談到人工智慧，既然已經稱為人工「智慧」了，在許多人的想像中，它應該能夠像人腦一樣運轉工作。

現在大家普遍使用的，是遵從著「藍色紙放右邊，紅色紙放左邊」這種單純規則，還遠不到能夠稱之為人工智慧程度的單純演算法；而從這種單純演算法，到能夠做出「走過一條死巷後，從儀表板上的監視錄影器中取得畫面資料，獨自判斷出道路狀況並進行自動駕駛」這種反應之間，無論技術上的高低差別，全部都可以稱之為「人工智慧」。

這兩者之間的難易度完全不一樣，而其實他們使用的技術與理論也是完全不一樣的東西，不過在本書中，將兩者都稱為人工智慧(AI)。

在學術定義上，原本只有模仿人類腦部整體活動進行行動的程度才能稱為人工智慧，不過在IoT的世界中，往往把那些模仿人腦部分功能的行動也稱為人工智慧。

在閱讀關於人工智慧方面的資訊時，常常會看見「機器學習」及「深度學習」這兩個詞彙。而諸多這類用語，也常是讓人對人工智慧的認識無法再更進一步的原因，因為許多人無法明確地判斷兩者的差異。

使用Google 的搜尋引擎時，即便使用曖昧模糊的關鍵字，它也能為我們找到需要的資訊，非常便利，這裡所使用的人工智慧，就稱為「機器學習」。以人類所教導的樣本資訊作為基礎規則，屬於應用類型的人工智慧。

另一方面，所謂的「深度學習」指的是以樣本資訊為基礎，機器自己主動進行學習的類型。前段所提過的，汽車自主地為了避免碰撞而慢慢主動學習駕駛技術，就屬於深度學習的例子。

近幾年，使用「機器學習」的人工智慧服務越來越多，不過因為這項技術已經逐漸普遍化，所以近來反而是「深度學習」更受到世界矚目。

對於學習所必需的「分辨方法」，某種程度上由人類教導而來。

對於學習所必需的「分辨方法」，人工智慧會自己尋找。

(由於不是由人類所教導，所以不一定會得出和人類相同的觀點)

原文出處： 圖解IoT物聯網：2小時讀懂，一張張圖解，清楚了解現在、未來對生活與商業的衝擊2時間でわかる 図解IoTビジネス入門

作者：小泉耕二　譯者：黃玉寧　出版社：晨星

http://www.books.com.tw/products/0010754822