什麼是人工智慧？
人工智慧的定義非常廣泛，如果要賦予一個較為精準的定義，則是「由人製造的機器所表現出來的智慧」。
舉例而言，停車場常見的車牌辨識系統，在我們給予一張車牌照片的情形下，辨識系統便自己讀出了數字；抑或是購物商城中的聊天機器人，在你詢問「商品若購買超過七日，可否退貨？」時，機器人自動回覆「根據消基法規定，不可退貨」。
不論是辨識系統還是聊天機器人，在辨識車牌跟回答問題的過程中，都是自動、沒有人為介入的。
如何訓練人工智慧電腦？
我們可以將人工智慧電腦的製作流程，比喻為人類的「學習」過程，也稱為「訓練」。想像中學時，老師發了一張考卷下來，學生寫完考卷後便對答案，得知自己的錯誤並好好檢討，下一次考試時就容易拿到更高的分數。
人類的學習流程（電腦的訓練流程）
在這個比喻下，老師就是訓練電腦的工程師，學生就是被訓練的電腦，考卷及答案則是訓練資料，而這整個嘗試和修正的過程就是訓練電腦的方式。
我們將一批大量的問題交給電腦去回答，在電腦回答完後，再交給電腦這些問題的正確解答。待電腦檢討並調整完自己的知識，我們再將另一批大量的問題交給電腦，重複多次下來，我們就得到一個非常擅於回答問題的電腦。
如同考試一樣，考卷和答案的品質會影響學生的學習效率，老師也不能從國文考卷裡要求學生學會數學。因此，準備訓練資料（考卷和答案）會是訓練過程中很重要的一環。
以上述的車牌辨識系統為例，我們需要準備大量的車牌照片，以及照片中對應的車牌號碼；同理，訓練聊天機器人時，我們需要大量的在商場經常詢問的問題，以及對應的解答。我們不能期待車牌辨識系統去辨識一張動物的照片是貓或狗，因為訓練資料中並不含有貓或狗的照片：對電腦來說，貓狗是完全陌生、未經學習的。
人工智慧的應用與發展
人工智慧還有什麼應用呢？透過訓練，電腦能做到的還有：
- 翻譯：如Google translation一般，將一個句子翻譯成目標語言。
- 自動填空：如同英文考卷中的填充題，電腦可以自動在空白處填上恰當的詞彙。
- 文法改錯：電腦可以將有文法錯誤的句子自動改正。
- 情感分析：從一個句子中判斷說話者的情緒好壞。
看完了人工智慧的訓練流程和應用，便可得到一個結論 — — 不論是訓練什麼樣的電腦，大量的訓練資料是不可或缺的。
下一篇，我們就來看如何取得訓練資料。
