要理解圍繞著AI的各種課題，
必須先理解這項技術的特色和原理。
本章將以綜覽的方式帶大家一探AI技術的相關環境和歷史、
AI能做到的事情及未來的研究方向，
讓大家有個概觀的認識。
支撐AI的技術與環境
要讓AI妥善地運作，就一定要有底層的技術和環境支援，其中包含：
①資料的輸入、②硬體和軟體的運算、
③電腦畫面或機器人等輸出裝置、④通訊網路或資料中心等外部環境，
資訊會在物理空間和電腦空間往來交換。
電腦空間
Cyber
Physical
物理空間
有什麼問題想問嗎？
①把資料輸入AI
目前主流的AI是透過學習過去的資料來進行認知和預測（☞2-3）。資料的種類除文字、聲音、圖像外，有時還包括地理位置或對話資料。
要用AI可讀取的形式取得資料，除了必須運用攝影機或麥克風等接收器外，有時為了取得地理位置還會利用衛星資料。
②運算
告訴AI運算步驟的設計圖叫做演算法（☞2-5）。演算法可以在Windows、macOS、Android、iOS等OS（作業系統）上運作。
要使用演算法進行運算，必須先有CPU或GPU等物理性的機器（硬體）。這些機器是由名為半導體的物質製造而成，性能優秀的處理器可以用很高的速度進行非常精確的邏輯運算，還能組裝出像手錶一樣小巧的電腦。
另外，運算的工作除了用實體裝置外，也可以利用網路交給雲端服務商代為執行（☞4-8）。利用雲端運算，除了不用自己整備運算環境就能進行高度運算，也不需要自己維護硬體設備，相當便利。但相反地，假如遇到通訊不良或伺服器斷線的話，使用者除了等待之外什麼也不能做。
③輸出運算結果
AI的運算結果不只可直接顯示在電腦或手機等裝置（機器）上，也可以藉由網路對其他連接網路的設備下達新的運算指令。這使得一個AI可以對其他AI連鎖下達命令，或是讓兩個AI互相學習。
此外，也可以將AI安裝在機器人身上，根據運算結果讓身處物理空間的機器人做出動作。
為了讓人可以輕易理解輸出的結果，必須設計易於使用、閱讀的畫面或外觀（人機介面），或是能跟人類對話的代理者（Agent）。
④外部環境
要將資料送給AI，或是透過雲端把AI的運算結果送到裝置上，就一定要有通訊網路。現在全球正利用5G技術，部屬兼具高速、高頻寬、低延遲、高可靠性的網路連接環境。
此外，還有管理提供雲端服務所需的伺服器、線路的資料中心，以及支撐以上所有設備的電力供應網，都是現代社會不可或缺的一環。
要理解圍繞著AI的各種課題，
必須先理解這項技術的特色和原理。
本章將以綜覽的方式帶大家一探AI技術的相關環境和歷史、
AI能做到的事情及未來的研究方向，
讓大家有個概觀的認識。
支撐AI的技術與環境
要讓AI妥善地運作，就一定要有底層的技術和環境支援，其中包含：
①資料的輸入、②硬體和軟體的運算、
③電腦畫面或機器人等輸出裝置、④通訊網路或資料中心等外部環境，
資訊會在物理空間和電腦空間往來交換。
電腦空間
Cyber
Physical
物理空間
有什麼問題想問嗎？
①把資料輸入AI
目前主流的AI是透過學習過去的資料來進行認知和預測（☞2-3）。資料的種類除文字、聲音、圖像外，有時還包括地理位置或對話資料。
要用AI可讀取的形式取得資料，除了必須運用攝影機或麥克風等接收器外，有時為了取得地理位置還會利用衛星資料。
②運算
告訴AI運算步驟的設計圖叫做演算法（☞2-5）。演算法可以在Windows、macOS、Android、iOS等OS（作業系統）上運作。
要使用演算法進行運算，必須先有CPU或GPU等物理性的機器（硬體）。這些機器是由名為半導體的物質製造而成，性能優秀的處理器可以用很高的速度進行非常精確的邏輯運算，還能組裝出像手錶一樣小巧的電腦。
另外，運算的工作除了用實體裝置外，也可以利用網路交給雲端服務商代為執行（☞4-8）。利用雲端運算，除了不用自己整備運算環境就能進行高度運算，也不需要自己維護硬體設備，相當便利。但相反地，假如遇到通訊不良或伺服器斷線的話，使用者除了等待之外什麼也不能做。
③輸出運算結果
AI的運算結果不只可直接顯示在電腦或手機等裝置（機器）上，也可以藉由網路對其他連接網路的設備下達新的運算指令。這使得一個AI可以對其他AI連鎖下達命令，或是讓兩個AI互相學習。
此外，也可以將AI安裝在機器人身上，根據運算結果讓身處物理空間的機器人做出動作。
為了讓人可以輕易理解輸出的結果，必須設計易於使用、閱讀的畫面或外觀（人機介面），或是能跟人類對話的代理者（Agent）。
④外部環境
要將資料送給AI，或是透過雲端把AI的運算結果送到裝置上，就一定要有通訊網路。現在全球正利用5G技術，部屬兼具高速、高頻寬、低延遲、高可靠性的網路連接環境。
此外，還有管理提供雲端服務所需的伺服器、線路的資料中心，以及支撐以上所有設備的電力供應網，都是現代社會不可或缺的一環。
必須先理解這項技術的特色和原理。
本章將以綜覽的方式帶大家一探AI技術的相關環境和歷史、
AI能做到的事情及未來的研究方向，
讓大家有個概觀的認識。
支撐AI的技術與環境
要讓AI妥善地運作，就一定要有底層的技術和環境支援，其中包含：
①資料的輸入、②硬體和軟體的運算、
③電腦畫面或機器人等輸出裝置、④通訊網路或資料中心等外部環境，
資訊會在物理空間和電腦空間往來交換。
電腦空間
Cyber
Physical
物理空間
有什麼問題想問嗎？
①把資料輸入AI
目前主流的AI是透過學習過去的資料來進行認知和預測（☞2-3）。資料的種類除文字、聲音、圖像外，有時還包括地理位置或對話資料。
要用AI可讀取的形式取得資料，除了必須運用攝影機或麥克風等接收器外，有時為了取得地理位置還會利用衛星資料。
②運算
告訴AI運算步驟的設計圖叫做演算法（☞2-5）。演算法可以在Windows、macOS、Android、iOS等OS（作業系統）上運作。
要使用演算法進行運算，必須先有CPU或GPU等物理性的機器（硬體）。這些機器是由名為半導體的物質製造而成，性能優秀的處理器可以用很高的速度進行非常精確的邏輯運算，還能組裝出像手錶一樣小巧的電腦。
另外，運算的工作除了用實體裝置外，也可以利用網路交給雲端服務商代為執行（☞4-8）。利用雲端運算，除了不用自己整備運算環境就能進行高度運算，也不需要自己維護硬體設備，相當便利。但相反地，假如遇到通訊不良或伺服器斷線的話，使用者除了等待之外什麼也不能做。
③輸出運算結果
AI的運算結果不只可直接顯示在電腦或手機等裝置（機器）上，也可以藉由網路對其他連接網路的設備下達新的運算指令。這使得一個AI可以對其他AI連鎖下達命令，或是讓兩個AI互相學習。
此外，也可以將AI安裝在機器人身上，根據運算結果讓身處物理空間的機器人做出動作。
為了讓人可以輕易理解輸出的結果，必須設計易於使用、閱讀的畫面或外觀（人機介面），或是能跟人類對話的代理者（Agent）。
④外部環境
要將資料送給AI，或是透過雲端把AI的運算結果送到裝置上，就一定要有通訊網路。現在全球正利用5G技術，部屬兼具高速、高頻寬、低延遲、高可靠性的網路連接環境。
此外，還有管理提供雲端服務所需的伺服器、線路的資料中心，以及支撐以上所有設備的電力供應網，都是現代社會不可或缺的一環。
要理解圍繞著AI的各種課題，
必須先理解這項技術的特色和原理。
本章將以綜覽的方式帶大家一探AI技術的相關環境和歷史、
AI能做到的事情及未來的研究方向，
讓大家有個概觀的認識。
支撐AI的技術與環境
要讓AI妥善地運作，就一定要有底層的技術和環境支援，其中包含：
①資料的輸入、②硬體和軟體的運算、
③電腦畫面或機器人等輸出裝置、④通訊網路或資料中心等外部環境，
資訊會在物理空間和電腦空間往來交換。
電腦空間
Cyber
Physical
物理空間
有什麼問題想問嗎？
①把資料輸入AI
目前主流的AI是透過學習過去的資料來進行認知和預測（☞2-3）。資料的種類除文字、聲音、圖像外，有時還包括地理位置或對話資料。
要用AI可讀取的形式取得資料，除了必須運用攝影機或麥克風等接收器外，有時為了取得地理位置還會利用衛星資料。
②運算
告訴AI運算步驟的設計圖叫做演算法（☞2-5）。演算法可以在Windows、macOS、Android、iOS等OS（作業系統）上運作。
要使用演算法進行運算，必須先有CPU或GPU等物理性的機器（硬體）。這些機器是由名為半導體的物質製造而成，性能優秀的處理器可以用很高的速度進行非常精確的邏輯運算，還能組裝出像手錶一樣小巧的電腦。
另外，運算的工作除了用實體裝置外，也可以利用網路交給雲端服務商代為執行（☞4-8）。利用雲端運算，除了不用自己整備運算環境就能進行高度運算，也不需要自己維護硬體設備，相當便利。但相反地，假如遇到通訊不良或伺服器斷線的話，使用者除了等待之外什麼也不能做。
③輸出運算結果
AI的運算結果不只可直接顯示在電腦或手機等裝置（機器）上，也可以藉由網路對其他連接網路的設備下達新的運算指令。這使得一個AI可以對其他AI連鎖下達命令，或是讓兩個AI互相學習。
此外，也可以將AI安裝在機器人身上，根據運算結果讓身處物理空間的機器人做出動作。
為了讓人可以輕易理解輸出的結果，必須設計易於使用、閱讀的畫面或外觀（人機介面），或是能跟人類對話的代理者（Agent）。
④外部環境
要將資料送給AI，或是透過雲端把AI的運算結果送到裝置上，就一定要有通訊網路。現在全球正利用5G技術，部屬兼具高速、高頻寬、低延遲、高可靠性的網路連接環境。
此外，還有管理提供雲端服務所需的伺服器、線路的資料中心，以及支撐以上所有設備的電力供應網，都是現代社會不可或缺的一環。
