【專欄】「機器學習」到底在學什麼?揭開AI人工智慧的面紗 | 博碩士論文下載網
2022年6月1日—近年突飛猛進的AI科技,廣義來說人工智慧就是「讓機器做人會做的事」,...處理之類應用,很難描述具體邏輯規則,這就出現自動化資訊系統的限制。
資訊科技這數十年來發展,機器、資訊系統廣泛應用於產業,透過作業自動化提升效率。而近年來人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的快速進入產業,推動產業變革,過往資訊系統很難將各種經驗融入資訊系統中,這侷限了資訊系統的能力,AI科技正在突破這限制,帶領著我們建構新的世界。這波AI科技的成功,我們更需要去認識AI技術本質與能力,提升應用思維能力,賦能自己、賦能產業。
人工智慧科技的本質,機器學習、神經網路、深度學習近年突飛猛進的AI科技,本質上是來自機器學習(Machine Learning)領域中神經網路(Artificial Neural Network)技術的突破。廣義來說人工智慧就是「讓機器做人會做的事」,從1950年圖靈(Alan Mathison Turing)提出一個問題「機器能思考嗎?(Can machines think?)」,從此人們在思考機器能否具備智慧、能思考並替代我們做事。1956年學者提出了人工智慧(Artificial Intelligence)這詞,同時提出諸多對於人工智慧這領域的思索,讓學界持續努力近70年,才有現今的成果。
機器學習是融合電腦科學、統計學、機率論…等,用機率來解決問題的技術,由機器自動從過去大量混亂的資料,學習資料特徵與模式,來理解資料。
而機器學習有一支技術,一樣是想讓機器自動做學習,但採取不同的方法,從生物學的角度去模擬人類大腦的運作模式,稱為 「神經網路」。神經網路方法早在1949年就被提出,1958年學者用兩層的神經網路實現了加減法計算,但因神經網路需要大量學習時間,學習速度無法突破,不易被產業應用。
到2006年努力30多年的學者辛頓(Geoffrey Hinton)終於突破了困境,讓多層神經網路能夠有效地運作,他將這超過三層的神經網路技術,賦予一個新名字,就是 「深度學習」 (Deep Learning)。
近年來電腦運算能力不斷提升,數據不斷在產生,這讓深度學習能夠在大量資料及強大運算平台上快速發展...
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