AI是怎麼運作的?

嗨！這是一個很棒的問題。人工智慧 (AI) 的運作方式其實是一個廣泛的領域，但核心原理可以概括為：分析大量數據、識別模式，然後利用這些模式來進行預測或決策。

以下是 AI 運作的主要原理和技術：

大多數 AI 模型（尤其是現代的）是建立在機器學習 (Machine Learning, ML) 和深度學習 (Deep Learning, DL) 之上的。

數據集分析： AI 系統會被餵給龐大的數據集（例如：數百萬張圖片、數十億個文字片段）。這些數據集包含太多資訊，人類無法在合理時間內自行分析。
識別模式： AI 模型會使用演算法（一組規則或指令）來處理這些數據，並從中找出模式、關係和統計規律。
學習與改善： 就像人類從經驗中學習一樣，AI 系統會根據這些模式進行訓練。它們會不斷調整內部的參數，以便更準確地完成特定任務（例如：識別圖片中的貓、翻譯語言、生成文字）。

機器學習 (ML)： 這是 AI 的一個子集，讓電腦系統能夠從數據中學習並改善自身效能，而無需被明確地編程。常見的學習方式包括：
- 監督式學習： 使用帶有標籤的數據（例如：告訴 AI 某張圖片是「貓」）。
- 非監督式學習： 使用未帶標籤的數據，讓 AI 自己去尋找數據中的結構或群組。
深度學習 (DL)： 這是機器學習的一個更專業的分支，它使用包含多個層次的人工類神經網路 (Artificial Neural Networks) 來處理資訊。
- 人工神經網路： 這種網路模仿人腦的神經元結構和功能。每個層次都會處理數據的不同特徵，層次越多（越深），模型就能處理越複雜的規律和關係，使其擅長於圖像辨識、語音處理和自然語言處理等任務。
大型語言模型 (LLM) 和生成式 AI：
- LLM 是在海量文字數據上訓練出來的深度學習模型，使其能夠理解、總結、翻譯和生成類似人類的文字。
- 生成式 AI 更進一步，它可以根據從數據中學到的模式，創造出以前不存在的新內容，例如文字、圖像、音樂或程式碼。

AI 系統在訓練完成後，就可以投入實際應用，根據新的輸入數據來執行任務：

應用領域	AI 運作方式的例子
自動駕駛	分析即時感測器數據（如：路況、標誌、行人），並預測和決策最佳的行駛路徑和操作。
推薦系統	分析您的觀看/購買歷史和習慣（模式），然後預測您可能會喜歡的下一部影片或商品。
醫療保健	分析大量的醫學影像或病患數據，以識別和預測疾病的可能性，協助醫生診斷。
聊天機器人	使用 LLM 理解人類的輸入，並生成聽起來自然且有幫助的回覆。

簡單來說，AI 的運作就是一個數據輸入 $\rightarrow$ 模式學習 $\rightarrow$ 決策輸出的循環過程。

路竹國小CREATOR課程