
從人工智慧研究出發
State University of New York at Binghamton · Watson School of Engineering and Applied Science
從人工智慧研究出發,經歷不同應用場景與數位鑑識研究的累積,兩條研究道路在 2026 年開始交會。
先看全貌,再沿著兩條研究道路走向 2026。

故事的起點,不是今天才開始談 AI,而是三十年前的博士研究。

State University of New York at Binghamton · Watson School of Engineering and Applied Science

從多代理人、模糊專家系統與平行運算出發,AI 後來不斷轉換應用場景;研究問題也一路延伸。

A distributed cooperative homogeneous multi-agent approach for parallel fuzzy expert systems in surface mount PWB assembly
AI 不是後來加上的標籤。 這條研究路徑,從博士論文的 Artificial Intelligence 與 Expert Systems 就已經開始。
AI 沒有離開,只是不斷換了應用場景。

從找到證據、重建活動、連結人物與證據,到理解證據生命週期。

這些研究不是彼此獨立的一系列論文,而是一條持續演進的研究軌跡:數位行為留下什麼、證據如何存在與變化,以及事件如何被重建。到了 2026 年,這條道路進一步延伸到生成式 AI 互動證據的生命週期。

2026:兩條研究道路終於交會。

未送出的生成式 AI 提示會留下什麼?
換了瀏覽器、時間過去之後,痕跡還存在嗎?
對話刪除之後,真的完全消失了嗎?
研究走向著作、治理與產業現場。



與企業實務對話中・研究與寫作中
研究,不應只停留在論文裡。真正有價值的研究,也應該與正在面對問題的人相遇。

即將把大學研究室累積的 AI 與數位鑑識研究帶到台灣專業科技社群現場,讓學術研究與企業正在面對的 AI 治理、資安與數位證據問題展開對話。
