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人工智慧科技的基礎原理到底是什麼？
市場行銷與大眾認知中的「AI」
這是最混亂的一層，也是「名詞氾濫」的根源。
泛化與濫用：任何帶有一點自動化或數據分析的功能，都可能被包裝成「AI」。
混淆概念：很多人將「AI」、「機器學習」、「深度學習」、「生成式AI（如ChatGPT）」混為一談，但實際上它們是層層包含的關係（如下圖）。
科幻預期：大眾從科幻作品獲得的對AI的想像（有意識、有情感的超級智慧），與當前現實中「模式識別和預測工具」的AI存在巨大落差。
最精煉的答案就是：
利用數據、演算法和算力，讓機器通過「統計學習」的方式，獲得解決特定問題的能力。
當您下次再聽到一個令人困惑的AI名詞時，可以試著用這個框架去拆解它：
1. 它屬於哪一層？ （是核心演算法？還是上層應用？還是市場包裝？）
2. 它解決什麼問題？ （預測、分類、生成？）
3. 它用什麼數據？ （圖像、文字、數字？）
4. 它的「智慧」體現在哪裡？ （是從數據中學習來的，還是人為設定好的規則？）
希望這個從核心到外圍的解釋，能幫助您撥雲見日，對AI有一個更清晰、更結構化的理解。
AI, 這是一個複雜但極富魅力的領域，如果您有對AI的困惑時, 正是深入理解它的第一步！
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