完整解析AI人工智慧：3大浪潮＋3大技術＋3大應用 - 大和有話說

人工智慧AI發展史. 第一次AI浪潮. 第一次AI浪潮起於1950～1960年，止於1980年代。

由於出現在網路之前，因此又被稱為「古典人工智慧」。

這時期出現 ... 直接觀看文章 大和有話說 GoodtoGreat. 所謂人工智慧（ArtificialIntelligence；縮寫：AI），是指以人工方式來實現人類所具有之智慧的技術。

只不過，目前能實現與人類智能同等的技術還不存在，世界上絕大多數的人工智慧還是只能解決某個特定問題。

本篇文章是在我閱讀了幾本AI的相關書籍後，所概略統整出的架構，希望讓初次接觸AI的讀者，能透過333口訣，快速理解AI到底是什麼。

  一、AI的三次浪潮 第一次AI浪潮 第一次AI浪潮起於1950～1960年，止於1980年代。

由於出現在網路之前，因此又被稱為「古典人工智慧」。

這時期出現的「符號主義」與「聯結主義」，分別是日後「專家系統」與「深度學習」的雛形。

只不過，雖然當時的成果已能解開拼圖或簡單的遊戲，卻幾乎無法解決實用的問題。

第二次AI浪潮 第二次AI熱潮伴隨著電腦的普及，出現在1980年代。

這時期所進行的研究，是以灌輸「專家知識」作為規則，來協助解決特定問題的「專家系統」（Expertsystem）為主。

然而，縱使當時有商業應用的實例，應用範疇卻很有限，熱潮也因此逐漸消退。

第三次AI浪潮 第三次AI浪潮則出現於2010年代，伴隨著高性能電腦、網際網路、大數據、感測器的普及，以及計算成本的下降，「機器學習」隨之興起。

所謂機器學習（Machineleaning），是指讓電腦大量學習資料，使它可以像人類一樣辨識聲音及影像，或是針對問題做出合適的判斷。

  二、AI的三大技術 快速瞭解了AI的發展史後，我們來看看當代人工智慧的三大代表性模型：遺傳演算法、專家系統、類神經網路。

遺傳演算法 遺傳演算法（Geneticalgorithm；GA），又稱為演化式演算法（Evolutionaryalgorithm），是受達爾文演化論所啟發的人工智慧。

它透過「適者生存」的規則，將「優秀的個體」想像成「好的答案」，透過演化的方式來找出最佳解。

專家系統 專家系統（Expertsystem），則是針對預設的問題，事先準備好大量的對應方式。

它應用在很多地方，尤其是疾病診斷。

只不過，專家系統只能針對專家預先考慮過的狀況來準備對策，它並沒有自行學習的能力，因此還是有其侷限性。

類神經網路 從第三次AI浪潮所興起的機器學習（Machinelearning）有許多種手法，其中最受矚目的，莫過於「深度學習」（Deeplearning）了。

所謂深度學習，是透過模仿人腦的「類神經網路」（Neuralnetwork）來學習大量資料的手法。

若你去觀察腦的內部，會發現有大量稱為「神經元」的神經細胞彼此相連。

一個神經元從其他神經元那裡接收的電氣信號量達某一定值以上，就會興奮（神經衝動）；在某一定值以下，就不會興奮。

興奮起來的神經元，會將電器信號傳送給下一個相連的神經元。

下一個神經元同樣會因此興奮或不興奮。

簡單來說，彼此相連的神經元，會形成聯合傳遞行為。

我們透過將這種相連的結構來數學模型化，便形成了類神經網路。

我們可以發現，經模型化的的類神經網路，是由「輸入層」（Inputlayer）、「隱藏層」（Hiddenlayer）及「輸出層」（Outputlayer）等三層所構成。

另外，學習資料則是由輸入資料以及相對應的正確解答來組成。

以影像辨識為例，為了讓AI學習類神經網路的模型，首先必須先將影像學習資料分割成像素資料，然後將各像素值輸進輸入層。

接受了資料的輸入層，將像素值乘上「權重」後，便傳送給後方隱藏層的神經元。

隱藏層的各個神經元會累加前一層所接收到的值，並將其結果再乘上「權重」後，傳送給後方的神經元。

最後，經由輸出層的神經元的輸出，便可得到影像辨識的預測結果。

為了讓輸出層的值跟各個輸入資料所對應的正解資料相等，會對各個神經元的輸入計算出適當的「權重」值。

這個權重的計算，一般是使用「誤差倒傳遞演算法」（ErrorBackPropagation），使用與正解資料之間的誤差，從輸出層逆推回去。

透過各「權重」的調整，來縮小輸出層的值與正解資料的值之間的誤差，以建立出完成學習的模型。

由於過去類神經網路之間進行傳遞的權重值難以最佳化，因此曾有多數研究者對類神經網路的研究持否定態度。

直到2006年，辛頓（GeoffreyHinton）開發出自動編碼器（Autoencoder）的手法，才突破了這項瓶頸。

自動編碼器是指，在類神經網路的輸入層和輸出層使用相同資料，並將隱藏層設置於二者之間，藉此用來調整類神經網路之間的權重參數的一種手法。

利用以自動編碼器所獲得的類神經網路權重參數值進行初始化後，便能應用「誤差倒傳遞演算法」，提高多層類神經網路的學習準確度。

透過類神經網路，深度學習便成為了「只要將資料輸入類神經網路，它就能自行抽出特徵」的人工智慧，而這又稱為「特徵學習」（featurelearning）。

深度學習最擅長的，是它能辨識圖像資料或波形資料這類無法符號化的資料。

自2010年代以來，如Google、Microsoft及Facebook等美國知名IT企業，都開始著手深度學習的研究。

例如，蘋果「Siri」的語音辨識，Microsoft搜尋引擎「Bing」所具備的影像搜尋等等，而Google的深度學習專案也已超過1,500項。

至於深度學習如此飛躍的成長，要歸功於硬體設備的提升。

圖形處理器（GPU）大廠輝達（NVIDIA）利用該公司的圖形卡來提升深度學習的性能，提供程式庫（Library）和框架（framework）產品，並積極開設研討課程。

另外，Google也公開了框架「TensorFlow」，可以將深度學習應用於資料分析。

  三、AI的三大應用 AI應用領域主要可分為語音辨識、影像辨識以及自然語言處理等三部分。

語音辨識 語音辨識部分，透過多年來語音辨識競賽CHiME的研究，已經有了等同人類的辨識度（CHiME，是針對實際生活環境下的語音辨識，所進行評測的國際語音辨識競賽）。

此外，Apple、Google、Amazon也相繼提出可應用於日常生活的服務，因此其成熟度已達到實用等級。

影像辨識 影像辨識部分，雖然一般圖片的辨識已有同等於人類的辨識率，但動態影像的辨識準確度卻仍比不上人類，目前還在進行各種演算法的測試。

其中，影像辨識目前最火熱的應用場域非自動駕駛莫屬了。

整個汽車、資通訊產業都正朝著自駕車的方向努力，例如Google持續進行自動駕駛的研究，TOYOTA也在美國設立豐田研究所，可以知道現階段的開發已十分接近實用化。

因此，我們可判斷目前影像辨識的成熟度是介在研究和實用等級之間。

自然語言處理 自然語言處理（Naturallanguageprocessing；NLP），是試著讓人工智慧能理解人類所寫的文字和所說的話語。

NLP首先會分解詞性，稱之「語素分析」（morphemicanalysis），在分解出最小的字義單位後，接著會進行「語法分析」（syntacticanalysis），最後再透過「語意分析」（semanticanalysis）來瞭解含意。

輸出部分，自然語言處理也與生成文法（generativegrammar）密切相關。

生成文法理論認為，只要遵循規則即可生成文句。

這也代表著，只要把規則組合在一起，便可能生成文章。

在自然語言處理中，最具代表性的應用就是「聊天機器人」（Chatbot）了，它是一種如真人般，可透過文字訊息與人對話的程式。

2016年，臉書推出了「FacebookMessengerPlatform」，而Line也推出了「MessagingAPI」，因而促使這種搭載NLP技術的聊天機器人成為矚目的焦點。

另外，由IBM所開發的華生（IBMWatson），也是應用NLP的人工智慧而成。

華生可以從維基百科等語料庫中抽取知識，學習詞彙與詞彙之間的相關性。

現在，就連軟體銀行（SoftBank）機器人Pepper也是搭載華生系統。

只不過，由於在日常對話中，我們很常省略詞句，也不一定會提及時空背景，因此當前的Chatbot尚無法與人類進行天花亂墜的對話。

所以說，現行多數的Chatbot廠商，還是會限定對話的環境與應用領域。

  延伸閱讀：【書摘】人工智慧來了｜大和有話說 參考書目： 李開復、王詠剛，2017，人工智慧來了，遠見天下文化，台北市。

古明地正俊、長谷佳明，2018，AI人工智慧的現在．未來進行式，遠流，台北市。

三宅陽一郎、森川幸人，2017，從人到人工智慧，破解AI革命的68個核心概念，城邦文化，台北市。

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Δ 大和有話說 蕭佑和，Nick，任職於中華開發資本CDIBCapitalGroup，負責中華開發創新加速基金、阿里巴巴台灣創業者基金之案源開發及投資評估，主要關注於移動互聯網、電子商務、物聯網、雲端運算等四大領域。

進入創投業前，曾任職於華泰電子，負責中國地區互聯網產品之商業模式建立以及市場拓展。

2016年起，經營自媒體「大和有話說」，內容以創業投資、產業觀察為主軸，多次獲〈經理人雜誌〉、〈科技報橘〉、〈商業周刊〉、〈創業小聚〉、〈Career雜誌〉、〈Money錢〉、〈MBAtics〉等社群媒體轉載及採訪。

畢業於國立清華大學科技管理所，曾在上海交通大學安泰經濟與管理學院交換學生。

熱愛英雄電影，尤其是美國隊長。

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