AI人工智慧與網路安全
就像生活中發生的多數變化一樣，隨著人工智慧技術的發展，AI人工智慧現在也持續改變著我們所生活的世界，對社會也產生各種正面和負面的影響，如何平衡生活與人工智慧技術所帶來的變化，是許多人思考及談論的話題，內心較為樂觀的人可能相信這些變化大多都會是好的，但對某些人來說可能會對生活造成某些不好的影響，下面我們將探討可能會面臨的一些問題，以及該如何解決這些問題，還有人工智慧將對社會產生哪些正面的影響。
AI人工智慧是指讓機器模擬像人類一樣自我思考及學習的一種先端技術，目前人工智慧多用於專家系統、自然語言處理(NLP)、語音識別和機器視覺。
隨著人工智慧的迅速發展，有許多廠商以人工智慧AI技術為賣點，大肆宣傳他們的商品或者服務有使用到人工智慧的技術，但實際上，他們所說的AI技術也只是使用人工智慧其中的一部分技術，像是”機器學習”，來開發商品而已。實際上開發AI人工智慧是需要透過專門的硬體設備及軟體才有辦法訓練機器學習各種演算法，在程式方面，目前也沒有任何一個程式語言可以單獨開發AI人工智慧，但有少數程式語言在AI開發領域中相對受歡迎，像是Python、R、Java等。
一般來說，人工智慧的運作方式主要是記取大量標記型的數據，然後分析數據的相關性和模式，並使用這些模式對未來的狀態進行預測，像是最近常見的聊天機器人就是藉由這種方式，來學習與人進行逼真的交流，又或像圖像識別工具可以透過查看數百萬個範例來學習如何辨別和描述圖像中的內容。
AI 人工智慧技術開發著重於三項認知技能：學習、推理和自我修正。
學習：
AI程式在這一方面著重於獲取數據並將數據轉變成可操作的資訊，這過程我們稱為演算法，主要為電子設備提供一連串的步驟，並讓它透過這些步驟來完成指定的任務。
推理：
讓AI程式能夠選擇正確的演算法，讓任務達到預期的成果。
自我修正：
AI程式能不斷地自行微調演算法，並確保這些演算法能提供準確的結果。
AI人工智慧可以說是非常重要的一項技術，因為它可以讓企業深入了解他們以前可能沒有意識到的營運狀況，而且在某些情況下，人工智慧可以比人類更有效率地執行任務，尤其像是在涉及分析大量文件，還得確保正確填寫相關重複性的字句等需要注重細節的任務時，人工智慧技術通常可以快速地完成工作，且可能產生的失誤相對來說較少。
這項技術能讓工作效率有爆炸式的增長，為大型企業打開了通往全新商機大門的機會。舉例來說，在人工智慧技術出現之前，實在很難想像只需要透過電腦程式就能讓乘客隨時叫車並隨地搭乘，但Uber利用機器學習演算法，來預測人們在什麼時候可能會在哪些地區有搭車的需求，讓乘客有搭車需求前，就已經隨時有司機為這些乘客待命，而Uber透過這項技術，成為了世上規模巨大的企業之一。另外，Google也透過機器學習來了解人們是如何使用他們的搜尋服務，並時刻改進，讓他們的搜尋引擎變得更加完善，進而成為網路線上服務業界的龍頭之一。而在2017 年，Google的首席執行長 Sundar Pichai 更宣佈Google會以“人工智慧技術優先”為營運的宗旨。
如今擁有巨大規模的企業都透過AI人工智慧技術來改善營運方式，並在競爭中取得優勢。
現今人工神經網路和深度學習人工智慧等技術快速發展的主要原因是因為 AI 處理大量數據的速度快，且預測事情的準確性也比人類還高。
雖說使用機器學習的人工智慧應用程式可以透過獲取龐大數據並迅速將其轉化成可自行操作的程序，但其主要的缺點就是需要花費大量金錢和人力來處理AI程式所需的龐大數據。
AI的優點
AI的缺點
AI人工智慧可以分為強AI和弱AI
密西根州立大學綜合生物學和電腦科學與工程助理教授 Arend Hintze 在2016 年的一篇文章中解釋到，以現今廣泛使用的特定AI到尚未開發出來”擁有知性的AI系統”，可分為四種類型：
現今的AI人工智慧被運用於各個不同領域的技術。以下舉六個現實中實際運用的實例：
其實AI人工智慧早已深入了各個行業，這裡舉九個例子來說明AI是如何融入我們的生活之中。
醫療保健領域：
為了改善病患的治療成效和降低醫療成本，許多醫療企業正透過機器學習技術來開發機器，讓機器能夠更快速地比人類做出更好的診斷，而其中IBM Watson 就是最著名的醫療保健人工智慧技術之一，當病患向擁有NLP技術的Watson提出問題後，該系統能搜尋病患的電子病歷然後透過大型資料庫來做比對分析，藉此預測判斷疾病的各種風險。其他人工智慧在醫療上的應用包括使用線上虛擬健康助理和聊天機器人來幫助患者尋找醫療相關的資訊，甚至也能幫忙預約門診，了解醫療流程和計費方式等，人工智慧相關技術也被用於預測、對抗和研究流行性病毒，例如：COVID-19。
商業領域：
目前機器學習演算法也被靈活運用於分析客戶關係管理 ( CRM ) 平台中，藉由獲取資料分析，為客戶提供更好的服務。目前許多網站也都納入了聊天機器人功能，能夠隨時為客戶提供服務。職位自動化機制也逐漸成為學者和 IT分析師之間的話題。
教育領域：
AI人工智慧可辨別學生的問題，還可代替真人執行互動教學，可大幅降低教師成本、快速提升課程報名次數還能靈活調整訂制課程內容。
金融領域：
Intuit Mint和TurboTax就是屬於個人金融應用程式中的人工智慧程序，此類型的應用程序可以收集個人數據並提供財務建議，現今在華爾街執行的大部分交易都是透過人工智慧程式來完成。
法律領域：
使用人工智慧程序能自動化法律業界密集又繁雜的流程，不僅可以節省時間還能改善客戶服務。目前有許多律師事務所正使用機器學習來分析和預測審判結果，使用電腦視覺從檔案中分類和擷取相關資訊，並透過自然語言處理(NLP)來解釋說明相關訊息。
製造業：
製造業一直是處於將機器人納入工作流程的先驅。工業機器人程序大多是執行單一任務，並將工作流程從人工中分離出來，而現在有了協作式機器人(cobot)的出現，讓機器人可以和人類能在共同的空間下工作，讓機器人在作業流程上可以承擔更多工作，在設置安裝上也變得更簡單。
銀行業：
目前銀行業界可透過使用聊天機器人讓客戶了解服務和產品，還可執行無需耗費人力就能完成的服務。AI人工智慧助手也被用於改善和降低因銀行法規所產生的成本。銀行組織也透過人工智慧來改進他們的貸款政策，並限制信用額度和識別投資機會。
交通領域：
人工智慧除了能運用在自動駕駛系統方面之外，人工智慧技術還能應用於交通管理、預測飛機航班延誤以及讓海運變得更安全、更有效率。
資安領域：
安全信息和事件管理（SIEM）軟體主要為企業的資訊安全人員提供IT環境中活動的各項記錄，現在透過人工智慧技術和機器學習，SIEM軟體不僅可以檢測、發現錯誤，甚至還能自動執行策略並對問題進行修復。在網路資安領域，AI系統創造了一個全新的保護機制。隨著人工智慧的發展，資訊安全的機制也產生改變。
儘管人工智慧與增強智能的基礎技術相同，但因為目標和應用上的不同，兩者之間還是存在著一定的差異：
雖然人工智慧工具為企業提供了一系列新功能，但人工智慧的使用也引發了道德方面的問題，因為無論事情本質上的好壞，人工智慧系統都會強化它已經學過的東西。
許多先進 AI 工具的機器學習演算法的智慧程度取決於訓練AI時所提供的數據，由於學習用的數據資料都是由人類所選擇的，因此可能會有機器學習偏差的情形發生，須時時刻刻密切監控。
參與系統生產的技術人員都需要將道德因素納入 AI 培訓的培訓過程中，並避免AI產生偏見的情形。尤其應用於深度學習和生成對抗網路( GAN ) 應用程序時更是如此。
要在符合法規的前提下使用AI人工智慧技術，可能會讓某些企業遇到一些潛在性的問題。例如，當美國的金融機構根據法規規定，要求AI解釋信貸發行決定的理由時，AI人工智慧系統很難去解釋這個決定是如何做出的，因為做出決定的AI是透過整理數千個數據變量間的微妙關聯性來得出結論。於是當AI無法解釋決定的過程時，該AI系統程序可能會被視為黑盒 AI。
儘管存在潛在風險，但目前很少有管理人工智能工具使用的法規，而且在確實存在法律的情況下，它們通常與人工智能間接相關。例如，如前所述，美國公平貸款法規要求金融機構向潛在客戶解釋信貸決策。這限制了貸方使用深度學習算法的程度，這些算法本質上是不透明的並且缺乏可解釋性。
歐盟的通用數據保護條例 ( GDPR ) 對企業如何使用消費者數據進行了嚴格限制，這阻礙了許多面向消費者的 AI 應用程序的訓練和功能。
2016 年 10 月，國家科學技術委員會發布了一份報告，審查政府監管在人工智能發展中可能發揮的潛在作用，但並未建議考慮具體立法。
制定監控人工智慧的法律並不容易，部分原因是每間公司把AI人工智慧用於各種不同的技術，部分原因是監控人工智慧可能會阻礙進步和發展的機會。人工智慧技術的快速發展是形成有意義的人工智慧監控的另一個障礙。技術突破和新穎的應用可以使現有法律立即不具任何效力。例如，現有的訊息管理和對話錄音隱私的相關法律並不涵蓋像亞馬遜的 Alexa 和蘋果的 Siri 這樣收集但不發送訊息的語音助理等所帶來的挑戰——除非公司的技術團隊使用它來改進機器學習演算法。當然，政府還是得設置法律來預防AI人工智慧被用於犯罪。
AI 和認知運算有時可以互換使用，但一般而言，標籤 AI 大多用於透過模擬人類學習如何感知、學習、處理和對環境中的訊息做出反應來取代人類智慧的機器。標籤認知運算多用於參考、模仿及增強人類思想過程的產品和服務。
自古就有具有智慧的無生命體存在的概念，希臘神赫菲斯托斯在神話中被描繪為用黃金鍛造機器人的神 ， 古埃及的工程師建造了由祭司賦予生命的眾神鵰像 ， 幾個世紀以來，從亞里斯多德到 13 世紀西班牙神學家拉蒙·柳利，再到勒內·笛卡兒和托馬斯·貝葉斯，思想家們使用他們那個時代的工具和邏輯將人類的思維過程描述為符號，以知識表示法為基礎，奠定了AI的概念。
透過19 世紀末和 20 世紀上半葉的簡易資料結構原理，現代計算機誕生了。
1836 年，劍橋大學數學家 查爾斯·巴貝奇 和 勒芙蕾絲伯爵夫人 愛達·勒芙蕾絲 發明了第一個可編寫程式的機器。
1950年，圖靈發表了一篇劃時代的論文，文中預言了創造出具有真正智能的機器的可能性。由於注意到「智能」這一概念難以確切定義，他提出了著名的圖靈測試：如果一台機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那麼稱這台機器具有智能。這一簡化使得圖靈能夠令人信服地說明「思考的機器」是可能的。論文中還回答了對這一假說的各種常見質疑。圖靈測試是人工智慧哲學方面第一個嚴肅的提案。
1956年，達特矛斯會議的組織者是馬文·明斯基，約翰·麥卡錫和另兩位資深科學家克勞德·香農以及內森·羅徹斯特（Nathan Rochester），後者來自IBM。會議提出的斷言之一是「學習或者智能的任何其他特性的每一個方面都應能被精確地加以描述，使得機器可以對其進行模擬。」與會者包括雷·索羅門諾夫（Ray Solomonoff），奧利佛·塞爾弗里奇（Oliver Selfridge），Trenchard More，亞瑟·山謬爾（Arthur Samuel），艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，他們中的每一位都將在AI研究的第一個十年中作出重要貢獻。會上紐厄爾和西蒙討論了「邏輯理論家」，而麥卡錫則說服與會者接受「人工智慧」一詞作為本領域的名稱。1956年達特矛斯會議上AI的名稱和任務得以確定，同時出現了最初的成就和最早的一批研究者，因此這一事件被廣泛承認為AI誕生的標誌。
1950年至1960年，達特茅斯會議之後的數年是大發現的時代。對許多人而言，這一階段開發出的程序堪稱神奇：計算機可以解決代數應用題，證明幾何定理，學習和使用英語。當時大多數人幾乎無法相信機器能夠如此「智能」。研究者們在私下的交流和公開發表的論文中表達出相當樂觀的情緒，認為具有完全智能的機器將在二十年內出現。DARPA（國防高等研究計劃署）等政府機構向這一新興領域投入了大筆資金。
1970年至1980年，到了70年代，AI開始遭遇批評，隨之而來的還有資金上的困難。AI研究者們對其課題的難度未能作出正確判斷：此前的過於樂觀使人們期望過高，當承諾無法兌現時，對AI的資助就縮減或取消了。同時，由於馬文·閔斯基對感知器的激烈批評，聯結主義（即神經網絡）銷聲匿跡了十年。70年代後期，儘管遭遇了公眾的誤解，AI在邏輯編程，常識推理等一些領域還是有所進展。
1980年至1987年，在80年代，一類名為「專家系統」的AI程序開始為全世界的公司所採納，而「知識處理」成為了主流AI研究的焦點。日本政府在同一年代積極投資AI以促進其第五代計算機工程。80年代早期另一個令人振奮的事件是John Hopfield和David Rumelhart使聯結主義重獲新生。AI再一次獲得了成功。
1993至今，現已年過半百的AI終於實現了它最初的一些目標。它已被成功地用在技術產業中，不過有時是在幕後。這些成就有的歸功於計算機性能的提升，有的則是在高尚的科學責任感驅使下對特定的課題不斷追求而獲得的。不過，至少在商業領域裡AI的聲譽已經不如往昔了。「實現人類水平的智能」這一最初的夢想曾在60年代令全世界的想像力為之著迷，其失敗的原因至今仍眾說紛紜。各種因素的合力將AI拆分為各自為戰的幾個子領域，有時候它們甚至會用新名詞來掩飾「人工智慧」這塊被玷污的金字招牌。AI比以往的任何時候都更加謹慎，卻也更加成功。
就像生活中發生的多數變化一樣，隨著人工智慧技術的發展，AI人工智慧現在也持續改變著我們所生活的世界，對社會也產生各種正面和負面的影響，如何平衡生活與人工智慧技術所帶來的變化，是許多人思考及談論的話題，內心較為樂觀的人可能相信這些變化大多都會是好的，但對某些人來說可能會對生活造成某些不好的影響，下面我們將探討可能會面臨的一些問題，以及該如何解決這些問題，還有人工智慧將對社會產生哪些正面的影響。
靠著採用AI人工智慧技術的企業幾乎都已處於業界中的領導地位，而這樣的情況並不稀奇，根據最新統計數據顯示，目前的人工智慧技術能為企業提升高達40%的生產力
就像生活中發生的多數變化一樣，隨著人工智慧技術的發展，AI人工智慧現在也持續改變著我們所生活的世界，對社會也產生各種正面和負面的影響，如何平衡生活與人工智慧技術所帶來的變化，是許多人思考及談論的話題，內心較為樂觀的人可能相信這些變化大多都會是好的，但對某些人來說可能會對生活造成某些不好的影響，下面我們將探討可能會面臨的一些問題，以及該如何解決這些問題，還有人工智慧將對社會產生哪些正面的影響。
什麼是AI人工智慧？ AI人工智慧是指讓機器模擬像人類一樣自我思考及學習的一種先端技術，目前人工智慧多用於專家系統、自然語言處理(NLP)、語音識別和機器視覺。
