【IT通通識】黃冠彪：AI模式多面睇

人工智能（AI）發展迅速，不少創科企業相繼投入資源，開發AI新技術，事實上，我們經常聽到「機器學習」及「深度學習」等均與AI技術有關，今次就跟大家介紹兩者的分別及應用。

「機器學習」屬於AI的一種分支，透過演算法分析數據，從中學習，並作出決定或預測，擺脫由人編寫特定程式碼執行特定的程序。機器學習需要從大量數據中學習，愈多數據就可以更準確地預測及作出客觀的決定。當機器學習成功從數據建立出一個獨特的數學模型後，AI 程式員就可以利用模型編寫應用於日常生活的應用程式。以自動導航駕駛系統為例，大量的街景不斷傳輸至機器的大腦資料庫，而AI程式設計員則在機器學習的過程中教導機器從街景中分辨「車」、「人」、「障礙物」、「街燈」、「交通燈」、「交通燈信號」、「指示牌」及「車線」等。

「深度學習」則是建基於機器學習對數據進行分析學習的演算法之一。深度學習在學習過程中並不需要人類的參與，程式設計員不需要事前為數據作標記，機器可以自行從大量數據中直接尋找數據之間的相似之處，互相比較數據之間吻合的地方，當建立數學模型後，便會自行評估模型的準確度。

深度學習中的AI思考過程建基於人工神經網絡的基礎，模仿生物的神經網絡，就好像人類的神經系統般，讓機器進行類似人類的分析、判斷及決定。以分析面部表情為例，不同的表情會改變面部的肌肉，開心的笑容會令嘴角向上；驚訝的表情會令眉毛向上、口部或會微微張開等。而機器就能透過深度學習，了解人類不同面部表情的五官形態及肌肉的細微變化。

 

圖 - 示範AI深度學習卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks）的運算過程

位於IVE（摩理臣山）的企業共創中心配備AI系統作教學及項目研發用途，並在課程中加入AI元素，以應付就業市場對具備AI技能人才的需求。筆者亦曾使用企業共創中心的AI系統，為一些中小學教師講解AI的基礎知識和體驗其應用，包括利用深度學習辨認植物及文字，以及示範車輛監測項目，可見AI未來將應用在日常生活不同的層面。

圖 - 筆者早前向中小學教師講解AI的基礎知識

 

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