人工智能？人工智慧？大數據？巨量資料？大資料？

最近發現總有人會用名詞來針對。這就像寫論文時，有的人總說不能使用We 或是 I，一定要使用the paper, the article或this study之類的。可是，我所看的期刊論文，全部都有人使用，沒有一定要強制讓We變成the study之類的情況。這應該是個人在寫作時的風格才對。

所以，我就在這篇網誌的標題上以這些常見的名詞來說明一下吧。

首先讓我們看看「人工智能」和「人工智慧」吧。在英文上是 Artificial intelligence。人工的單詞沒有問題，但是另一個單詞intelligence就是翻譯的問題。我傾向認同鄭宇和在2017年寫的「人工智能vs.人工智慧！？」一文當中，特別提到

在人工智能的科技不斷突破下，許多人擔心人類將會開始一點一滴地失去與機器競爭的優勢。但是，智慧(wisdom)是人類仍擁有，也最特別的一項重要資產(至少目前為止我沒聽過artificial wisdom)。
「智慧」比起「智能」要來的更難去定義，因為智慧是由各種複雜的概念所交織而成。我剖析了其與A.I.主題所有的相關特徵，並為其定義：「能夠在未知的領域中，開創並發展出新的知識和想法，這樣的能力，我們稱為智慧」。
的確在現實中，科學家和各領域專家都已展現出這樣的特質，他們致力於發展新的科技來改善A.I.在實際應用上的績效。至少就目前而言，A.I.系統並無法透過自我提升，成為更高層次的造物。

這內容對於智慧一詞，無論國內外都很一致，那是很難被定義，但卻存在的一個狀態。所以，在英文的字詞表現上，不會使用wisdom這個智慧意思，而是用智力代表的intelligence ，例如，intelligence quotient (智商)。如果用簡單的邏輯可以看出兩者的關系：wisdom是有intelligence，但你有intelligence是不代表你有wisdom。

而以現有的科技技術來說，想達到人工智慧，也就是電腦會思考、會創造，如同人一樣，這是目前達不到的境地。而有人卻說使用「人工智能」就是中國人，「人工智慧」才是台灣人。我想這樣的意識形態對專業學習沒有任何意義的。

第二個名詞是Big data。如果是台灣對data的翻譯，就是資料。使用Google翻譯，顯示的是「數據」。這是個很有趣的事情了。當初一開始台灣的翻譯Big data時是使用「巨量資料」還有「大資料」的，當然後來匯流到最後就是比較常以大數據一詞做代表。所以維基百科顯示大資料、大數據、巨量資料，其實就是指Big data。

結論

其實原始的名詞到底要表達什麼意思，能夠到什麼程度，這才是會影響研究發展的路徑。如果要發展到「智慧」，而現在寫出來的程式達不到那樣的層次，無法讓電腦產生智慧。這「智慧」一詞不就是膨脹的詞彙。所以所謂的人工智慧或人工智能，在目前來看，就是代替人類做到做不到的事情，例如進行大量運算，或算出複雜到人力都無法計算出來的數學或內容，進行大量的歸納整理等。幫助人類辦到人力做不到的事情。至於智慧，現階段真的看不到，因為那些機器人或機器，都是寫好程式，然後他們運用接收訊號、運算與反應，形成目前所見到的成果。

所以，我們要針對其定義、目的、做法等去討論，而不是在名詞上去鑽研。另外，翻譯名詞的討厭就在於美化！文字的使用是要表達出其內涵意思，過於美化，或使用美麗的詞藻，看似美好，但卻不如實用與樸實的文字更能顯示出當時的情況。這也就是為什麼學問，最終還是要去找原文來看才能知道真實情況。

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註1：參考網址 https://reurl.cc/mn14lG