今日事項：簡單了解 AI 的定義與分類

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在昨天我們已經建立好心理建設，要來好好認識這些「AI 怪獸」了，那首先問題就來了－－所謂的 AI、AI 唸著唸著大家都習慣了，但到底什麼是「AI」？

所以我們第一步要做的就是，先來看看 AI 的定義。

AI 的定義

即為讓機器模仿人類的技術，使機器能夠執行原本需要人類智慧才能完成的任務，如學習、推理、解決問題、感知環境等

首先我們來看一下這張圖片：

其實除了 AI，最近應該也很常聽到什麼機器學習、深度學習，巴拉巴拉很多聽不懂的東西。

但其實他們是一個大家庭，只不過代表的事情不同罷了。

AI 的中文是「人工智慧」，其實就是所有廣義上的大領域，舉凡是讓機器模仿人類的技術，都可以被歸納在 AI 的範圍裡面。

比方說自動駕駛、能夠自己送餐的機器人、聊天與圖片生成……等等等等，全部都是 AI 的範籌。

而我們這次的主題「生成式 AI」就更是了。

用最簡單的方式來說的話，就是當你走進神奇寶貝的世界，除了人之外，你看到的就都是神奇寶貝（？）

機器學習（Machine Learning）

先說「模型」，因為後面會很常出現，模型是由各種數據與演算法構成的，GPT-5 是一個模型、Midjourney-v7 也是一個模型，可以簡單想像成一個模型就是一隻神奇寶貝

機器學習是 AI 中的一種訓練方法，透過讓模型「學習」的方式進行訓練，讓機器可以做到我們希望他做的事情。

在機器學習中有三大分類，其實也就是三種不同的學習方式，可以簡單想像成像是在訓練神奇寶貝：

1. 監督式學習（Supervised）：

   在訓練的時候就先準備好題目與答案，讓模型從答案中去學習要怎麼回答問題。而在專業術語上來講，一個答案就是一個標籤（Label）。

   簡單來說就是在訓練神奇寶貝的時候，在開始前就直接先告訴牠當遇到草系的敵人時，用火系技能會更加有效，等下次再遇到同樣的敵人時，就知道要使用什麼樣的技能。

2. 非監督式學習（Unsuperviced）：

   與監督式學習剛好相反，只給了題目，所以模型需要在沒有答案的情況下慢慢歸納出近似的分類。

   也就是說當神奇寶貝在面對各種對手的時候，會慢慢摸索出規律－－當遇到那些對手的時候自己會是弱勢，遇到誰的時候我可以打出更多的攻擊，而這些對手可能都共同有什麼特徵？

3. 強化學習（Reinforcemen）：

   強化學習與前兩者不同的地方是，是透過環境變數來訓練機器的行為，比如透過獎勵或懲罰機制讓機器知道怎麼做是好的，從而摸索出最佳的行動策略。

   比如在神奇寶貝什麼都不懂的時候帶出去戰鬥，也不告訴他出什麼樣的招式會必較好，而是採取打贏了有糖果吃 or 打輸了會餓肚子的方式，讓牠知道贏了才是對的，所以會自己想著要怎麼贏。

（以上只是比喻，本文中沒有任何神奇寶貝受到傷害@@）

深度學習（Deep Learning）

簡單來說，就是透過多層次的思考，讓機器比其他的學習方法聰明了不只半點！

深度學習就比較複雜一點了，深度學習最主要做的就是模擬人類大腦的神經，不只是對單一規則做學習或簡單分類，而是透過多層的神經網路進行層層的特徵提取與判斷，最後才做出決策。

這邊的特徵提取可以想成是神奇寶貝在對決時，看見對手後得到的特點，比如紅色的可能是火系、長什麼樣子可能對應到哪個角色等等。

透過這樣的多層「思考」，牠不會單純的僅有「草系就用火招」的概念，而是可能會先：看看這個對手是誰 → 分析對手是什麼屬性 → 回想過去的戰鬥經驗 → 推演可能的戰術 → 決定最佳的出招方式。

這樣的方式讓模型可以想的更多，也可以做的更多，所以近年來發展的生成式 AI 等等技術，大多是基於深度學習。

AI 的分類

AI 可以有兩種分類方式，第一種是以他所做任務的類型來進行分類，另一種則是用他的「智慧程度」進行分類。

以 AI 的不同「類型」進行分類

三種類型的不同分別是：生成新事物、判斷分類、推測未來

以 AI 的不同「智慧程度」進行分類

自從 ChatGPT、Midjourney 出世，影響社會各層面開始，就有許多人在喊著「 AI 要毀滅世界啦！！」

但這是真的嗎？現在是還沒有看出跡象（說不定他們隱藏的很好），但是倒是有許多諸如被引誘自殺、殺人等等的新聞被爆出來。

或許在擔心他們毀滅世界之前，我們要先擔心人類自己會不會把自己或世界給玩沒了……

人類自己都還沒有搞懂人性呢，人性本善、人性本惡爭了幾百年還沒爭出個結果，倒是現在評 AI 善惡評的挺歡。我倒是覺得人生來本就無善惡，所謂的好壞都是世人自己分的，跟生出來的小孩有什麼關係咧。

同樣的，這些 AI 本身也就是技術，所謂的好壞也是人教的。畢竟給他餵什麼資料、調什麼參數，他就會長成什麼樣子，甚至還沒有像人類基因上的干涉。

那除了性格上面的好壞，最能用來分類的就是「智慧」了，用來他們可以做些什麼、做到什麼程度。

弱 AI（專用 / 狹義 / 應用型）

只能在特定領域完成任務的 AI

比如聊天機器人、翻譯軟體、圖像生成軟體，在單一領域中再怎麼聰明也一樣，不管是多益 990 還是智商 180，其實都歸類在弱 AI 的階段。

就像是在動畫中大部分常見的神奇寶貝，單屬性的只會電擊或發送小火球，就算是一隻會了十萬伏特的皮卡丘，也只算一般的神奇寶貝。

強 AI（通用型 - AGI）

具備和人類一樣的通用智慧，可以跨領域解決問題

到了這個階段，可以很簡單的理解成這是「一個有思想與行為能力的人」了，其實就像是普通的人，可以對談、交流、思考。最重要的就是不會受限在某一個或幾個領域，而是可以靈活應對各種情境。

就像是一隻可以學會不同技能，在面對不同屬性時都可以靈活應對的神奇寶貝，比如夢幻，幾乎能夠學會所有屬性的技能。

超級型 AI

智慧遠超人類，能自我學習、進化

這個基本上還是處於非常非常幻想的階段，在這個時候也別想著要怎麼學 AI、AI 會不會毀滅世界了，他屑不屑毀滅你還是一個問題……

如果硬要比喻的話，可能就像神奇寶貝裡的阿爾宙斯（傳說是世界中的創世神），世界上的生物、人類會的不會的他都會，這種時候也不用想著怎麼對決了。

總結

看完這些定義與分類，大家有沒有對 AI 比較了解一點了？對於這些「怪獸」有比較多的了解之後，有沒有發現其實他們也挺有趣的？

（還是更可怕了？！）

關於 AI 的分類也挺有意思，看到弱 AI 、強 AI 、超級 AI 三種分類之後，大家覺得現在我們看到的 AI 屬於哪一種？

其實現在的 AI 全部都還是在弱 AI 的階段哦！

別看 ChatGPT 好像已經很厲害了，測試的分數也都很高，但他就是在聊天的領域厲害，頂多就是能查資料跟生成圖片，其他人類能做的事情他仍然做不到，所以還算是侷限在某個或某幾個領域的弱 AI。