生成式 AI 的出現並不是一蹴可幾，而是人工智慧發展長河中的自然演進。早期的 AI 系統並沒有「生成」能力，而是以 規則系統（Rule-based Systems） 為主。這類系統依靠人工專家設計大量的 if-else 規則，藉此模擬人類知識。雖然在特定領域能有效運作，但它的缺點是 缺乏彈性與延展性，無法應對複雜或未曾出現過的情境。

三個重要階段

1. 規則系統（1950s–1980s）

• 代表技術：專家系統（Expert Systems）

• 特點：依靠人工撰寫規則，能處理醫療診斷、故障排除等特定領域問題

• 限制：規則難以擴展，維護成本高

2. 機器學習（1990s–2010s）

隨著資料量與計算能力提升，AI 逐漸轉向 機器學習（Machine Learning）。演算法能透過大量資料進行訓練，減少對人工規則的依賴。這時期的代表性方法包括：

• 決策樹（Decision Trees）

• 支持向量機（SVM）

• 隱馬可夫模型（HMM）

雖然能進行分類與預測，但生成能力仍然有限，多停留在「重建訊號」或「模擬概率分布」的層面。

3. 深度學習與生成模型（2010s–至今）

真正的突破來自 深度學習（Deep Learning）。2014 年 Ian Goodfellow 提出的 生成對抗網路（GAN） 開啟了生成式 AI 新時代。隨後的 自回歸模型（Autoregressive Models） 與 Transformer 架構，更推動了 GPT、BERT、Stable Diffusion 等應用，讓 AI 從「分析數據」進化到「創造內容」。

小結

從早期僵化的規則系統，到靈活的機器學習，再到現今強大的深度學習，生成式 AI 的發展反映了 資料、算力與演算法三者的共同進步。它不僅是技術演進的結果，更是人類追求智慧化工具過程中的里程碑。