人工智慧與邏輯推理：知識表示與推論技術

– 19 分鐘閱讀

邏輯推理在人工智慧領域中扮演著至關重要的角色，它讓機器得以模擬人類的思考和推理過程。本文從基礎邏輯概念出發，逐步深入探討知識表示、推理技術、本體工程與常識推理等核心概念。同時，我們也將探討語義網的架構和相關技術，例如資源描述框架（RDF）、網路本體語言（OWL）以及它們在知識圖譜建構中的作用。此外，本文還會介紹如何利用 SPARQL 查詢 RDF 資料函式庫，以及如何使用 RDF Schema（RDFS）定義類別和屬性，幫助讀者更全面地理解邏輯推理在人工智慧中的應用。

3. 推理和知識表示

推理和知識表示是人工智慧中的核心問題。[14] John Harrison 的《Handbook of Practical Logic and Automated Reasoning》一書，提供了實用的邏輯和自動推理技術，幫助開發者解決這些問題。

4. 本體工程

本體工程是人工智慧中的一個重要領域，涉及知識的組織和表示。[16] C. Maria Keet 的《An Introduction to Ontology Engineering》一書，提供了本體工程的介紹和，幫助開發者建立和應用本體。

5. 常識推理

常識推理是人工智慧中的一個挑戰，涉及如何使機器能夠理解和應用常識知識。[20] Erik T. Mueller 的《Commonsense Reasoning》一書，提供了常識推理的介紹和技術，幫助開發者解決這個問題。

內容解密：

上述內容介紹了邏輯和人工智慧的交匯，包括邏輯工具的應用、數學邏輯的基礎、推理和知識表示、本體工程和常識推理等方面。這些領域的研究和開發，對於人工智慧的進步和應用具有重要的意義。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[邏輯工具] --> B[知識表示]
    B --> C[推理和問題解決]
    C --> D[本體工程]
    D --> E[常識推理]
    E --> F[人工智慧應用]

上述圖表展示了邏輯工具、知識表示、推理和問題解決、本體工程、常識推理和人工智慧應用之間的關係，表明了邏輯和人工智慧的交匯是如何促進人工智慧的發展和應用。

人工智慧與邏輯推理

人工智慧（AI）是一個跨學科的領域，涉及電腦科學、數學、哲學等多個方面。其中，邏輯推理是人工智慧的一個重要組成部分，旨在使機器能夠像人類一樣進行邏輯思考和推理。

基礎邏輯概念

邏輯推理的基礎是邏輯學，包括命題邏輯、述詞邏輯和模態邏輯等。命題邏輯研究如何使用邏輯運算子（如與、或、非）組合命題，形成新的命題。述詞邏輯則研究如何使用量詞（如所有、存在）和述詞（如是、不是）描述事物的性質。

人工智慧中的邏輯推理

在人工智慧中，邏輯推理被廣泛應用於知識表現、推理和問題解決等方面。例如，知識圖譜（Knowledge Graph）是一種使用邏輯推理來表示和推理知識的方法。它使用實體、關係和屬性等概念來描述知識，並使用邏輯規則來推理和查詢知識。

常見的邏輯推理技術

常見的邏輯推理技術包括前向連結（Forward Chaining）和後向連結（Backward Chaining）等。前向連結是一種從事實和規則出發，推理出新的結論的方法。後向連結則是一種從目標出發，推理出達到目標所需的條件和規則的方法。

應使用案例項

邏輯推理在人工智慧中的應使用案例項包括：

  • 知識圖譜：使用邏輯推理來表示和推理知識。
  • 專家系統：使用邏輯推理來模擬人類專家的推理和決策過程。
  • 自然語言處理：使用邏輯推理來理解和生成自然語言。

未來發展方向

邏輯推理在人工智慧中的未來發展方向包括：

  • 深度學習和邏輯推理的結合：使用深度學習技術來提高邏輯推理的效率和準確性。
  • 邏輯推理在多智慧體系統中的應用：使用邏輯推理來協調和控制多個智慧體的行為。

內容解密：

以上內容介紹了人工智慧中的邏輯推理，包括其基礎概念、技術和應使用案例項。邏輯推理是人工智慧的一個重要組成部分，具有廣泛的應用前景。

  flowchart TD
    A[邏輯推理] --> B[知識表現]
    B --> C[推理和問題解決]
    C --> D[知識圖譜]
    D --> E[專家系統]
    E --> F[自然語言處理]
    F --> G[深度學習和邏輯推理的結合]
    G --> H[邏輯推理在多智慧體系統中的應用]

圖表翻譯：

此圖表示了邏輯推理在人工智慧中的應用流程。從邏輯推理開始，到知識表現、推理和問題解決，然後到知識圖譜、專家系統、自然語言處理等應使用案例項，最終到深度學習和邏輯推理的結合以及邏輯推理在多智慧體系統中的應用。

本章概述：本章將探討本體論（Ontologies）和概念圖（Conceptual Graphs），特別是OWL（Web Ontology Language）格式的本體論，以及語義網（Semantic Web）框架。

11.1 語義網

語義網仍然是許多網際網路使用者所不瞭解的領域。

11.1.1 起源

人們通常將網際網路的發明歸功於蒂姆·伯納斯-李（Tim Berners-Lee）在1989年3月釋出的內部備忘錄。然而，這個過程實際上開始得更早。在1966年，查爾斯·F·戈德法布（Charles F. Goldfarb）是一名在波士頓的哈佛法學院律師，他的業餘愛好是為汽車拉力賽編寫路線指示。他的指示非常有組織性，以至於有人告訴他，這些指示看起來就像電腦程式。這足以使他加入IBM，並在1969年發明瞭GML（Generalized Markup Language）。GML後來發展成為SGML（Standard Generalized Markup Language），也就是ISO 8879，後來又發展成為XML（eXtensible Markup Language）。因此，SGML和蒂姆·伯納斯-李的HTML都深深根植於喬姆斯基（Chomsky）傳統。

在SGML和HTML中，檔案被視為一個正式語言中的單詞，其語法包含在SGML檔案的一部分，稱為DTD（Document-Type Definition）。SGML檔案是一組具有樹狀結構的元素，根據巢狀關係。在樹的葉級別，我們有空元素（可能具有屬性）或文字片段、處理指令、原始（二進位制）資料或註解。

SGML比XML更為通用。在SGML檔案的開頭，可以重新定義所有特殊標記字元。對標籤過敏的人可以選擇以其他方式表示它們，例如使用$body£來表示 <body> 標籤。甚至更糟糕的是，開啟和關閉標籤都可以是可選的。例如，如果 <b> 標籤始終在 <a> 和 <c> 之間引入，那麼可以定義它為可選表示。

本體論和概念圖

本體論是對描述邏輯的具體實作版本，具有豐富的工具支援。OWL是一種本體論語言，提供了一種描述複雜知識結構的方法。概念圖是一種視覺化表示知識的方法，使用圖形結構來表示實體、關係和概念之間的關係。

OWL本體論

OWL是一種根據XML的語言，提供了一種描述本體論的方法。OWL本體論由一組類別、屬性和個體組成，描述了一個特定領域的知識結構。OWL提供了一種描述複雜知識結構的方法，包括類別之間的關係、屬性和個體。

概念圖

概念圖是一種視覺化表示知識的方法，使用圖形結構來表示實體、關係和概念之間的關係。概念圖由一組概念、關係和實體組成，描述了一個特定領域的知識結構。概念圖提供了一種描述複雜知識結構的方法，包括類別之間的關係、屬性和個體。

內容解密：
  • 本體論是對描述邏輯的具體實作版本，具有豐富的工具支援。
  • OWL是一種根據XML的語言，提供了一種描述本體論的方法。
  • 概念圖是一種視覺化表示知識的方法，使用圖形結構來表示實體、關係和概念之間的關係。
  • 語義網是一個旨在使網際網路更為智慧和可搜尋的專案，透過使用本體論和概念圖來描述網頁的含義。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[本體論] --> B[OWL]
    B --> C[概念圖]
    C --> D[語義網]
    D --> E[網際網路]
    E --> F[智慧搜尋]

這個圖表描述了本體論、OWL、概念圖、語義網和網際網路之間的關係。 本體論是描述邏輯的具體實作版本，OWL是一種根據XML的語言，提供了一種描述本體論的方法。概念圖是一種視覺化表示知識的方法，使用圖形結構來表示實體、關係和概念之間的關係。語義網是一個旨在使網際網路更為智慧和可搜尋的專案，透過使用本體論和概念圖來描述網頁的含義。最終，語義網使網際網路更為智慧和可搜尋。

網頁的演變：從SGML到語義網

網頁的發展可以追溯到SGML（Standard Generalized Markup Language）時代。SGML是一種 標準通用標記語言，它允許使用者定義自己的標記語言。HTML（HyperText Markup Language）就是SGML的一種應用，最初版本的HTML包含18種元素型別。要被稱為HTML檔案，檔案必須是格式良好的，並且符合SGML語法和HTML的DTD（Document Type Definition）。

然而，SGML和XML（Extensible Markup Language）之間存在著差異。XML是一種更簡單、更靈活的標記語言，它不需要DTD就可以描述檔案結構。這使得XML成為了一種更受歡迎的選擇。

語義網的概念

在2000年，Tim Berners Lee提出了語義網（Semantic Web）的概念。語義網是一種新的網路，它不僅僅包含了網頁的內容，而且還包含了網頁之間的關係和意義。語義網的目的是要使得網路更加智慧化，讓電腦可以自動地理解和處理網頁的內容。

語義網的架構可以分為三個層次：下層（Unicode、URI、XML）、中層（RDF、RDF-S、OWL、SPARQL、RIF）和上層（還沒有完全實作）。下層提供了基本的編碼和識別符號，中層提供了資源描述框架（RDF）和語義網的核心技術，上層則提供了更高層次的功能和應用。

Unicode和URI

Unicode是一種字元編碼標準，它將字元對映到數值（稱為程式碼點）。URI（Uniform Resource Identifier）是一種識別符號，它可以用來標識網路上的資源。URI和URL（Uniform Resource Locator）之間的區別在於，URI不一定指向一個實際的資源，而URL則一定指向一個實際的資源。

在語義網中，Unicode和URI是兩個基本的概念。Unicode提供了字元編碼的標準，而URI則提供了資源識別的機制。這兩個概念是語義網的基礎，它們使得網路上的資源可以被唯一地識別和存取。

圖表翻譯：

上述Mermaid圖表展示了語義網的架構。Unicode和URI是語義網的基礎，它們提供了字元編碼和資源識別的機制。RDF（Resource Description Framework）是語義網的核心技術，它提供了資源描述的框架。OWL（Web Ontology Language）是語義網的本體語言，它提供了資源之間的關係和意義。SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）是語義網的查詢語言，它提供了查詢資源的機制。RIF（Rule Interchange Format）是語義網的規則交換格式，它提供了規則之間的交換機制。最終，語義網的目的是要使得網路更加智慧化，讓電腦可以自動地理解和處理網頁的內容。

網路資源識別與語義網路

網路資源識別是網路上資源的唯一標識，通常使用統一資源識別符（URI）來表示。URI是一個字串，用於識別網路上的資源，例如網頁、圖片、檔案等。URI的格式通常由 scheme、階層部分、查詢部分和片段部分組成。

例如，URI http://example.com/path/to/resource 中，http 是 scheme，example.com 是階層部分，/path/to/resource 是查詢部分。URI 可以用於識別網路上的資源，但不一定能夠直接存取資源。

除了 URI 之外，還有國際化資源識別符（IRI），它是根據 Unicode 的 URI。IRI 可以使用 Unicode 字元，但 Web 瀏覽器等應用程式通常會將 IRI 轉換為 URI，以避免使用 homographic Unicode 字元進行詐騙。

例如，IRI http://example.com/ 可能會被轉換為 http://example.com/，其中的 Unicode 字元被轉換為 ASCII 字元，以避免詐騙。

在網路資源識別之上，還有 XML（可延伸標記語言），它是一種用於表示資料的標記語言。XML 檔案是一個正式的語言，描述了資料的結構和內容。XML 的字母表包括元素、屬性、文字內容、處理指令、CDATA 區段和註解。

XML 的一個重要方面是名稱空間（namespace），它是一個唯一的識別符，指向某個標準框架。例如，當需要指定資料型別時，可以使用 XML Schema Data Types 框架的名稱空間 xs。同樣，當需要定義一個人的名稱、姓氏、家庭名稱等時，可以使用 FoaF（Friend of a Friend）本體論的名稱空間。

透過名稱空間對元素或屬性進行語義標注是一個基本的語義工作。這些語義標注可以用於描述資料的意義和結構，從而實作資料的分享和重用。

內容解密：

上述內容介紹了網路資源識別和語義網路的基本概念，包括 URI、IRI、XML 和名稱空間。這些概念是語義網路的基礎，語義網路是一個將資料和資源以語義方式組織和存取的網路。透過使用語義網路技術，可以實作資料的分享和重用，從而提高資料的利用率和價值。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[網路資源] -->|識別|> B[URI]
    B -->|國際化|> C[IRI]
    C -->|轉換|> D[URI]
    D -->|描述|> E[XML]
    E -->|名稱空間|> F[namespace]
    F -->|語義標注|> G[資料分享]

上述圖表描述了網路資源識別、國際化和語義網路的過程。從網路資源到 URI，再到 IRI 和 XML，最終到達資料分享和重用。這個過程中，名稱空間和語義標注發揮了重要作用。

11.1.4 RDF、SPARQL和RDFS

RDF（資源描述框架）是語義蛋糕的基礎，RDF三元組由三個部分組成：

  1. 主體（subject），可以是IRI或空白節點；
  2. 預測（predicate），是一個IRI；
  3. 物件（object），可以是IRI或字面值。

例如，作者想要表達他住在法國的佈雷斯特（Brest）。作者可以使用Wikidata名稱空間中的IRI，例如wd:Q102323864，並使用屬性wdt:P551（居住地）來表示他住在佈雷斯特。佈雷斯特的IRI是wd:Q12193。

使用Turtle語法，RDF三元組可以寫成：

wd:Q102323864 wdt:P551 wd:Q12193 .

字面值可以是一串Unicode字元，例如 "Gift"。如果需要指定特定的資料型別，可以使用資料型別IRI，例如 "1"^^xs:nonNegativeInteger。也可以使用IETF BCP47語言標籤，例如 "Gift"@de-DE，來指定字面值的語言。

RDF三元組的組成

  • 主體（subject）：IRI或空白節點
  • 預測（predicate）：IRI
  • 物件（object）：IRI或字面值

Turtle語法

  • 使用字首（prefix）來縮短IRI
  • RDF三元組的寫法：主體 預測 物件 .

資料型別

  • 使用XML Schema Datatypes名稱空間（xs）
  • 例如："1"^^xs:nonNegativeInteger

語言標籤

  • 使用IETF BCP47語言標籤
  • 例如："Gift"@de-DE

內容解密：

RDF三元組是語義蛋糕的基礎，使用Turtle語法可以簡潔地表示RDF三元組。資料型別和語言標籤可以用來增加字面值的含義。瞭解RDF三元組的組成和Turtle語法，可以幫助我們更好地使用RDF和SPARQL進行語義查詢。

資料查詢與語言

在資訊時代，能夠有效地查詢和管理資料是一項重要的技能。為了達到這一目的，SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）是一種強大的查詢語言，適用於RDF（Resource Description Framework）資料函式庫。RDF是一種用於描述資源的框架，使用主題-謂詞-物件（Subject-Predicate-Object）的三元組（triples）來表示資訊。

SPARQL查詢語言

SPARQL查詢語言由三部分組成：

  1. 字首（Prefixes）：定義查詢中使用的RDF triple patterns的字首。
  2. 變數（Variables）：定義查詢中使用的變數。
  3. RDF triple patterns：定義要查詢的RDF triple patterns。

SPARQL引擎會找到符合查詢triple patterns的所有triple，並傳回查詢中使用的變數的值。

查詢範例

假設我們想要查詢法國佈雷斯特市的人口。可以使用以下SPARQL查詢：

SELECT ?population
WHERE {
  wd:Q12193 wdt:P1082 ?population .
}

這個查詢會傳回佈雷斯特市的人口資料。

複雜查詢

如果我們想要查詢所有以「Brest」開頭的市鎮的人口和國家，可以使用以下SPARQL查詢：

SELECT ?population ?townname ?countryname
WHERE {
  ?town wdt:P1448 ?townname .
  ?town wdt:P1082 ?population .
  ?town wdt:P17 ?country .
  ?country wdt:P1705 ?countryname .
  FILTER REGEX (?townname, "^(Brest|Брест)")
}

這個查詢會傳回所有以「Brest」開頭的市鎮的人口、市鎮名稱和國家名稱。

圖表翻譯：

  graph LR
  A[查詢] --> B[SPARQL引擎]
  B --> C[查詢結果]
  C --> D[傳回變數值]
  D --> E[顯示結果]

這個圖表展示了SPARQL查詢的流程，從查詢輸入到查詢結果的傳回。

知識圖譜與本體論

在知識圖譜中，我們可以使用本體論（Ontology）來定義實體、屬性和關係。例如，Wikidata是一個大規模的本體論，包含了大量的實體、屬性和關係。除了Wikidata之外，還有其他的本體論，如FOAF（Friend of a Friend），它定義了人、組織和其他實體的屬性和關係。

RDF和RDFS

RDF（Resource Description Framework）是一種用於描述資源的框架，它使用三元組（Subject、Predicate、Object）來表示資源之間的關係。RDFS（RDF Schema）是RDF的擴充套件，提供了更多的功能，如定義類別、屬性和關係。

定義類別和屬性

在RDFS中，我們可以定義類別和屬性。例如，我們可以定義一個類別叫做「人」（Person），然後定義一個屬性叫做「名字」（Name）。我們也可以定義一個屬性叫做「愛」（Love），它的域（Domain）是人，範圍（Range）是可愛的人。

示例

假設我們有一個本體論叫做「我的世界」（MyWorld），我們想要定義兩個實體：Ashildr和Love。Ashildr是一個人，也是一個可愛的人。Love是一個屬性，它的域是人，範圍是可愛的人。以下是RDFS的示例程式碼：

@prefix myworld: <http://myworld.org/> .
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> .

myworld:Ashildr a foaf:Person ;
    a myworld:LovelyPerson .

myworld:Love a myworld:Property ;
    rdfs:domain foaf:Person ;
    rdfs:range myworld:LovelyPerson .

在這個示例中，我們定義了兩個實體：Ashildr和Love。Ashildr是一個人，也是一個可愛的人。Love是一個屬性，它的域是人，範圍是可愛的人。

本章重點：本體論和概念圖

本體論（Ontologies）是一種用於描述知識和概念之間關係的框架。在本章中，我們將探討本體論的基礎概念和應用。

RDF 和本體論

RDF（Resource Description Framework）是一種用於描述資源和其屬性的框架。它使用三元組（subject、predicate、object）來描述資源之間的關係。例如：

me:LovelyPerson rdf:type rdfs:Class .
me:LovelyPerson rdfs:subClassOf foaf:Person .
me:Alice rdf:type me:LovelyPerson .
me:loves rdfs:domain foaf:Person .
me:loves rdfs:range me:LovelyPerson .

在這個例子中，我們定義了一個本體論，描述了一個名為 LovelyPerson 的類別，它是 foaf:Person 的子類別。然後，我們定義了一個實體 Alice，它是 LovelyPerson 的例項。

重化（Reification）

重化是一種將 RDF 三元組轉換為實體的過程。這樣可以將三元組用作其他 RDF 三元組的主題、謂詞或物件。例如：

_:x rdf:type rdf:Statement .
_:x rdf:subject wd:Q103846 .
_:x rdf:predicate dc:creator .
_:x rdf:object wd:Q58784 .
_:x wdt:P31 wd:Q4925193 .

在這個例子中，我們建立了一個實體 _:x，它是一個 RDF 陳述式。然後，我們定義了它的主題、謂詞和物件。

OWL 本體論

OWL（Web Ontology Language）是一種用於描述本體論的語言。它提供了一種更強大的框架，用於描述知識和概念之間的關係。OWL 本體論可以用於描述複雜的知識和概念之間的關係。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[RDF] --> B[本體論]
    B --> C[OWL]
    C --> D[知識圖譜]
    D --> E[應用]

在這個圖表中，我們描述了 RDF、本體論、OWL 和知識圖譜之間的關係。OWL 本體論可以用於描述複雜的知識和概念之間的關係，並可以應用於各種領域。

內容解密：

在這個章節中，我們探討了本體論和概念圖的基礎概念和應用。我們瞭解了 RDF 和本體論的關係，並學習瞭如何使用重化將 RDF 三元組轉換為實體。同時，我們也介紹了 OWL 本體論和其應用。這些知識和技術可以用於描述複雜的知識和概念之間的關係，並可以應用於各種領域。

本章重點：語義網與本體論

語義網（Semantic Web）是一個旨在使網際網路上的資料更容易被機器理解和處理的計畫。其中，本體論（Ontology）扮演著重要的角色。本體論是指對現實世界的建模和描述，包括對物體、概念和關係的定義。

本體論的定義

在哲學中，本體論是指對存在的研究，探討什麼是存在、什麼是現實。在電腦科學中，本體論是指對知識的建模和描述，包括對概念、物體和關係的定義。

本體論的種類

本體論可以分為兩種：描述邏輯本體論（Description Logic Ontology）和 RDF 本體論（RDF Ontology）。描述邏輯本體論是指使用描述邏輯（Description Logic）來建模和描述知識。RDF 本體論是指使用資源描述框架（RDF）來建模和描述知識。

OWL 本體論

OWL（Web Ontology Language）是一種用於描述本體論的語言。OWL 有兩種變體：OWL-DL 和 OWL Full。OWL-DL 是更接近描述邏輯的變體，而 OWL Full 是更接近 RDF 的變體。

OWL 的語法

OWL 有多種語法，包括 Functional-Style Syntax 和 Turtle Syntax。Functional-Style Syntax 是一種更接近描述邏輯的語法，而 Turtle Syntax 是一種更接近 RDF 的語法。

OWL 的應用

OWL 可以用於描述本體論，包括對概念、物體和關係的定義。OWL 也可以用於推理和查詢本體論。

內容解密

在這個章節中，我們探討了語義網和本體論的概念。語義網是一個旨在使網際網路上的資料更容易被機器理解和處理的計畫，而本體論是指對現實世界的建模和描述。OWL 是一種用於描述本體論的語言，具有多種語法和變體。透過瞭解語義網和本體論的概念，我們可以更好地理解如何使用 OWL 來描述和推理本體論。

圖表翻譯

以下是使用 Mermaid 語法繪製的語義網和本體論的關係圖：

  graph LR
    A[語義網] --> B[本體論]
    B --> C[OWL]
    C --> D[描述邏輯]
    C --> E[RDF]
    D --> F[推理和查詢]
    E --> F

這個圖表顯示了語義網、本體論、OWL、描述邏輯和 RDF 的關係。語義網是一個旨在使網際網路上的資料更容易被機器理解和處理的計畫，本體論是指對現實世界的建模和描述。OWL 是一種用於描述本體論的語言，具有多種語法和變體。描述邏輯和 RDF 是兩種不同的本體論語言，OWL 可以用於描述和推理本體論。

11.1.5 知識函式庫的描述：類別和物件屬性

在描述邏輯中，知識函式庫分為兩個部分：TBox（術語盒）和ABox（斷言盒）。TBox包含了知識函式庫中類別和物件屬性的定義，而ABox則包含了個體和它們之間的關係。

類別的宣告

在這個例子中，我們宣告了以下類別：

  • :Branches：樹枝
  • :Carnivores：肉食動物
  • :Giraffes：長頸鹿
  • :Herbivores：草食動物
  • :Leaves：葉子
  • :Lions：獅子
  • :Plants：植物
  • :Trees：樹木

這些類別代表了知識函式庫中不同的概念和實體。

從技術架構視角來看，本章節深入探討了知識表示和推理的核心技術，涵蓋了從基礎邏輯概念到語義網的廣泛領域。分析段落：透過RDF、RDFS、OWL等知識表示語言的剖析，展現瞭如何以機器可理解的方式組織和表達知識。利用SPARQL查詢語言，則實作了對知識圖譜的高效查詢和推理。然而，目前的挑戰在於常識推理的侷限性以及如何有效地整合深度學習與符號推理。前瞻段落：未來發展方向將聚焦於更具表現力的知識表示方法、更強大的推理引擎以及與深度學習的更緊密結合，以構建更具智慧的知識系統。玄貓認為，隨著知識圖譜技術的持續發展，其在自然語言理解、智慧問答、推薦系統等領域的應用將更加廣泛和深入。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。