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AI無數學理論
人工智慧的背後是機器學習的實現：而機器學習更是能夠細分為監督式學習與非監督式學習。
監督與非監督差異在於收集到的資料是否有被標籤（Labeled），也就是說，其數據是否有被定義。有被定義的就是監督式學習，例如：讓程式學會如何分辨一張照片上的動物是貓還是狗。
非監督式學習運用的資料無需被定義，而數據裡的資料只有特徵沒有標籤，非監督式學習就是不需仰賴任何人工的input即能達成目的的機器學習演算法，其最為人知的發展為Gan(生成對抗網路)，讓AI領域有了爆炸性的突破。
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人工智慧的依照機器能夠處理與判斷的能力區分為四個分級如下：
⬝第一級人工智慧：自動控制
第一級人工智慧是指電腦含有自動控制的功能，可以經由感測器偵測外界的溫度、濕度、亮度、震動、距離、影像、聲音等訊號，經由控制程式自動做出相對的反應。進行各種重複性的工作，並不會去思考這個命令是否正確。
⬝第二級人工智慧：探索推論、運用知識
第二級人工智慧是指電腦可以探索推論、運用知識，是基本典型的人工智慧，利用演算法將輸入與輸出資料產生關聯，可以產生極為大量的輸入與輸出資料的排列組合，可能的應用包括拼圖解析程式、醫學診斷程式等，能夠去理解規則並且做出判斷。
⬝第三級人工智慧：機器學習
第三級人工智慧是指電腦可以根據資料學習如何將輸入與輸出資料產生關聯，「機器學習」是指根據輸入的資料由機器自己學習規則，可能的應用包括搜尋引擎、大數據分析等。
⬝第四級人工智慧：深度學習
第四級人工智慧是指電腦可以自行學習並且理解機器學習時用以表示資料的「特徵值」，因此又稱為「特徵表達學習」，可能的應用包括：Google教會電腦貓的特徵。第四級人工智慧就好像是公司裡的總經理，能夠發現規則並且做出判斷，例如：發現有一個箱子雖然很大但是卻是圓形（特徵值），與其他貨物不同應該另案處理。
第三級（主要是指機器學習）與第四級（主要是指深度學習）不容易區分，其實深度學習是由機器學習發展而來，主要的差別在於，第三級人工智慧處理資料時的「特徵值」必須由人類告訴電腦；第四級人工智慧處理資料時的「特徵值」可以由電腦自己學習而得，這是人工智慧很大的突破。
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人工智慧引發的道德危機：
影片：你的選擇能符合社會期待嗎！？超荒謬的電車難題，太難選擇了啊！！
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AI無數學理論
人工智慧的背後是機器學習的實現：而機器學習更是能夠細分為監督式學習與非監督式學習。
監督與非監督差異在於收集到的資料是否有被標籤（Labeled），也就是說，其數據是否有被定義。有被定義的就是監督式學習，例如：讓程式學會如何分辨一張照片上的動物是貓還是狗。
非監督式學習運用的資料無需被定義，而數據裡的資料只有特徵沒有標籤，非監督式學習就是不需仰賴任何人工的input即能達成目的的機器學習演算法，其最為人知的發展為Gan(生成對抗網路)，讓AI領域有了爆炸性的突破。
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人工智慧的依照機器能夠處理與判斷的能力區分為四個分級如下：
⬝第一級人工智慧：自動控制
第一級人工智慧是指電腦含有自動控制的功能，可以經由感測器偵測外界的溫度、濕度、亮度、震動、距離、影像、聲音等訊號，經由控制程式自動做出相對的反應。進行各種重複性的工作，並不會去思考這個命令是否正確。
⬝第二級人工智慧：探索推論、運用知識
第二級人工智慧是指電腦可以探索推論、運用知識，是基本典型的人工智慧，利用演算法將輸入與輸出資料產生關聯，可以產生極為大量的輸入與輸出資料的排列組合，可能的應用包括拼圖解析程式、醫學診斷程式等，能夠去理解規則並且做出判斷。
⬝第三級人工智慧：機器學習
第三級人工智慧是指電腦可以根據資料學習如何將輸入與輸出資料產生關聯，「機器學習」是指根據輸入的資料由機器自己學習規則，可能的應用包括搜尋引擎、大數據分析等。
⬝第四級人工智慧：深度學習
第四級人工智慧是指電腦可以自行學習並且理解機器學習時用以表示資料的「特徵值」，因此又稱為「特徵表達學習」，可能的應用包括：Google教會電腦貓的特徵。第四級人工智慧就好像是公司裡的總經理，能夠發現規則並且做出判斷，例如：發現有一個箱子雖然很大但是卻是圓形（特徵值），與其他貨物不同應該另案處理。
第三級（主要是指機器學習）與第四級（主要是指深度學習）不容易區分，其實深度學習是由機器學習發展而來，主要的差別在於，第三級人工智慧處理資料時的「特徵值」必須由人類告訴電腦；第四級人工智慧處理資料時的「特徵值」可以由電腦自己學習而得，這是人工智慧很大的突破。
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