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機器如何了解一個辭彙的意思？機器如何寫出一個句子？機器如何和人對話？因為人類大腦在看一個字可以聯想出很多意義，因此即使是同一個字也會有不同的意思，在判斷字句的時候，很自然地知道哪句話是有意義的，但是對機器來說就是一個挑戰，這個整體技術包括聲音處理、語言處理、自然語言處理、自動翻譯、斷詞、句子結構、認知、聲調等等。而機器在辨識語意、字句切換成自然語言的同時，中間還要能夠辨識「方言」，還有逗號句號的語意分析的問題、繁體中文四個聲調，不同的聲調，然後做出不同的處理。

對機器來說其實一張圖片，就是一串非常長的數字。「機器學習」，讓機器透過演算法，從大量給定的數據資料中，找出他們的規則，計算出「人類寫不出的數學式」，來回答人類預設的問題。怎樣才能讓機器像人一樣「看懂」圖片？可以從探索機器跟人類的視覺差異開始。「深度學習」是一種「類神經網路」，運作方式是模擬人類大腦。人腦由億萬個神經元組成，無數訊息在此交換傳遞。在深度學習架構裡，也有許多類似神經元的節點，用來傳遞、演算各種數據，只要給出正確、足夠的圖像範例，機器就能自己學會判斷。

隨著影像技術進步以及更大化的醫療診斷需求，促使更多的影像設備不斷投入臨床使用中。人類和人工智慧協同工作可以改善生活水平，關鍵是要在製造有益的人工智慧時，了解可能出現什麼問題，這些問題又要如何解決。但，無論情感寄託、自我意識、互動溝通、抽象思考以及跨領域推理的能力，這許多人類習以為常的行為，對機器而言，都是橫越門檻的挑戰。唯有瞭解人腦與電腦的運作差異，才能真正體會人性的可貴，悟透人之所以為人的價值，便是在於人擁有機器難以仿效的心。