深度學習黑魔法 AI改變人類未來
AI人工智慧的發展，可說是突飛猛進，其中「深度學習」指的是AI人工智慧仿效人類大腦神經網路的一種學習方法，現在被廣泛運用在各種領域，包括人臉辨識、醫學、天文學等等。究竟什麼是「深度學習」？它是怎麼做到的？又締造哪些亮眼成績？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，第四的（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。
李弘毅台灣大學電機工程學系副教授：「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。
李弘毅台灣大學電機工程學系副教授：「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。
李弘毅台灣大學電機工程學系副教授：「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。
徐宏民台灣大學資訊工程學系教授：「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。