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本書以資訊數位化出發，跨領域整合醫學影像資訊與圖書資訊，尤其分類與詮釋資料的描述，是資料科學時代相當重要的一環，利用人工智慧進行醫學知識的分類、利用影像特徵的擷取完成影像詮釋資料的建立，並將日益重要的醫學影像的類型加以整理，包括檔案的形成、儲存容量、存取機制、安全性、使用規範、完整性與標註需求，進行鉅細靡遺地闡述，此概念之延伸將有助詮釋與人類生活息息相關的各種影像資料，以完整詮釋建立永恆的知識。
［自序］
［自序］
什麼是人工智慧？如果你是充滿樂觀與幻想的資工系老師或學生，人工智慧就是會自己思考、推論與創造的機器人，它不一定要有人形的肢體，但也許擁有人類的情感，如此一來，人工智慧就是一個終極自動化的程式，能夠自動學習與自動行為，就像真人一般。但是2020年的今天，這個詞彙已經從科學走到了現實，沒有當初想像的神奇，現今，不管理工醫農或是文法商，從學術到政策、產官學研，無不將人工智慧講得朗朗上口，它不是實驗室裡的老鼠，也不是上街遊行喊的口號，它已經是在我們日常生活周邊落實的科技了，而且它還會成為趨勢一直陪伴人們下去。
從電腦發明以來，人類的效率紀錄就不斷地被翻新，逐漸地有越來越多的電子產品出現在日常生活之中，電話變成了智慧型手機，另外還有智慧電視、智慧冰箱、智慧車輛，透過數位化與雲端化，人們每天都在產生大數據利用大數據，這些數據隱含著人們的身分、屬性、興趣與行為，透過資料科學的分析，人們的長相可以被自動辨識，人們的喜好可以被自動推薦，人們的行為甚至可以被自動預測，這就是在資料數位化後，以強大的計算能力輔以新世代人們對科技的高接受度時應運而生的人工智慧。
現今的人工智慧只是善用數據的小機器人，沒有情感也不會思考，當電腦科學家們持續努力幻想時，我們已經可以利用這個小機器人幫助我們完成各個領域中的專業決策，這個通識化的過程從中小學到大學，從學校到產業，已逐步落實於全世界的各個角落，與此同時，身處某個知識領域的我們，還是要銘記於心的是資料或是數據的數位化品質和決策間的關係是人工智慧的根本，而足以訓練出人工智慧的資料也是人類文明上的知識，應該要好好詮釋並組織化，方便學習也方便傳承，這就是本書所要傳達的理念，也期待能夠拋磚引玉，讓各領域的專業人士貢獻出自己的知識傳承後世，本書能完成也要感謝本人過去在資訊工程、醫學資訊、圖書資訊的師生還有支持我的家人。
［修訂版序］
［修訂版序］
對於現今的人工智慧而言，資料驅動是演算法的基礎，也就是說目前的主流做法是透過輸入的大量資料讓機器能夠去學習其中隱含的脈絡，這個脈絡的結果也許是人們已經在使用的知識，而人工智慧只是將其整合起來，讓已知道這些知識的人們更方便使用這些知識，或是讓不知道這些知識但需要用到這些知識的人們，可以透過人工智慧的協助進行跟專家能力相近的決策。
有鑑於此，修訂版在影像檔案上的描述，除了具體應用人工智慧在特定領域之外，也增加了數位影像的篇章，藉此說明數位影像的重要性，以及知識的產生與呈現如何透過人工智慧進行自動化與利用，此篇章包括影像生成、影像傳達、詮釋資料與應用領域，從源頭說明影像存在的諸多意義，如何透過影像格式或形式在不同環境下呈現不同的內容，這些影像內容的知識該以什麼樣的方式進行詮釋，而更有助於後續對於影像資料的知識儲存、檢索以及理解。
人類文明之所以能夠繼續發展，相當程度是基於前人的智慧累積，也就是站在巨人的肩膀上才能看得更高更遠，因此知識的管理與傳承影響著繼續發展的關鍵，對於人們來說，影像是描述這個多媒體世界中不可或缺的一環，然而影像的解譯卻是如此不易，蘊含大量資訊的同時，也需要有各種層面的解析，才能帶給不同觀眾所需要的資訊，本書冀望能夠讓讀者感受到影像知識的重要性與人工智慧的輔助性，一同將知識文化妥善整理、呈現並傳承後世。
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