人工智慧（AI，Artificial Intelligence）是近年火熱的科技關鍵字，但其實它不算新時代下的產物。早在1955年，美國科學家約翰．麥卡錫（John McCarthy）就提出了AI的概念，他定義，「AI使機器看起來像人一樣，能推理、規畫、學習、交流、感知，以及操作物體。」 隨著技術發展，什麼可以稱為「AI」，也歷經一番討論和演進。比方說，一個有18歲智商的機器人，算AI嗎？一秒鐘完成一億次運算的超級機器，也是AI嗎？智慧助理、自動駕駛系統，這些又是不是AI？

《人工智慧來了》彙整3種界定AI的方式。首先，具備強大運算能力的電腦程式，就是AI，像是擊敗圍棋世界冠軍李世乭的圍棋程式AlphaGo。其次，AI也可以說是一種「思考、行為都與人相似的程式」，例如1960年代的智慧聊天程式Eliza，彷彿像心理醫師一樣，能無窮無盡地和人對話。雖然Eliza的行為像人，但背後靠的是大量的字詞資料庫。

最後，AI是一種能依照環境不同、做出合理舉動，且產生最大效益的電腦程式。這個定義更不拘泥於技術層面，也更符合實用主義，「反正AI就是能幫我解決問題的機器。」

那麼，近幾年AI有什麼演變？《深度學習的商戰必修課》指出，最關鍵的不同是，AI從以往的機器學習（machine learning），推進成深度學習（deep learning）。 深度學習是機器學習（機器透過資料學習某種運行法則）的分支，最大的特色在於，機器會採取「建模」方式，建造出多個層級的神經網路，接著檢查這個模型處理的數據，能否完成目標任務。假設不行，機器就會調整函數內容，重新建模，這個過程就是一種深度的自我訓練。

成大醫院資訊長蔣榮先舉例，以往民眾會看氣象預報，決定要不要帶傘，但深度學習的機器，不只是分析降雨機率，還會吸收大量資料，交叉查詢，像是「文山區是不是有小鋒面？」「北投區是不是有地形雨？」讓氣象更精細、準確。

企業導入AI前， 須先將內部知識數位化

理解AI的基本原理後，企業要如何應用？蔣榮先表示，談AI之前，要先做好商業智慧（BI，Business Intelligence）管理，也就是企業的智慧結晶必須數位化。

他舉例，中油林園石化廠的處理污水的老師傅，一看水的顏色就知道磷值有多高、其他稀有金屬含量有多少，以及要如何把汙水轉換成乾淨水質，「但這個智慧結晶不能只放在腦袋，這樣AI沒辦法吸收。」

也就是說，如果你的企業還在手寫記帳，數字都在老闆「心裡」，這樣的狀態，並不適合立即導入AI。必須有數位化的BI，再評估導入AI，才能順水推舟，最大化效益。

一張圖看懂AI的3次演進
從1960年代，科學家提出人工智慧（AI）概念以來，AI技術歷經了3次演進。 閱讀完整內容