AI (Artificial Intelligence，人工智慧) 的核心定義：
1. 基本概念
是讓機器模擬、延伸和擴充套件人類智慧的科學技術
目標是使機器能夠像人類一樣思考、學習和解決問題
2. 智慧的具體表現
感知能力：辨識影像、聲音、文字等
學習能力：從數據中總結規律和模式
推理能力：邏輯分析和決策
適應能力：根據環境改變作出調整
創造能力：產生新的想法或方案
3. 實作方式
透過演算法和數學模型
依賴大量數據訓練
需要強大的計算能力
使用專門的硬體裝置(如GPU)
4. AI的分類
弱人工智慧(ANI)
專註特定任務
現有AI都屬於這類
如：棋類AI、影像辨識等
強人工智慧(AGI)
具有通用智慧
能與人類相當
目前仍是理論階段
超級人工智慧(ASI)
超越人類智慧
尚屬科幻範疇
5. AI運作的基本原理
輸入：接收數據（文字、影像、聲音等）
處理：使用演算法分析和計算
輸出：給出結果或決策
最佳化：根據反饋不斷改進
發展時間線
1. 早期構想 (1940-1950)
1943年：McCulloch和Pitts提出第一個數學神經元模型
1950年：圖靈測試提出，奠定了AI研究的理論基礎
1956年：達特茅斯會議正式確立"人工智慧"這一術語
2. 第一次AI浪潮 (1956-1974)
主要特點：符號主義，專家系統
代表性成果：
Logic Theorist：第一個人工智慧程式
ELIZA：早期聊天機器人
基礎演算法：A*搜尋等
局限：難以處理現實世界的復雜性
3. 第一次AI寒冬 (1974-1980)
原因：
計算能力限制
數據獲取困難
理論基礎不足
4. 第二次AI浪潮 (1980-1987)
專家系統大規模商用
日本第五代電腦計劃
神經網路研究復蘇
5. 第二次AI寒冬 (1987-1993)
專家系統維護成本高
適應力差
商業化困難
6. 機器學習時代 (1993-2006)
統計學習方法興起
支持向量機(SVM)
決策樹
機率圖模型
7. 深度學習革命 (2006-至今)
關鍵突破：
2006：深度信念網路
2012：AlexNet影像辨識
2014：GAN生成對抗網路
2017：Transformer架構
8. 大語言模型時代 (2018-至今)
代表作：
2018：BERT
2019：GPT-2
2020：GPT-3
2022：ChatGPT
2023：百家爭鳴
9. AI的核心技術架構
感知層：
電腦視覺
語音辨識
自然語言處理
認知層：
知識表示
推理決策
規劃學習
行動層：
機器人控制
自動駕駛
智慧制造
10. 現代AI套用領域
自然語言處理
機器轉譯
對話系統
文本生成
電腦視覺
影像辨識
目標檢測
視訊分析
決策系統
推薦系統
風險控制
智慧診斷
11. 未來發展趨勢
多模態融合
AGI探索
可解釋AI
低資源學習
聯邦學習
12. 待解決的挑戰
數據私密
倫理問題
安全可控
算力消耗
偏見問題
