什麼叫做人工智慧？
所謂的人工智慧，簡單講就是「以已知的數據，預測未來的科學」。這樣說當然太籠統。能夠以質量兼具的數據進行預測，背後需要有「高速運算」與「大量存儲」的技術，這與今日的數據中心、雲端運算關係密切。高速運算除了晶片之外，還需要有高速的網路，而建構存取資料的數據中心，更需要大量的記憶體，如果記憶體的容量、價格無法往更有效率的方向推進的話，人工智慧的技術也會受到很大的制約。
另外，有很多的數據運算，並不需要中心化，前端的Edge Computing也有它的重要性，各種具備人工智慧功能的晶片，也在「人工智慧產業化」的過程中，扮演一個重要的角色。
人工智慧經歷了半個世紀的演變，從一開始的「符號邏輯」、「專家系統」進化到今日的機器學習。機器學習非常結果導向，我們不可能在完全不知道答案的情況下進行資訊判讀。例如，我們事先設定要從10萬張的X光片中找到2張可能有病變的病人，或車牌辨識等，這都是人工智慧很擅長的工作。凡是與情境無關的人工智慧運算，通常比較容易得到好的結果。其他與情境差異性高的，如氣象分析、消費行為、信用狀態等，相對而言會因為時空條件不同有很大差異的應用就比較困難些。
我不是人工智慧專家，但讀過「人工智慧在台灣」這本書之後，篩選一些可以自己用，也可以與他人分享的觀點。對我而言，成為人工智慧專家不是我的工作，但透過理解，並與他人分享，我想知識的價值就更高了，只是不知大家在這幾百字中，是否也有所體會？謝謝昇瑋送來的書，我沒有束諸高閣，已經讀完，很讚！（待續）
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