AI Keywords
AI的成長史與人類腦神經科學的發展密不可分,這也是為什麼大多數的AI專業術語,總是以人類特徵/特性命名的原因。以下整理出認識AI必須要知道的8大關鍵字,每一個術語都是深厚的研究領域。
人工智慧一詞是指計算機工程的一個特定領域,著重在創建能夠收集數據、並做出決策和/或解決問題的系統,希望機器可以和人類一樣具有思考能力。
延伸:
能完全模仿人類的稱作Strong AI或 Artificial General Intelligence (AGI),目前尚未出現;當前的AI只處理特定問題,且以功能性為主,稱作應用AI (applied AI, narrow AI or weak AI)。兩者個差別在於多樣性。
…all the change in the last million years will be superseded by the change in the next five minutes.
Wired雜誌創辦人Kevin Kelly認為:「所有過去幾百萬年的改變,都將被未來五分鐘的改變所超越,那個臨界點。」
演算法像是一套有效率解決問題的方法。因為只是一套「方法」,所以不光是給電腦用,一般人也常用的,例如常見的輾轉相除法求最大公因數。只是有了電腦以後,我們把複雜的演算法寫成程式,讓電腦去運算。
人們常將機器學習跟人工智慧兩個詞交互使用,他們不完全一樣,卻是相關聯的。機器學習是一個透過收集數據、反覆訓練的過程。
指定AI特定行為時,AI會進行複雜的數學運算,而這個計算過程通常還難以被人類所理解(有時候人們也不認為有必要花太多時間搞清楚),只要最終系統輸出有用的信息就好。 當這種情況發生時,這個過程就被稱為「黑盒」學習。
這些網路以非常類似於人類神經系統和大腦的方法設計而成。透過不同學習階段,神經網路讓AI能夠將資料分解為不同層級的數據,來解決複雜問題。
透過一層層被傳遞的節點來傳達數據,經過矩陣運算,以模擬人類神經傳導的過程。透過一層層被傳遞的數據,AI能自我建立對指定事物基本的了解。深度學習也就意味著,AI開始學習「為什麼」而不是「理解」什麼。
其中一個教導機器的方法,就像教人類一樣,用的是強化學習。這個方法是給AI一個目標,但不清楚告訴他實踐的方法,像是「改善效率」、「找到方法」。這時AI會預測情境、解讀報告,再由人類判定結果,記錄人類的回饋,機器會再繼續推算合適的解答。
編輯整理/英語島編輯室
本文收錄於英語島English Island 2017年10月號
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