AI 人工智慧 的发展演进
人工智慧带给人们生活便利，将应用延伸至各式不同的研究领域，如智慧城市、智慧农业、智慧交通、智慧制造、智慧居家等。而ai人工智慧又是如何发展的呢?在这里我们将程序分为感测与控制、规范与推论、机器学习与深度学习。
人工智慧：感测与控制
感测与控制意指经由感测器及控制程式来进行机器反应，这是目前生活中最常见的项目，例如：电锅煮完饭，开关阀会自动跳起；洗衣机洗完衣服会自动断电及发出鸣响、冷气机到预设温度后，会自动切换舒适模式等。程式设计师或工程师需要考虑种种因素写出控制程式，而机器设备完全是依照程式指令下动作。
人工智慧：规范与推论
规范与推论是指机器累积的数据再经由特殊演算法计算后的结果，再将这些结果分析归类，制定规范、门槛或相似度。由于是由机器设备经由运算去做分析判断，这里面就蕴含了基础的人工智慧。虽然还不具有演进的程式优化功能，但是是人工智慧最基本的基础。
人工智慧：机器学习与深度学习
机器学习简单的说也就是机器可以自行学习，利用大数据累积的资料再从中抓取特征值，进行判断。而不容易区分的特征值则由机器自己学习而来的，则是深度学习。经由不断一次又一次的过程中，机器能够自动判别、自我优化，进一步进行执行动作或判断，属于人工智慧中最困难的症结点。提供给AI人工智慧的资讯越多，就能让机器设备越聪明，再加上IOT的技术发展，搜集数据的方式越来越容易，海量资料让AI人工智慧的优化也就更加快速。
