深度學習黑魔法 改變人類科技未來

美國太空總署NASA宣佈科學家利用「超級電腦深度學習」的方法，成功發現301個新的「系外行星」。「深度學習」這項新技術，被廣泛運用在各種領域，包括人臉辨識、醫學、天文學等等，同時也不斷締造亮眼成績。究竟什麼是「深度學習」？它是怎麼做到的？帶您一塊來瞭解。

2016年，採用「深度學習」的AlphaGo，打敗當時世界排名第4的前棋王李世乭，突然之間，AI竟然擁有超越人類的智慧，「深度學習」究竟是什麼？「深度學習」是一種類神經網路，運作方式是模擬人類大腦。

台灣大學電機工程學系副教授李弘毅解釋，「類神經網路這個，巨大的Function（函式），是由很多小的函式所構成的，整個工廠的流水線是，拆成一個一個一個的機台，每個機台只做一件簡單的事情，全部串起來就會非常複雜。」

類神經網路中，常被用來做影像辨識的是「卷積神經網路」CNN，它像捲軸會逐個像素計算乘積，訊息層層傳遞，過程中會過濾掉不必要的訊息，只保留最相關的特徵。

台灣大學電機工程學系副教授李弘毅，「我們今天在使用，這些深度學習的技術的時候，我們人做的事情只有決定，我們需要多少個Neuron（神經元），也就我們需要多少個小的函式，但是到底每個函式做的事情是什麼，不是人決定的，那是機器自己決定的。」

因為效能突出，「深度學習」被戲稱為黑魔法，但是它黑箱式的作業方式，讓科學家始終摸不清，它的內部結構跟工作程序。

台灣大學電機工程學系副教授李弘毅，「到目前為止，都沒有自動化的方法，可以告訴我們說，應該要有幾個神經元，應該要有幾層，才能夠解一個我們想要的問題，問你預期說，你用了這一個類神經網路的架構，可以得到什麼樣的結果，我們都是沒有答案的。」

儘管「深度學習」還有許多未解之謎，卻已經讓人臉辨識，有了突飛猛進的發展，許多公司行號的門禁系統，甚至銀行提款機，都出現相當成熟的落地應用，打開黑箱是團隊下一個研究目標。

台灣大學資訊工程學系教授徐宏民，「2018年年底的時候，我們開始進行所謂的，可解釋性的人臉辨識，這個深度學習引擎，不再是只做辨識的工作，它還能跟你解釋說，為什麼把它當作同一個人。」

科學家的想像力，是推動AI技術的驅動力，所以以往不敢想像的科技，正在一一成真。

（民視新聞／綜合報導）

更多民視新聞報導
水利署推"愛水產品" 守護水源拓展電商通路
北市府推動職場性平認證 納入多元性平企業響應
快新聞／台鐵電力設備故障「礁溪=龜山」列車延誤 預計10點恢復