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何謂AI？人工智能ArtificialIntelligence，縮寫為AI亦稱機器智能型，人造的機械設備（如：機械手）并表現出智能型態。包含：知識、感知、理解、記憶、情感、聯想、辨別、邏輯、分析、計算、文化、決定、判斷、包容、中庸等多種能力，擁有自我思考、數據分析。

通常透過一般使用的計算機程序展現許多的智能型技術。也透過神經科學、統計學來加以學習及判斷。這些人工智能也漸漸的取代人類社會中許許多多的職業。

人工智能在一般教材下的定義是智能型代Intelligent Agent，亦稱智能型主體的研究與設計為核心概念，利用觀察周遭環境接著做出行動、判斷來達成目的的自主實體。在1955年約翰•麥卡錫所定義是（制造智能機器的科學與工程）。而安德里亞斯•卡普蘭（Andreas Kaplan）和麥可•海恩萊因（Michael Haenlein）兩人并將AI定義為（系統做出正確解釋外部的數據，再從這些數據中加以學習，并將這些知識透過靈活的適應下實現特定目標和任務的能力）。

但由于目前的人工智能都是架構在目前一般計算機程序架構下產生的知識、感知、理解、記憶、情感、聯想、辨別、邏輯、分析、計算、文化、決定、判斷、包容、中庸等能力，并實行自我思考、數據分析。

利用這些能力做出這些判斷下還是擁有許許多多的問題，而現今一些的主要核心問題中包括要跟人類類似甚至超卓的知識、推理、學習、規劃、交流、移物、感知、使用工具和操控機械的能力等。

以目前人工智能的能力仍然還是要一段很長很長的路。在強人工智能已經有一些能夠問世的成果，甚至在一些影像辨識的分析、語言信息的分析、棋類游戲的各種分析中已經擁有單方面的能力達到了或已經超越了人類目前的水平，這些人工智能的實際努力下，能夠解決上述中的問題一樣人工智能程序，并無須再重新開發新的算法就可以做直接利用，現有的人工智能完成任務，但就像前述所說的要能夠和人類擁有一樣的處理能力，達到具備思考能力的統合強人工智能還需要很長的時間研究，因為在人工智能領域上還是沒辦法突破某個臨界點，這個非常難以跨過去的難題就是目前在一般計算機的運算下只能利用1或0來運算，并沒有中間的模糊選項，但是在人類情感里面不是只有1和0的判斷，而是還有許許多多復雜的情緒、感情、感官存在，這個問題讓人工智能的進行產生很困難突破的一個點。

目前比較流行的方法包括統計方法，計算智能型和傳統意義的人工智能。目前有大量的工具和機械手應用了人工智能，其中包括搜尋和數學優化、邏輯推演。而基于仿生學、認知心理學，以及基于概率論和經濟學的算法等等也在逐步探索當中。

雖然說在這難以突破的環境下，人工智能無法飛快地前進，但最近GOOGLE發表了一個新的信息，利用了50多個量子單元的量子計算機所運算的速度比傳統超級計算機快一百萬年的指令周期，量子計算機QuantumComputer，而何謂量子計算機，他又能帶給我們人工智能有甚么新的能量呢？

量子計算機QuantumComputer是一種使用量子邏輯來進行通用計算的設備。不同于一般電子計算器或稱傳統計算機，但是量子計算是利用量子的特性，計算機內用來存儲數據的對象為量子位，量子特性中有一個非常特別的狀態叫做量子態亦稱量子糾纏態，使用這個量子態的算法來進行數據運算。

馬約拉納費米子的反粒子就是自己本身的屬性，這或許就是令量子計算機的制造變成現實的一個主要關鍵。而量子計算機透過量子的特性在一個運算位下存在的狀態從傳統計算機下最小的存儲單位是位bit，只能存在不是1就是0，但在量子計算機下存儲單位是量子位qubit，多了一種同時出現1以及同時出現0這個狀態，因此位可以存在一種狀態是可以同時存在1也是0的狀態。

這就是為什么能夠在量子計算機下擁有飛快的運算能力的原因。但要運用這個指令周期必須又一個先決條件，就是必須要在零下273.15度也就是絕對零度的環境下才能達到量子糾纏的狀態。

未來如果可以克服現在在量子計算機對于環境上的困難，人工智能的研究就能夠再提高一個檔次，不管是高度技術性和專業，又或是各分支領域都是深入且各不相通的，涉及范圍極廣的人工智能和機械手皆會快速的加以提升。AI的研究可以在其分支不同的領域中解決各種具體問題，將會在未來對AI有一個更大更嶄新的突破。

來源：網絡

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