AI的智能從何而來？
謝銀泉
生成式AI令我們驚嘆它能流暢對話、寫作、輔助做研究，這種「智能」究竟從何而來？
促成AI誕生的，是三大要素的協同作用：大數據、大算力與深度學習演算法。這三者結合，使AI能生成符合語法與語義的自然語言，展現出「智能」的表現。
大數據為AI提供豐富的學習素材，讓它從中發掘語法規則和知識；大算力則推動訓練過程，確保複雜計算能高速運算；深度學習演算法使AI能從數據中抽取語言特徵，抓取重點訊息。
然而，AI並不像人類擁有意識和主動思考能力，它是基於統計模式的預測系統。AI通過分析詞彙和句子的共現頻率，預測下一個最可能出現的詞彙，就像一場複雜的文字接龍遊戲。雖然AI能生成符合語法和語義的文本，但它並不真正「理解」語言的意義或背後的人類知識。
在這過程中，深度學習扮演着權重分配器的角色。透過多層神經網絡，模型根據上下文動態調整詞彙的重要性，從而預測最合適的下文。要實現這一點，首先需把詞彙（token）轉換成機器可理解的數值形式——轉換為高維度向量。向量之間數值越接近，表示語義越相似和相關。例如「貓」和「狗」的詞向量在「寵物」相關的語義維度上相似度高，這種向量化表示讓AI能捕捉語言中細微且多層次的語義差異，成為深度學習模型運算和生成的基礎。
當我們輸入提示詞時，實際上是要求AI生成與該向量相關的內容。除了依據語法、語義和機率，AI還會根據我們的意圖調整權重，從而輸出符合需求的文本。
