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科技

AI滲透生活 敵友未明

明報

更新於 2023年06月26日23:42 • 發布於 2023年06月26日20:30 • FEATURE
John McCarthy(網上圖片)
John McCarthy(網上圖片)
AiDLab早前示範人工智能數位時裝設計助理AiDA,可根據設計師上傳的主題、草稿、材質、色調等資訊,於10分鐘內生成8款新設計,供設計師參考和修改。(受訪者提供)
AiDLab早前示範人工智能數位時裝設計助理AiDA,可根據設計師上傳的主題、草稿、材質、色調等資訊,於10分鐘內生成8款新設計,供設計師參考和修改。(受訪者提供)
Tesla將於今年9月30日舉辦AI Day年度大會,創辦人馬斯克預告將有更多人形機械人Tesla Bot的資訊公開,是另一個備受關注的人工智能發展項目。(YouTube截圖)
Tesla將於今年9月30日舉辦AI Day年度大會,創辦人馬斯克預告將有更多人形機械人Tesla Bot的資訊公開,是另一個備受關注的人工智能發展項目。(YouTube截圖)
許彬——香港科技大學(廣州)計算媒體與藝術學域講座教授(受訪者提供)
許彬——香港科技大學(廣州)計算媒體與藝術學域講座教授(受訪者提供)
黃偉強——人工智能設計研究所(AiDLab)行政總裁及總監(受訪者提供)
黃偉強——人工智能設計研究所(AiDLab)行政總裁及總監(受訪者提供)
江啟明——香港中文大學通識教育基礎課程高級講師(受訪者提供)
江啟明——香港中文大學通識教育基礎課程高級講師(受訪者提供)
楊先恒——ONC柯伍陳律師事務所合伙人(受訪者提供)
楊先恒——ONC柯伍陳律師事務所合伙人(受訪者提供)

【明報專訊】ChatGPT一石激起千重浪,人工智能再次成為熱話。

人工智能(artificial intelligence,AI)早已滲透我們的生活,智能手機的臉部識別、指紋解鎖,YouTube投你所好推送影片,Google Maps提供最合適路線,統統涉及AI模仿人類思考、學習、推理、分析等能力。

AI發展,是優化生活,還是打爛人類飯碗,甚至威脅安全?敵友未明下,唯一肯定的,就是我們已不可不認識AI。

1956 AI元年

人工智能是通過自然語言能力(讓電腦學懂人類語言)、感知技術(包括視覺、聽覺、觸覺等感知能力)、電腦視覺(分析影像)等,令電腦能夠像人類一樣思考、學習、推理、判斷、創作及解決問題。現時最常見AI應用包括聊天機械人、語音識別、自動駕駛、智能家居等,為人類生活帶來方便。

AI研究歷史不算長,學術界一般會將1956年視為AI元年,因為被稱為AI之父的4名學者:John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester及Claude Shannon,當年於美國達特茅斯學院(Dartmouth College)舉辦首個人工智能研討會,初步確立AI定義、演算法概念等,奠定日後AI發展成專門研究領域。

訓練AI 5部曲

AI應用範圍廣泛,但它不是憑空出現,而是通過整合數據及機器學習(machine learning)過程。訓練一個AI模型基本流程如下:

1. 確定目標

確定應用服務目標,例如文本創作、圖像識別、人臉辨識等

2. 數據收集

收集涵蓋不同情况及場景的訓練數據,加以整理和標籤,以便機器學習演算法,能夠理解和處理數據

3. 選擇演算法

根據任務目標和數據,選擇適合的機器學習演算法

4. 訓練和評估

利用數據和演算法開展訓練,評估AI模型。確認完成訓練,就可嵌入應用服務,開放給應用程式開發者及研究員試用

5. 部署

測試和調整已訓練好的AI模型,部署到應用服務;推出後定期監控和維護,確保正常運行和持續改善準確度

AI助你扮靚理財睇病

AI早已融入你我日常,為生活帶來方便。人工智能設計研究所(AiDLab)行政總裁及總監黃偉強,以及香港科技大學(廣州)計算媒體與藝術學域講座教授許彬列舉多個例子。

語音助手

例子:Apple Siri、Google Assistant、Amazon Alexa

通過自然語言處理模型及語音識別技術,AI可以理解使用者語音指令並執行相關任務。另外,語音識別功能還可應用於提升用家一些語言應試及面試能力,例如手機應用程式small talk

推薦系統

例子:Netflix、YouTube、Amazon

根據用家瀏覽紀錄、喜好和行為,推薦個人化產品如影片、音樂及各種商品

導航

例子:Google Maps、百度地圖、高德地圖

系統根據駕駛者路線偏好、實時交通資訊等條件,提供最佳路線和導航服務

金融服務

例子:WeLab等虛擬銀行客戶信用評級;富途、SoFi網上證券的投資機械人

通過分析海量數據和建立機器學習模型,協助欺詐檢測、風險評估、投資決策等,提高金融機構效率,降低金融詐騙及投資失利的風險

醫療健康

例子:醫療診斷、醫療圖像分析腫瘤

分析醫療數據和建立機器學習模型,例如幫助醫生快速從影像中,找出肉眼難以發現或容易忽略的病徵,提高診斷準確度,降低醫療成本

社交媒體

例子:facebook、Instagram、Twitter等

社交媒體通過機器學習為用家推薦感興趣的內容,自動標記照片、識別不良資訊等

智能家居

例子:Amazon Alexa及Apple HomePod智能家電控制系統

通過語音識別和智能控制技術,操控智能燈泡、喇叭、防盜系統等,實現智能家居的控制和自動化

圖像識別

例子:人臉或指紋解鎖、停車場自動記錄泊車位置

系統

透過人臉識別,社交平台可自動標籤相片人物及創作虛擬頭像;而正於香港科學園測試的無人駕駛車,亦依賴圖像識別模型運作,分析路面上的交通路標圖像,判斷是否需要停車、讓路等

時尚美容

例子:虛擬試衫、虛擬試妝、服飾搭配推薦系統

用家可以即時看見效果,並得到個人化建議。另外,有系統可以精準區分超過250種時裝屬性及2300多種顏色,有助商家改良產品、推動銷售及減低庫存

■專家助陣(排名不分先後)

許彬——香港科技大學(廣州)計算媒體與藝術學域講座教授

黃偉強——人工智能設計研究所(AiDLab)行政總裁及總監

江啟明——香港中文大學通識教育基礎課程高級講師

楊先恒——ONC柯伍陳律師事務所合伙人

文:周群雄、陳真紀

編輯:梁小玲

facebook @明報副刊

電郵:feature@mingpao.com

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留言 3

  • 我覺得ai會方便咗騙徒扮你親人把聲和樣貌去騙錢和資料。
    2023年06月27日02:38
  • Monchacha
    AI本身冇分好壞,好人用上造福人類,壞人用上禍害無窮。
    2023年06月27日02:15
  • MN
    網上金融要生存,都係要靠人去揾单,AI可以幫到完成某些工作,但到最後都係要靠人去完成的。
    2023年06月27日02:49
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