以下，是我聽演講，上網搜尋找到的相關資料，分享給大家
然後我很懶得去抓圖片來這邊貼，所以沒有圖片
本來想說要不要錄成影片，但是太麻煩了，而且也不知道有沒有人看
如果有錯誤的地方，再請各位厲害的大大指教，謝謝
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這篇要來談一下人工智慧的認知運算，共有四大特徵
分別為Understand理解、Reason推論、Learn學習與Interact互動
其實就跟人學習某件新鮮事物一樣，也是要理解、要推論
得出規則後學習，最後才能互動
讓機器學習人類餵給它的知識，不難，只要你Data夠多，演算法會寫
但是要讓機器理解某些事情，可能不是那麼簡單，例如：暗喻的語言
再舉個例子，報紙上面寫者「我國大勝日本隊」跟「我國大敗韓國隊」
意思上都是打敗了日本跟韓國，但是卻有兩種不同說法
你怎麼能確認機器懂這兩句的意思是一樣的？
就連懂中文字的人都不一定明白了，所以懂我意思了嗎？
在比如說，某人說他家住在信義區的某棟大樓中，機器也不能直接明白這句是在炫富
很多意思，現在的機器不能直接了解
所要讓機器馬上知道更深一層的意思，現在還是一大困難
不過要知道表層的意思，只要有關鍵字，目前是馬上可以做到的
當然，上述問題可以透過不斷讓機器學習來達成目的
推論的部分，這就很簡單理解了
基本上就是要如何讓機器將某些事情，依照某些規則來進行分析
這就跟演算法有關係了，就跟人的學習一樣
要學習某套理論，或是科目之前，或許你也會先試著這些理論或是科目有哪些共同點
有哪些規則可以促進學習，就是這個概念
學習就不用解釋了，就是進行學習
我要講的是互動，當機器學習到某種程度的知識後才能與人進行互動，這是必然的
就拿上一篇的AlphaGo來說好了，一定是訓練到某種程度之後，它才能出來跟人對弈
所以，人工智慧的學習，跟人的學習基本上一樣
只是它可以學習得更快，能學習更多東西
也是因為這樣現在人類可以用它來解決很多事情
下一篇我會講到一個關於判斷機器是否能夠思考的試驗，叫做圖靈測試
謝謝
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