專欄報導2019.02.12

為您揭開AI的神祕面紗

飛飛

物聯網 自造者 機器人

AI是什麼?人工智慧聽來很好理解,真要說清楚講明白,腦海卻是一片空白……其實只要弄懂幾個相關詞彙及其相互關係,你也能成為AI小專家。

人工智慧乃是模仿人類腦部運作的人造智慧。人類文明起始於用火,從此成了人類與其他所有動物後續演化發展的分岐點。懂得用火的契機,既來自於記憶中觀察自然所獲知火的能量,也來自於學習自然法則,模仿出如何運用火能源,達成填飽肚子的需求。Artificial Intelligence,運用人類社會長久以來累積構建的歷史性資料作為AI的記憶庫,並提供演算法為其自然法則,透過自我(機器)學習,達成具建設性的產出,滿足人類的各項需求。

 

要模仿人類的智慧運作,等同造個人腦。或許你腦海浮現《科學怪人》(Frankenstein)裡,在陰暗地下室的怪怪科學家。事實上,現今人工智慧的形塑,起源於1950年代知名的「圖靈測試」(Turing test),再歷經代代頂尖科學家的戮力心血,成就出人類智慧結晶。

 

機器學習 可說是A.I.的靈魂。最早期也最常見的 Machine  Learning,可以輸入法的字詞預測為例。經資訊工程師程式設定,使用者輸入如「安室奈美惠」的特定字詞組合超過一定次數後,再次輸入「安室」時, 螢幕即跳出「安室奈美惠」供使用者點選,節省使用者的作業時間與重複動作;如此設定即是透過演算法學習的簡易範例。時至今日, 資訊千里也包山包海,不可能所有自然法則都由工程師一一設定,從而發展出能經由更為複雜演算後,達成更精準、迅速,也更多元化的產出,滿足使用者不同需求,例如:將輸入預測連結文章主題分析,產出差異性預測。 深度學習 即是機器學習裡較高階演算程序,改以自動採集特徵為學習方式,其通常採用人工神經網路(ANN或簡稱NN;又稱為類神經網路),能達成更近似人類神經運作的前衛資訊處理技術。Deep Learning 的特點在能運用非線性迴歸分析資料,歸結出內含不只一個具影響力因素(factor)的預測結果;除了針對預設產出,還能以非預設性產出為前提,透過組型分析(Pattern Analysis;模型化分析)優化其預測結果。目前的機器學習通常即內含「分類」(如上述字詞預測方式;智能系統可歸為此類)及「非線性回歸」(如深度學習)兩大運算方式。

 

擬人化首要就是模擬人類與其周圍環境之間的關係:感知與溝通。機器學習的資料處理方式應用於感知環境時,即能數據分析感測器回傳的影像資料,從而發展出如今的影像辨識;而將機器學習應用於溝通時,就是以自然語言處理(NLP)及語音辨識,透過文字、語言,與人類互動。兩者都是運用深度學習,如ANN中其一的卷積神經網路(CNN)進行高階演算程序。

 

現今完整的AI概念,以大數據為記憶資料庫,機器學習為其依自然法則演算出智慧,再加上硬體作為其在實體世界的運行載體,例如:智慧路燈、Kiosk、工業機器人,或是最令人著迷的仿生機器人等。然而,現階段的AI仍在初期,技術商業化成熟度還待持續發展,機器翻譯即為一例。因此,要達成人類推理思考擬真的強人工智慧也待未來觀察。


* AI 的譯名依地區有所差異。

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