人工智能3大應用範疇,為什麼孩子必須趁早掌握?

May 7, 2022

人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 發展一日千里,從前很多必須由人完成的工作,現在AI已經可以代勞。簡單至背景消音 (Background Noise Reduction),以至精密如醫療診斷、環境保育、城市開發,都可看到AI的身影。其他與我們日常生活息息相關的例子亦俯拾皆是,如消費推介 (recommender system,包括內容介紹、導向宣傳、產品推廣等)、自動駕駛 (autonomous driving),甚至樂章創作、多國語文即時傳譯等範疇,AI均參與其中。但到底AI是什麼?又為什麼它是我們下一代必須掌握的技能之一?

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AI在日常生活的應用

AI於生活不同層面的應用. Source: Nvida Talk at IFF 2022

英偉達以AI開發的實時對話傳譯功能Maxine

3大AI突破 

根據英偉達 (Nvida)香港資深數據科學家 (Senior Data Scientist) 及副總裁 (Deputy Director) Dr. Charles Cheung香港電子科技商會 所舉辦的Innovate for Future創新比賽 的講座上的分享 ,其實AI並非新鮮事。它源於70年前如S. McCulloch及W. Pitts所提出的electronic brain。及後雖然多番改良,然而一直未能成事。直至近代人類科技於3方面顯著突破,AI才能迅速發展。3方面的突破分別為:

  1. 1. 電腦運算速度 (computational resources) 提升
  2. 2. 可處理數據量 (data processing amount) 增加
  3. 3. 演算法 (algorithm) 的優化

3方面的突破最終能夠訓練虛擬神經網絡 (neural network) ,AI才能於今時今日被廣泛應用。

AI的3大範疇

AI的其中一個基礎為加速數據科學 (Accelerated Data Science),以數學及電腦運算摸擬人類從事的工序,主要涵蓋3大範疇,分別為:

  1. 1. 數據分析 (Data Analytic) 
  2. 2. 機器學習 (Machine Learning,ML) 
  3. 3. 深度學習 (Deep Learning,DL)。

以下我們將逐一探討。


AI的3大範疇; Source: Nvida Talk at IFF 2022

GPU:實現AI的硬件基礎

數據分析的速度及數量是實現 AI 的首要條件。要提升處理重複數據的速度及能力,除對中央處理器 (CPU) 進行升級外,圖像處理器 (GPU) 亦可謂派上用場。GPU並非取代CPU,而是協助CPU處理大量重複運算,如判斷圖像的屬性或真偽,從而達到機器學習深度學習的效果。隨著科技日新月異,以往要以年月計的運算過程現在只需數小時即可完成。此項突破開啟了不少創業家的大門,令不少原本不諳AI的人士亦可透過如雲計算 (Cloud Computing) 參與其中,開發嶄新技術及產品。

AI相關技術的發展歷史; Source: Nvida Talk at IFF2021

機器學習 (Machine Learning)

另一方面,機器學習(Machine Learning) 則是以數學模型,例如不同公式及模型 (如Decision TreeRandom Forest等) ,來推演不同結果,籍此達到學習目的。其中一個廣泛應用便是物件辦識 (Object Detection) 。譬如我們給予系統一千張有關動物的圖片,使它掌握不同動物的特徵。完成訓練後,系統便可於不依賴外在程式或人為指令的情況下自行完成物件辦識,無需複雜編碼。這樣便可節省大量人力物力。

GPU如何與CPU一同協作以提升數據處理能力及分析速度; 

Source: Nvida Talk at IFF2021

什麼是深度學習 (Deep Learning)?

那麼機器學習深度學習又有什麼區別?簡言之,機器學習將數據 (如一幅動物圖像) 以分析方法抽取其特徵於不同測試學習,得出結果。深度學習則自動偵測其數據特徵並分類,過程中以最簡單的特徵(如顏色) 開始,逐層 (如面部特徵) 推進,最終達至物件辦識的最佳效果。與機器學習有別的是,這些過程於深度學習中均自動進行,省卻人手指令。這就是「深層」的涵義。近年研究顯示,深度學習的效果比人手分類更佳。


從小學習AI知識,掌握未來必要技能

對所有AI而言,現時發展的瓶頸為需要大量數據以作摸擬及學習之用。但可以想像,在不久的將來,隨數據海量增加及演算法的不斷優化,AI 很快便會融入我們日常生活的每項細節。故此,我們下一代亦必須從小裝備及掌握有關技術,才可追上時代,不斷創新,免被淘汰。

AI應用範疇及相關公司,其中不少大家都耳熟能詳; Source: Nvida Talk at IFF 2022

下一步要如何做?

有幸的是,由於現今科技的幫助,AI再不是冰冷生澀的編碼知識,就連小孩亦可輕鬆學到。如Blueinno 就推出以下不同 AI 課程,涵蓋不同範疇:

  1. 1. 基礎編程方面:
    1. a) JavaScript for AI
    2. b) AI with Python 
  2. 2. 應用實踐方面:
    1. a) 人面及物件辦識
    2. b) FinTech的區塊鏈blockchain基礎課程

成人若有興趣,則可報讀Nvidia Deep Learning Institute的AI相關課程,亦可向其合作伙伴Blueinno查詢詳情。

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