前言
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在 2017、2018 年成為非常熱門的字眼，最著名的例子是 AlphaGo：2016 年 3 月，Google DeepMind 研發的圍棋人工智慧軟體擊敗韓國頂尖職業棋士李世乭，成為第一個不讓子而戰勝圍棋職業九段棋士的電腦圍棋程式，立下人工智慧的一個里程碑。為何人工智慧會在現在大爆發？到底是什麼樣的突破讓人工智慧變得如此聰明？未來是否會真正影響人類的工作？讓我們在底下章節一一說明。
人工智慧發展史
相信各位這幾年常聽到幾個名詞：人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）。這幾個名詞到底有什麼關係？在學術上的明確定義中，深度學習是機器學習的一環，而機器學習是人工智慧的一環。人工智慧的核心問題包括建構能夠與人類相似、甚至超越人類的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力（維基百科），而機器學習與深度學習屬於推理、知識、規劃、學習的領域。
人工智慧這個名詞大家並不陌生，早在 20～30 年前就已出現，發展史中也經歷過三次熱潮與兩次低潮。兩次低潮的原因，一是沒有明確的學理定義，二是硬體運算能量不足，無法驗證是否可行。然而自 2010 年起，NVIDIA 發展的圖形處理器（GPU）帶來強大的運算能量，再加上大數據與深度學習演算法的加持，一舉突破了以往的限制。
弱人工智慧與強人工智慧
人工智慧可分為三個層次：一、弱人工智慧：只會單一任務的學習與推論，而且做得很好，但不會自行延伸到此任務以外的認知。二、強人工智慧：等同於人類的人工智慧，具備多項任務的自我學習與情感表現。三、超人工智慧：具有強人工智慧的能力，且各項能力都遠超越人類。
截至目前為止，我們仍處於弱人工智慧的階段——AlphaGo 雖然下圍棋很強，但它也只會下圍棋，不會延伸出其他技能。有趣的是，許多學者與企業家對人工智慧的發展開始有了不同的見解：一派指出需要防範人工智慧發展失控、威脅人類；另一派則認為依目前的發展還不需要過於擔心，畢竟人類處理資訊的能力仍遠超過目前的電腦。
人工智慧之未來
如今因為大數據、深度學習與 GPU 運算能力的提升，人工智慧的發展大幅往前，世界大廠紛紛投入研發，台灣廠商也不例外；除了大廠之外，也引發許多新創團隊在人工智慧上有了多元的發揮題材。未來人工智慧賣的是一種對人類的服務，輔助人類完成特定的任務。
2018 年值得持續關注的，是新型態或新應用的人工智慧演算法，以及人工智慧的晶片化（AI Chip）：Apple 在發表 iPhone X 的同時，已宣布把神經網路的硬體架構放進處理器內；全世界已有數十家公司將在今年發表 AI Chip。一旦 AI Chip 普及，生活中的大小事都會被 AI 圍繞——到時會是什麼樣的生活？我們拭目以待！