Author 作者 马唯恒／国立台湾师范大学附属高级中学。人工智慧AI图灵实验机器学习收视率光学实验个人隐私IBM SkillsBuild 线上自主学习徵文竞赛特优IBM Skills build的AI课程分成两大主题，从何谓人工智慧讲到AI如何使用於生活之中，课程一开始就用询问学习者是否认为机器可以像人类及狗一般，在做对事情时获得奖励，来开启一系列的课程。并利用来自Qualcomm的一分钟短片，将AI如同俄罗斯套娃般一步步抽丝剥茧的介绍：人工智慧、机器学习以及深度学习，并举了自驾车、医疗诊断等例子具体说明。
紧接着课程开始讲解机器会思考，早已不是新概念了，进而导出AI的历史。自古以来，人类就一直梦想着机器能否和人一样具备思考与活动的能力。上古希腊神话和20世纪的捷克作家都曾预言过某种「金属人」能拥有和人类一样的思考能力。1950年，英国数学家Alan Turing想知道机器是否真能具有思考的能力，於是他提出了一个测试：如果一台机器可以与人类对话，而且人类却无法辨别它是机器，那这台机器就在思考，这个理论也就成为着名的图灵实验。
接下来，课程开始进入此科技的专业介绍，不只讲解了AI的类型：除了常见的弱AI、还有正在蓬勃发展的扩增智慧，以及研发中的通用AI。它还使用了「自然语言处理」(NLP)来解释AI如何与人类沟通，演示电脑如何运用推测学、机率、统计等方式来组成完整的句子和文章；例如Amazon 的Alexa和Microsoft的Cortana。在讲解完AI的具体概念後，课程进入了实际应用的阶段：例如，云端演算法和资料管理，甚至物联网都将提升AI的能力，进而促进医疗装置、客户服务等方面的新应用。在游戏方面，IBM Watson AI就曾在2011年打败世界最厉害的Jeopardy玩家。自动驾驶汽车和网站的广告挑选也都和AI演算息息相关。
最後，课程说到2025年，由机器完成的工作将从29%跃升至50%以上，而机器学习工程师薪资极高，其平均年薪超过142,000美金，并勉励学习者磨练自己的技能，以备未来使用。
AI一直以来都听起来像个遥远又抽象的科技，似乎只有在科幻电影或电玩才会出现。然而，在学习完本次人工智慧的课程後，我对AI有全新的看法。人工智慧不是近几年才被人类构思出来的，早在古希腊时期，某位科学家就已经幻想有和人一样聪明的机器。虽然在上个世纪中才有AI的雏形，但这证明人类对创造AI的渴望和期待。课程进入正题後，开始有大量的专有名词和术语出现，在图表和影片的协助下，我很快就了解人工智慧的基本概念和应用了。
其中一则影片令我特别印象深刻，有关於美国网路串流平台Netflix的起始页面如何用AI来吸引收视率。根据那部影片，Netflix会运用用户之前的观看纪录，观看影片类型，观看时间来打造一个完全客制化的封面，每个人的页面风格，排版形式，推荐类型都独一无二。让使用者阅听取用极度方便。然而这麽钜细靡遗的资料分析和人工智慧的运用却也让使用人有被窥视的不安和隐私的被侵犯感。
即便如此，在课程後半段的内容中，我学习到了AI的未来不可度量，从交通到经济，医疗到游戏，处处都是AI的踪迹。而且根据课程的内容，如果人工智慧进步到通用AI的地步，将可以使许多机器全自动化：包括自动驾驶汽车。然而，最近也常常听到特斯拉等电动自驾车发生事故。根据一位先前听过的演讲，目前电动自驾车大多使用CNN晶片，其辨认物体效果有限，只能确认其移动方向和物体本身名称。然而，很多科技大厂正在研发一种transformer晶片，他不只可以预测物体最有可能的移动方向，还可以连接各物体的关联性并提出判断，将可以大大减少事故的发生。不只如此，上次发现学校实验室有做关於麦克生干涉仪的光学实验，竟然也可以运用仪器的震动使AI学习英文字母，着实神奇。
最後，课程使用了一个网站Auto-Draw来做总结，这个由Google打造的小程式能帮助使用者把画出来的图用AI判定来修正和升级，充分展现人工智慧令人期待的最新发展。虽然AI有许多问题，包括个人隐私泄出和技术不成熟等。但其发展空间和工作潜能广到不可限量，未来很值得期待。►IBM SkillsBuild 的注册资讯教师注册请点我
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