問：台灣最高的山是哪座？他會預測這句子接哪個字合理，發現接「玉」合理，把玉貼到前面，做文字接龍，接「山」合理，把山貼到輸入，沒有要輸出後此句子（回答）就結束了。這個文字接龍的模型被稱為語言模型。文字接龍的答案有限，從有限選項中選出答案，使原本很困難的問題就只是成為文字接龍的問題，而不用在近乎無窮大的可能中找出適當的組合。