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- 580期－AI人工智慧時代來臨（4月號）
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2018-04-01機器是如何學習與進步？ 人工智慧的核心技術與未來
580 期
Author 作者
曲建仲／臺灣大學電機工程學系博士，政治大學科技管理與智慧財產研究所兼任助理教授。
人工智慧（Artificial Intelligence, AI），一個吸引人們卻又教大家害怕的名詞，吸引我們的是一個會思考、可以協助人們處理工作，可以替我們帶小孩洗衣做飯的智慧型機器人；讓我們害怕的是這個機器人自己會思考，哪天他不聽話了怎麼辦？更慘的是，哪天老闆發現他比我還好用，那我不就失業了？許多人以為人工智慧就是科幻電影裡會思考的機器人，人工智慧真的這麼神奇嗎？現在的人工智慧到底發展到什麼程度了？它到底有那些限制呢？
人工智慧的定義與範圍
人工智慧是指人類製造出來的機器所表現出來的智慧，其討論研究的範圍很廣，包括：演繹、推理和解決問題、知識表示法、規劃與學習、自然語言處理、機器感知、機器社交、創造力等，而我們常常聽到的「機器學 習（machine learning）」是屬於人工智慧的一部分，「深度學習（deep learning）」又屬於機器學習的另一部分，如圖一所示。
人工智慧的依照機器（電腦）能夠處理與判斷的能力區分為四個分級如下：
人工智慧的 歷史與分級
AI 發展進程 –
第一級人工智慧（first level AI）： 自動控制
第一級人工智慧是指機器（電腦）含有自動控制的功能，可以經由感測器偵測外界的溫度、濕度、亮度、震動、距離、影像、聲音等訊號，經由控制程式自動做出相對的反應，例如：吸塵器、冷氣機等，這個其實只是電腦含有自動控制的程式，程式設計師必須先把所有可能的情況都考慮進去才能寫出控制程式，算不上是真的「智慧」。第一級人工智慧就好像是公司裡的工讀生：只是執行老闆交待的命令，進行各種重複性的工作，並不會去思考這個命令是否正確，例如：老闆說把大箱子搬到寫有「大」的區域；小箱子搬到「小」區域，工讀生就依照老闆的交待去做。
第二級人工智慧（second level AI）： 探索推論、運用知識
第二級人工智慧是指機器（電腦）可以探索推論、運用知識，是基本典型的人工智慧，利用演算法將輸入與輸出資料產生關聯，可以產生極為大量的輸入與輸出資料的排列組合，可能的應用包括拼圖解析程式、醫學診斷程式等。第二級人工智慧就好像是公司裡的員工，能夠理解老闆交待的規則並且做出判斷，例如老闆說根據箱子長、寬、高分類大小箱子，運用知識留意不同貨物種類：小心易碎、易燃物品，員工就依照這個意思把箱子的尺寸量出來分類，並且要判斷什麼貨物「易碎」或「易燃」。
第三級人工智慧（third level AI）： 機器學習
第三級人工智慧是指機器（電腦）可以根據資料學習如何將輸入與輸出資料產生關聯，「機器學習」是指根據輸入的資料由機器自己學習規則，可能的應用包括搜尋引擎、大數據分析等。第三級人工智慧就好像是公司裡的經理，能夠學習原則並且自行判斷，例如老闆給予大箱子與小箱子的判斷原則（特徵值），讓經理自己學習如何判斷多大是大箱子？經理就依照以往的 經驗，自己思考多大的箱子是「大」？
第四級人工智慧（fourth level AI）： 深度學習
第四級人工智慧是指機器（電腦）可以自行學習並且理解機器學習時用以表示資料的「特徵值」，因此又稱為「特徵表達學習」，可能的應用包括： Google 教會電腦貓的特徵。第四級人 工智慧就好像是公司裡的總經理，能夠發現規則並且做出判斷，例如：發現有一個箱子雖然很大但是卻是圓形（特徵值），與其他貨物不同應該另案處理。第三級（主要是指機器學習）與第四級（主要是指深度學習）不容易區分，其實深度學習是由機器學習發展而來，主要的差別在於，第三級人工智慧處理資料時的「特徵值」必須由人類告訴機器（電腦）；第四級人工智慧處理資料時的「特徵值」可以由機器（電腦）自己學習而得，這是人工智慧很大的突破。
人工智慧的歷史
自從人類發明了第一台電腦，就開始了人工智慧相關的發展，到現在已經超過半個世紀，其間經歷過三次熱潮，之前每次都因為某些技術上的困難無法突破，我們先來介紹一下人工智慧發展的歷史，以及每一次熱潮興起的原因與遭遇的困難。
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第一次熱潮（1950~1960年）：
由1950年代開始發展，主要是利用電腦針對特定問題進行搜尋與推論並且予以解決，但是當時的電腦計算能力有限，一遇到複雜的問題就束手無策，被戲稱為只能解決玩具問題的人工智慧，因此到了1960年代就冷卻了下來。……【更多內容請閱讀科學月刊第580期】