分類: 文化

演算法、深度學習、人工神經網絡、通用人工智慧的生存風險、

人工生命（artificial life）最初為計算機科學家克里斯多福·蘭頓（Dr. Christopher Langton）於 1987年在洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）召開的「生成以及模擬生命系統的國際會議」上提出。，通過人工模擬生命系統，來研究生命的領域，是一種基於人工智能產生的概念。

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〖思維〗【main】

演算法

演算法（algorithm）是擁有一系列定義清晰的指令，依有限步驟或次序施行，並可於有限的時間及空間內，清楚的表述出運算結果的一種有效方法。常被運用於計算、數據處理和自動推理的一種有效方法。

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〖以方塊圖表示有限步驟或次序的流程圖〗【top】【main】

深度學習

深度學習（deep learning）是一種以人工神經網路為架構的一種機器學習的分支，對資料運算進行特徵學習（representation learning/ feature learning｜功能學習）的演算法（algorithm）。

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人工神經網絡

人工神經網絡（artificial neural network）是一種模仿·生物神經網絡的結構和功能，研發於機器學習和認知科學領域，簡稱：類神經網絡。類神經網絡的基礎是需要有一個推理演算法則，透過集合模擬「簡單的人工節點」，稱作神經元（neurons），然後連接在一起形成一個類似生物神經網路的網狀結構。類神經網絡已經被用於處理某類方案（solutions），如：機器視覺、語音辨識。

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通用人工智慧的生存風險

通用人工智慧的生存風險是假設通用人工智慧（Artificial General Intelligence）重大進展可能導致人類滅絕或其他一些無法逆轉的全球性災難。假如人工智能在一般智能領域超越人類，成為「超智能」，那麼人類將趨於無法控制它；導致人類的生存率風險（x-risk）。人類的生存風險可能取決於「未來機器超級智能」的行為。

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學習曲線、S-shaped 學習曲線、機器學習、人工智能、

學習（learning）是獲得新的理解、知識、行為、技能、價值觀、態度和偏好的過程。人類與其他動物和一些機器都具備學習能力；也有證據顯示某些植物具有某種學習能力。
學習的領域可依據認知、情感、技能…等，區分為 3種類型：接受學習與發現學習、有意學習與偶然學習、實質學習和機械學習。
§ 自己感覺到能力不足，學什麼都不成功嗎？
https://youtu.be/PhaRona5PXk （2022/12/19）

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〖流程圖〗【main】

學習曲線

學習曲線（learning curve）是以圖形化（如：S-shaped 學習曲線）表示學習速率曲線的一種。通常對某種活動的參與或工具的使用，剛開始接觸時掌握信息較匱乏，學習速率較為平緩；基於學習技巧的經驗，一旦掌握信息的速率，學習速率逐漸趨向攀升加速；最終達到停滯高原期。
因此，學習曲線表示剛開始學習「某種活動的參與或工具的使用」必須花費較長時間熟悉信息/技巧，稱之為：平緩起始期；一旦掌握訊息/熟練技巧之後，學習速率趨向陡峭，稱之為：攀升加速期；隨著信息/技巧知識高階的運籌自如，針對「某種活動的參與或工具的使用」達到巔峰，稱之為：停滯高原期。

• 簡易入門學習：
  微軟視窗（Microsoft Windows）的記事本（程式設計師常用純文字編輯器來編輯程式和設定檔，如：＊.txt）很容易就能學會使用，短時間內就能由「學習起始、攀升而停滯高原期」，在學會基本的使用方法之後就學不到更多關於記事本的操作技巧（不是指撰寫＊.txt 的內容）。
• 複雜知識學習：
  UNIX下的命令行·文本編輯器：Vim很難在短時間內就能由「學習起始、攀升而停滯高原期」。Vim在應用上提供了十分豐富的功能，要熟練地掌握它，往往是比較困難的。

愛德華·桑代克（Edward Lee Thorndike｜1874/08/31～1949/08/09）是操作制約（operant conditioning/instrumental conditioning）的第一位研究者，以貓試圖逃出他所設計的迷箱（puzzle box｜知名動物行為的實驗裝置，如：史金納箱）畫出了， 觀察貓如何從迷箱中逃脫的學習曲線，總結出三條學習定律：準備律、效果律和練習律。

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• 蜀之八仙：
  容成公、李耳、董仲舒、張道陵、莊君平、李八百、范長生、爾朱先生；
• 道教·八仙：
  藍采和、李鐵拐、鍾離權、曹國舅、呂洞賓、何仙姑、張果老、韓湘子。

八仙（the eight immortals）是道教相當重要的八位神仙代表，涵蓋：貧、賤、富、貴、男、女、老、幼，八種不同的類群。由於八仙均為凡人得道，所以個性平易近人。道教·八仙：藍采和、李鐵拐、鍾離權、曹國舅、呂洞賓、何仙姑、張果老、韓湘子；八仙各自手持的法器或寶物，稱為：八寶。五代時期的蜀之八仙為容成公、李耳、董仲舒、張道陵、莊君平、李八百、范長生、爾朱先生在道教傳說中，稱他們是在蜀中得道成仙。

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〖中國的歷史〗【top】【main】

 

蜀之八仙

蜀之八仙為五代時期的容成公、李耳、董仲舒、張道陵、莊君平、李八百、范長生、爾朱先生。傳說中，道教稱他們是在蜀中得道成仙。

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道教·八仙

藍采和

藍采和（貧）：唐開元天寶時人。夏服絮衫，冬臥冰雪，常於長安市唱踏踏歌，歌詞多神仙之意。有人孩童時見過他，及至年老再見，采和顏狀如故，後於酒樓乘醉騎鶴而去。元人以此逸事，撰雜劇漢鍾離度脫藍采和。

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李鐵拐

李鐵拐（賤）：太上老君弟子李真人曾靈魂出竅到華山，以赴老君之約，李真人與徒弟相約，七日不見他甦醒，即可將他的身體火化，孰料徒弟欲歸家探望病急的老母，忍耐至第六日，即將李真人肉身火葬。第七日，李真人返回之後，僅見到自己的骨灰，靈魂無所依歸，於是借屍還魂，附上一餓死乞丐的屍身，蓬首垢面，坦腹跛足，並撐一根鐵杖，故此以後被稱為「鐵拐李」。

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鍾離權

鍾離權（富）：鍾離權的父親是個將領，從小就生長在富裕的家庭裡，鍾離權長大之後，練成了一身的好武藝；也因為父親的關係，使得他有在朝廷表現的機會。後來，更受到皇帝的重用當上了大將軍，被長官梁冀妒嫉，導致戰敗，於是隱居修道成仙。

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曹國舅

曹國舅（貴）：相傳為宋仁宗朝之大國舅，名佾，亦作景休。曹國舅是宋朝時曹太后的弟弟，他雖然身為皇親國戚，可是卻生性淡泊，不喜歡功名利祿。平日， 他除了處理日常的政事之外，空餘的時間，就是研究史學和人生哲學，對於人生的悲歡離合看得很淡，認為一切皆是因果循環的結果。可是，他的弟弟「小國舅」卻和他完全不同，因為欺壓善良被流放，曹國舅聽聞弟弟的慘況之後，立刻出家。

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呂洞賓

呂洞賓（男）：道教八仙之一。呂洞賓，本名巖，中進士，為官一段時間，曾兩度擔任縣令，不久因厭官場生活，棄官入道，隱居山林。一次游長安酒肆，遇正陽真人鍾離權，經過「十試」，鍾離權「授以金丹之道，因得道法」，終於成仙。

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何仙姑

何仙姑（女）：其身世有多種說法。然多傳說為何氏女最被人信任，途遇仙人，賜仙桃或仙棗食之，成仙，不知飢餓。能預知禍福，善輕身飛行。一說乃呂洞賓弟子。

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張果老

張果老（老）：鶴髮童顏，銀須飄拂，常倒騎一隻小毛驢。其原型為唐代方士張果。《明皇雜錄》卷下：「張果者，隱於恆州條山。常往來汾晉間，時人傳有長年秘術。……唐太宗、高宗屢征之不起，則天召之出山，佯死於妒女廟前。」

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韓湘子

韓湘子（少）：是唐朝大文豪文學家韓愈的侄孫，愛吹笛子。道教音樂《天花引》，相傳為韓湘子所作。《度韓公》一事當是韓湘開始神話的故事韓若雲《韓仙傳》載：韓湘，自少學道，呂洞賓度之登仙。 湘又欲度其叔愈。會愈宴集朋僚，湘赴宴，勸愈棄官學道，呈愈詩有「解造逡巡酒，能開頃刻花」等句， 愈斥為異端，不從。 湘 乃以徑寸葫蘆酌酒遍飲座客，又以火缶載蓮，頃刻開花，花上有字成聯云：「雲橫秦嶺家何在？雪擁藍關馬不前。」 愈終不悟，乃別去。韓湘子形象當由《韓仙傳》等書所載附會渲染而成。

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智能設計、智能障礙、智力三元理論、情緒商數、
學習、記憶、認知、決策、

智能（英語：intelligence）是指生物一般性的執行能力，又稱：智力。智慧能力涵蓋：表達意念（語文和學習）的能力、解決問題（如：理解、決策）的能力、抽象思維（計劃、推理）的能力…等。
哈佛大學心理學家加德納（1943/07/11～）在 1983年提出了多元智能理論。他在《心智的架構》（Frames of Mind）這本書裡提出，人類的智能應涵蓋：

1. 邏輯 （logical）：
2. 語言·文字（linguistic）：
3. 空間（spatial）：
4. 音樂（musical）：
5. 肢體運作（kinesthetic）：
6. 內省（intra-personal）：
7. 人際（inter-personal）：
8. 探索自然（naturalist）：

•）丹尼爾·高爾曼（Daniel Goleman｜1946/03/07～）與幾位研究者，更揭露了情緒智商（Emotion Quotient，簡稱：EQ/情商）的概念並聲稱它與傳統熟知的智商（intelligenzquotient）同等重要。智商通常是透過智力測驗獲得的指數，經常被用作確定個人的智力的指標。比率智商（ratio IQ scores）為心智年齡與生理年齡的比數，智商變化或許和精神分裂症風險基因直接相關，更與生活環境有關。智商的高低和生活環境的飲食缺乏碘可能造成兒童智商下降約 12點，許多第三世界國家在消除缺碘和缺微量元素的環境後，明顯發現民眾智商急劇增加。
•）近年羅伯特·史坦伯格（Robert Jeffrey Sternberg｜1949/12/08～）提出「智力三元理論（Triarchic theory of intelligence）」，涵蓋：元成分智力（componential intelligence）、經驗智力（experiential intelligence）和情境智力（contextual intelligence）。依據信息加工理論推演三個核心觀念：後設成分、表現成分、知識獲取成分。

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〖人工智能〗〖流程圖〗【main】

智能設計

智能設計（英語：intelligent design，簡稱：ID）是針對神的存在的一種宗教性邏輯論證。支持者認為智慧設計是一個「關於生命起源的科學理論」，不過被主流科學界視為偽科學。
理論支持者宣稱：「如同自然選擇一般，發展進程無方向性，必然具有『某種超自然的智慧設計了宇宙和生物的某些特徵』。」依此解釋，教育工作者、哲學家和科學界已證明智慧設計論是創造論的一種形式；但是這個假設仍然沒一樣是能證驗，也缺乏正確的經驗證據支持。

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智能障礙

智能障礙（英語：Intellectual disability，縮寫： ID）又稱： 智能發展遲緩、智障、弱智（general learning disability、mentally retarded，縮寫：MR）是指在一般的金錢管理、閱讀識字、計算、日常生活…等需要使用智力思考的行為，在資質、能力表現較多數人遲緩的一種行為表現。

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智力三元理論

智力三元理論（Triarchic theory of intelligence）為羅伯特·史坦伯格（Robert Jeffrey Sternberg｜1949/12/08～）提出，是採用訊息處理理論的觀點來研究智力。史坦伯格將智力以 3個維度探討，涵蓋：分析智力（後設成分）、經驗智力（表現成分）以及實用智力（知識獲取成分）。

• 後設成分（meta components）為進行問題解決、決策的認知工作，又稱：元成分。後設成分與我們要做什麼的大腦認知歷程有關連。元成分智力的形式常常以中世紀的創造生物何蒙庫魯茲（Homunculus｜中世紀歐洲的鍊金術師所創造出的人工生命）做為比喻，意旨我們透過這個部分的認知成分去掌控我們的行動；
• 表現成分（performance components）是實際上執行大腦所輸出的指令的歷程，透過這個成分，我們得以執行日常生活中的行動，如：從長期記憶中提取資訊運用在工作記憶上，用之掌控我們的行動；
• 知識獲取成分（knowledge-aquisition components）用以獲取新資訊的成分，從選擇性注意接受訊息，在將接收的訊息做出認知處理（如：分類、合併、刪冗…）。

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記憶

• 工作記憶（Working memory）是一種記憶容量有限的認知系統，被用以暫時保存關於當下任務的一些暫時信息的能力，是一組激活的神經元彼此會保持同步互相激活。工作記憶涵蓋：語音循環、視覺空間寫生板和中央執行系統；
• 情節記憶（Episodic memory）可能是人類獨有的，能與過去的特定 時間、地點 、連結的情感，以及其他相關聯的知識連繫起來，回憶特定事件的細節的能力，海馬體具有關鍵作用。許多有海馬體損傷的人會表現出失憶症，無法獲得新的長期情節記憶能力。長期記憶可分為兩種：內隱記憶與陳述性記憶（語意記憶和情節記憶）； 
• 語意記憶（Semantic memory）是一種對於一般知識的事實與概念的了解，透過語言、文字、數字、演算法等抽象性的了解來形成記憶，如：外顯記憶或陳述性記憶。語意記憶為一種學習事實和關係的能力，可能通過改變神經元聯結，主要儲存在大腦皮質中； 
• 工具學習（instrumental conditioning）根據獎懲來改變行為的能力，是操作制約（英語：operant conditioning）的一種以腦區網絡為中心的實現能力。愛德華·桑代克（Edward Lee Thorndike｜1874/08/31～1949/08/09）是操作制約的第一位研究者，以貓試圖逃出他所設計的迷箱（puzzle box）的行為畫出了知名動物學習曲線（learning curve）；
• 動作學習（practice & learning）相關腦區包括前運動區、基底核，特別重要的是小腦，它的包含了許多關於運動參數的微小調節。 

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情緒商數

情緒商數（英語：Emotional Intelligence、Emotional Intelligence Quotient）全稱：情緒智慧商數，是一種自我情緒控制能力的指數，簡稱：情商，縮寫：EI、EQ）。情緒商數由美國·心理學家·彼得·沙洛維（Peter Salovey｜1958/02/21～）於 1991年創立，屬於發展心理學範疇。有人質疑情商是否是一種智力能力的擴展表現。
•）情商跟智商不一樣！情商是一種認識、了解、控制情緒的能力。通常情緒商數可以透過指導而有所改善。
§ EQ高的人具有 10個常見的特點：
https://youtu.be/c6JD58Qh4ik （2020/01/06）
•）哈佛大學教授：高EQ者的12個能力
哈佛大學客座教授高曼（Daniel Goleman）花了 25年研究高情緒智商這個主題，論述無數。經年累月後，他發現，情緒智商其實有 4個領域。每個領域下，有 12個核心能力。

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認知

認知（cognition）是透過思想、經驗和感官獲得知識和理解的心理·行為或過程，也是決斷（judgment）的一種。
認知是現有知識的體現，涵蓋：知覺、注意力、知識的形成、記憶和工作記憶、判斷和評價、推理和計算、解決問題（problem-solving）和決策（decision-making）、理解和語言的產生。透過「既有認知過程」經常會發現新的認知。

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決策

決策（decision making）是一種認知（cognition）過程（如：計算機科學中談論的處理器｜processor）；經過這個過程（process）之後，可以在多種「選擇方案（solutions）」中，推出一種行動（action｜如：根據個人信念或是綜合各項因素的推理，決定的動作，也可以是一種表達意見）。

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人工智慧內容檢測、

• 計算機科學：
  1. 電子計算機：
     • 數據處理、
     • 處理器、
     • 資訊處理器的基本架構、
     • 圖靈測試、
• 人工智能區分、
  1. 機器學習、
  2. OpenAI、
  3. 聊天機器人、
• 人工生命：
  1. 演算法、
  2. 認知科學、
  3. 深度學習、
  4. 人工神經網絡、

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〖流程圖〗〖聊天機器人〗【main】

電子計算機

電子計算機（computer）是利用類比電路或者數位電路技術，依據指令（instruction）自動執行任意運算或邏輯操作序列的裝置，又稱：電腦。通用電腦具有遵循「計算機程式（program）」的一般「指令集（instruction set）」的能力，能夠執行極其廣泛的任務（mission），如：居家用途裝置、通用裝置、工業裝置…等。電腦種類繁多，但根據圖靈機（Turing machine）理論，一部具基本功能的電腦，應當能夠完成任何其它電腦能做的事情。
所以理論上從智慧型手機（smartphone）到超級電腦（Supercomputer），若不考慮「時間和儲存」因素，都應該可以完成同樣的作業（operation）。

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處理器

處理器（processor unit）廣範運用於電子計算機領域，可區分為：硬體、軟體、系統…等，如：中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、數位訊號處理器（DSP）、物理處理器（PPU）、預處理器（Preprocessor）、向量處理器（VPU）、文書處理器（word processors）、資訊系統處理器（如：資訊科技稽核、CobiT…）等。

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資訊處理器的基本架構

資訊處理器基本架構：

• • 時間序列（time series）
  • 記憶體管理（memory management）
  • 輸入裝置（input device）
  • 感知器（perceptron）
  • 類比數位轉換器（analog-to-digital converter）
  • 數位類比轉換器（digital to analog converter）
  • 輸出裝置（output device）
  • 作業系統（operating system）

人工智能（英語：artificial intelligence，縮寫：AI）是一種由人們將輸入訊息藉由各種可輸入裝置或工作記憶裝置、短期記憶裝置、長期記憶裝置…等）經由數位訊號處理（digital signal processing，縮寫：DSP），透過輸出裝置（output device）達成人們「期待結果」所研發製作的機器。人工智能的機器可以是一種裝置（device/appliance ）、設備（facility/equipment）或系統（system）。
§ 在 2023年，人工智能如何改變科技世界
https://youtu.be/l0KE6IWefRw （2023/12/27）
•）參考：〖聊天機器人列表〗。

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計算機科學

計算機科學（英語：Computer science）的發展激發人們針對人工智能領域的探討、研究、發展，旨在尋求如何使電子計算機（數位訊號處理器或專用積體電路）以更加智慧的方式運算出結果。
§ What Is a Computer? 
https://youtu.be/Cu3R5it4cQs （2020/08/31）

•）對象（object）在電腦科學中又稱：物件。在軟體系統中，對象具有唯一的識別碼（identifier，縮寫：ID），對象/物擁有屬性（Properties）和方法（Methods），屬性為需要記憶的資訊（information），方法（methods）就是物件所能夠提供的服務。

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人工智能區分

人工智能（Artificial Intelligence）基於人類以自身思考邏輯，將賦予的訊息「類比化」或「數碼化」再透過數位訊號處理將類比、混和訊號或影音訊號透過「數位訊號處理器（DSP）」輸出期待功能所研發製作的機器，這類表現出來的智慧，又稱：機器智能。

依執行能力可區分為 2大類：弱人工智慧（Artificial Narrow Intelligence）與通用人工智慧（英語：Artificial General Intelligence）。

• 弱人工智慧（Artificial Narrow Intelligence）只處理特定的事件，如：聊天機器人。
• 通用人工智慧（Artificial General Intelligence），必須具備與人類同等智慧型、或超越「人類的人工智慧」，能表現正常人類所具有的智慧型行為。如果將這一部機器帶到任何一個普通的家庭中，也不必刻意設計的條件下，能夠自行泡好一杯咖啡。
  〖通用人工智慧的生存風險〗

•）換句話說：「通用人工智慧」有能力主動在陌生空間中認識咖啡機、辨識咖啡和水、找到合適的杯子並置放在咖啡機的正確位置，之後，按押咖啡機「正確的鍵」進行沖泡一杯咖啡。

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時間序列

時間序列（time series）是一組按照時間發生先後順序進行排列的數據點序列。通常一組時間序列的時間間隔為一恆定值，如：1秒、5分鐘、12小時、7天、1個月、1季、1年），因此時間序列可以作為離散時間數據進行分析處理。時間序列是計量經濟學所研究的三大數據形態（另兩大為橫截面數據和縱橫資料）之一，在母體經濟學、國際經濟學、金融學、金融工程學等學科中有廣泛應用。如：1982年的《計量經濟學》雜誌（Econometrica）羅伯特·恩格爾（Robert Fry Engle III｜1942/11/10～）發表的一篇論文中提出了 ARCH模型，解決了時間序列的變異數隨時間改變之問題。羅伯特·恩格爾研究的是英國通貨膨脹率的波動性。
•）平穩型時間數列（Stationary Time Series）是指一個時間數列其統計特性將不隨時間變化而改變；此外也有非平穩性（nonstationarity）與波動幅度隨時間變化（Time－varying Volatility）。

1. 可等待定時器（WaitableTimer）是當設定的工作期限到時，輸出對象被置為「signaled（發出訊號）」狀態。使用可等待計時器對象涵蓋：手工重置（manual-reset）與同步（synchronization），或透過將可等待計時器與異步過程調整配合使用；當定時器變為 signaled狀態，處理器（processor）須執行相關的指令（如：completion routine）。可等待定時器的對象可以是周期定時器（periodic timer）。周期定時器在每次周期到期時，可重新激活直至它被重置或者被取消。
2. 看門狗計時器（watchdog timer）是電腦硬體的計時裝置的一種，當系統的主程式發生某些錯誤事件時，如：假當機（Hang）或未定時清除看門狗計時器的內含「計時值（如：針對計時器傳送清除訊號）」，此時看門狗計時器就會對系統發出重設（reset）、重新開機或關閉執行程式的訊號，使系統從假當機（Hang：懸停狀態）回復到正常運作狀態。

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記憶體管理

記憶體管理（memory management）是指軟體執行時對電腦記憶體資源的存取（分配和使用）的技術。其最主要的目的是如何高效、快速的分配，並且在適當的時候存放、釋放、刪除或回收記憶體資源。經常記憶體管理的任務是複雜的，甚至必須要在同一台機器上相同的時間執行多個進程（process）。通常一個程式結構由「本文區段」與「資料區段」構成。

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輸入裝置

輸入裝置（input device）是一種電腦硬體（hardware）為資訊處理系統（如：電子計算機或資訊裝置）提供資料和控制訊號，如：data、factor、divisor、巨陣輸入…等。
輸入裝置經常透過資訊處理系統的 I/O port（Input/Output｜輸入/輸出元件）來定義型態，輸入資訊處理系統的輸入數據可預存在週邊裝置的記憶體（資訊裝置的內部或外部）。I/O port是資訊處理系統（如：計算機）與外部世界（可能是人類或另一資訊處理系統）之間的溝通裝置。
許多應用已採取「Sensor Hub」幫助獲取、整合並預先處理來自不同感應器（輸入裝置）的數據。Sensor Hub的微控制器/輔助處理器技術能把這類任務（如：輸入資訊）獨立處理，以節省主應用處理器的處理時序、提升效能。
•）輸入裝置：

1. 鍵盤
2. 定點裝置
   • 指點杆
   • 滑鼠
   • 觸控板
   • 軌跡球
3. 掃描器
4. 麥克風
5. 相機 
6. Sensor Hub

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〖蒙地卡羅方法/蒙特卡羅模擬〗【top】【main】

感知器

感知器（perceptron）也可以被視為一種最簡單形式的前饋神經網路（英文：Feedforward Neural Network），為人工智能領域中，最早發明的簡單人工神經網路類型。
微機電系統（Micro-electro-mechanical Systems，縮寫：MEMS）是將微電子技術與機械工程融合到一起的一種工業技術。微機電系統尺寸為 1～100微米（µm）的部件組成，目前 MEMS的半導體製程工藝不小於 20µm。微機電系統在歐洲稱：微系統技術（Micro Systems Technology，MST），在日本稱：微機械（micromachines）。

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類比數位轉換器

類比數位轉換器（analog-to-digital converter）是用於將類比形式的連續訊號轉換為數位形式的離散訊號的一類設備，又稱：ADC、A/D或 A to D）。
典型的類比數位轉換器將類比訊號轉換為表示一定比例電壓值的數位訊號。此外，也有一些類比數位轉換器並非單純的電子設備，如：旋轉編碼器（rotary encoder）又稱：軸編碼器，也被視為類比數位轉換器的一種。

類比訊號（analog signal）是利用對象（object）具有的一些物理屬性（physical property）來表達、傳遞信息（information）的一種連續函式（如：描述一棵樹的高度隨時間而變化的函數）的訊號。
•）類比可區分為兩大類：

• 近似類推（near analogies）是指兩個事物之間某些重要特點大部份類似，而將 A事物的特點，推演於 B事物；
• 延伸類推（far analogies）是指兩個事物之間僅有某個重要特點部份類似，而將 A事物的特點，加權（weighting）於 B事物。

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數位類比轉換器

數位類比轉換器（digital to analog converter）是一種將數位訊號轉換為類比訊號（以電流、電壓或電荷的形式）的設備，縮寫：DAC）。數位類比轉換器常用於音樂播放器，可將數位形式存儲的音訊訊號輸出轉化為類比的聲音。有些電視機的顯像也會採取類似的過程。

數位訊號（Digital signal）為一種將類比形式的連續訊號轉換為數位形式的離散訊號。以時間為自變數且已經數位化的離散訊號稱為：離散時間訊號（Discrete-time signal），如：地面無線傳輸、有線傳輸、衛星傳輸、手持裝置傳輸…等。數位訊號也可以表示數位系統中的操控訊號，如：read、write…等。

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輸出裝置

輸出裝置（output device）

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作業系統

作業系統（操作系統｜英語：Operating System，縮寫：OS）是一組主管與控制電腦（如：電子計算機、數位訊號處理器或專用積體電路）操作、運用和執行硬體、軟體資源和提供共用服務資源與使用者（user）互動的系統軟體·程式，同時也是電腦的核心與基石。
作業系統需要管理隨機存取記憶體（英語：Random-access memory，縮寫：RAM）、決定系統資源供需的優先次序、控制輸入與輸出裝置、操作網路與管理檔案系統…等基本事務；同時也提供一個讓使用者與系統互動的操作介面（user interface，簡稱：UI）。

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OpenAI

OpenAI是一個美國·人工智能研究實驗室，於 2015～2018年由多個非營利組織（英語：nonprofit organization，簡寫：NPO）成立 OpenAI Inc，爰於 2019年 3月 1日成立以營利為目的子公司：OpenAI LP。2019年 7月 22日微軟投資 OpenAI $10億美元，共同攜手合作在微軟的公用雲端服務：Azure 的超級計算平台上服務、開發人工智慧技術，全稱：開放人工智慧研究中心。OpenAI 進行人工智能（AI）研究的目的是促進和發展友好的人工智慧，使人類整體受益。

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