人工智能嘅應用

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人工智能(AI)對於任何嘅智能性作業嚟講都好有用[1]。比較廣為人知嘅人工智能應用例子包括咗識揸自己嘅交通工具(包括咗同埋無人飛機呀噉)、醫療上嘅診斷、數學定理證明、藝術創作、玩遊戲、搜尋器、認相入面嘅影像以及係網上廣告等等[2][3][4][5]

電子遊戲[編輯]

一班人喺度玩食鬼;啲鬼由電腦操控,但曉追捕玩家-展現咗簡單嘅智能。
內文:電子遊戲嘅人工智能

電子遊戲人工智能(video game AI)係指電子遊戲(electronic game)用嘅人工智能:電子遊戲係能夠同玩家互動、以娛樂玩家為目的嘅電腦程式;而電子遊戲入面好多時會涉及由電腦控制,同玩家進行對局嘅角色NPC[6]遊戲開發者為咗想玩家得到樂趣,通常會想呢啲由電腦控制嘅角色有返咁上下聰明,能夠為玩家提供一定嘅挑戰(睇埋心流[7];噉即係話佢哋會想 NPC 展現一定程度嘅智能,而「教電腦程式做出類似有智能噉嘅行為」正正就係 AI 呢個領域嘅重心[8][9]

舉個簡單例子,食鬼入面嘅敵人由電腦控制,一個教電腦控制啲敵人嘅可能演算法如下[10]

Pac-Man.pos
clyde_target = random_tiles // 將 clyde_target 設做隨機一格

while game == in_play: // 當隻遊戲進行嘅每一個時間點,
    case player of:
      Blinky:  move 1 tile toward Pac-Man.pos // 第一隻鬼要向主角位置(Pac-Man.pos)行一步。
      Inky:    move 1 tile toward (Pac-Man.pos + 4) // 第二隻鬼要向主角位置前四格行一步。
      Clyde:   if Clyde.pos == clyde_target: // Clyde 呢隻鬼要向佢嘅目標位置前進,如果到咗目標位置,揀個新嘅目標位置。
                   clyde_target = (clyde_target + 1) % 10 
               else:
                   move 1 tile toward clyde_target

上述嘅會令啲敵人曉追趕主角-有少少似有智能嘅噉[11]

早期-廿世紀中-嘅電子遊戲經已有喺度用相對簡單嘅 AI,而廿一世紀初及後,電子遊戲嘅 AI 仲成為咗遊戲製作上嘅一個大課題。遊戲製作嘅專家會研究用乜嘢演算法整一隻遊戲嘅 AI 先最可以令玩家過癮,而且 AI 仲有俾人運用嚟做控制 NPC 以外嘅工作,例如係做遊戲測試(game testing;喺隻遊戲出街前測試隻遊戲玩起上嚟點)同遊戲分析(game analytics;對玩家嘅行為作出分析)等都有用到 AI 相關嘅技術[12]

自駕車[編輯]

一架自駕車行嘅片
內文:自駕車

人工智能係自駕車(driverless car)科技當中不可或缺嘅一環。直至 2016 年為止,總共有 30 間主要公司都有喺度用人工智能整自駕車,而「人工智能可以點樣幫助自駕車技術」係人工智能領域當中好受關注嘅一環[13][14][15]

  • 自駕車人工智能其中一個最緊要嘅部份係教架車了解佢周圍環境嘅佈局。一般嚟講,一架自駕車會內置咗佢會行駛嘅地區嘅地圖,會包括咗交通燈同埋行人路嘅位置等嘅資訊,亦都有一啲研究嘗試令到自駕車唔使內置地圖都曉自己按照經驗學識佢周圍環境係乜嘢樣[16]
  • 喺自駕車設計上,「要點樣確保乘客嘅安全」係一個重要嘅議題。一架自駕車嘅程式實會內置一啲教架車點樣處理危險情況嘅演算法,但係好似「當架車實炒、一係撞到路人一係令乘客受傷嗰陣,架車應該揀保護個路人定保護個乘客」呢啲問題都仲係好難搞[17]

... 等等。

醫療應用[編輯]

人工智能喺醫療上嘅用途好廣泛:

  • 人工智能程式可以幫手評估落藥嗰陣要落幾重:喺醫療上,落藥要落幾多係一條關乎人命嘅問題(例如手術麻醉噉,如果落嘅麻醉藥劑量大得滯會搞出人命),而喺 2016 年,有份喺加州做嘅研究就發現,有一條多得人工智能先搵到嘅數學方程式可以用嚟評定要落幾大劑量嘅免疫抑制劑落去病人身上。喺醫療上,評估劑量不嬲都係一個好嘥時間精神嘅程序,所以呢種人工智能程式幫醫療界慳到唔少錢[18]
  • 人工智能程式可以幫手決定點樣醫癌症:可以用嚟醫癌症嘅藥同疫苗有成多個 800 種,所以對於醫生嚟講,要決定點樣醫一個癌症病人絕非易事。微軟發展咗一個叫「Hanover」嘅人工智能程式,呢個程式曉記住嗮所以同癌症有關嘅研究論文,知道每一種醫療方法喺邊種情況之下最有效,並且用攞到嘅資訊決定某一個特定病人應該用乜嘢方法醫[19][20]。有研究指呢種程式喺診斷癌症嘅表現同真人醫生一樣咁好[20]
  • 又有研究試過用人工智能程式嘗試監察高風險嘅病人,評估佢哋有病嘅風險,而呢啲資訊對於治療同保險等方面都會有用[21]

... 等等。

第啲應用[編輯]

  • 人工智能甚至仲可以攞嚟整藝術品:人工神經網絡嘅輸入層嘅每粒神經細胞可以設做幅輸入圖像嘅一粒像素[22],而輸出層嘅每一粒神經細胞同一道理可以作為輸出圖像嘅像素。而中間嘅隱藏層做嗰啲運算會令到幅輸出圖像同輸入圖像有少少似,但又唔同。舉個例子說明,有研究者成功噉整出能夠將是但一幅相變做印象派作品嘅人工神經網絡[22]
  • 廿一世紀嘅金融界會用人工智能程式嚟監察買家同賣家嘅活動。呢啲程式喺見到某啲異常活動嗰陣會通報俾銀行等嘅機構聽,等做起探測詐騙等嘅罪行嗰陣容易好多[23]
  • 有啲人工智能程式曉睇一個人上啲乜嘢網站,並且靠呢啲資訊嚟賣幫手賣廣告:例如如果個程式探測到某個用家零舍鍾意搜尋有關打機嘅資訊嘅話,個程式就會俾個用家多啲睇到同打機相關嘅廣告[24]
  • 傾偈機械人(chatbot)係能夠同人傾偈嘅軟件-一個傾偈機械人要能夠接收人類寫或者講嘅文字,再按收到嘅輸入俾適當嘅輸出,令個用家覺得自己係同一個有智能嘅物體交流緊。喺人工智能上,傾偈機械人設計係自然語言處理(natural language processing)之下嘅項目,目的係要整出能夠通過圖靈測試(Turing test)嘅機械人-意思係話想製作出曉同人類用語言文字交流,而且能夠以假亂真(一般人齋睇個機械人嘅輸出分唔出佢到底係機械人定人類),到咗 2010 年代為止,傾偈機械人仲未有耐過得到圖靈測試[25],但經已俾人廣泛噉用喺客戶服務同搜集資訊等嘅用途上[26][27]
  • 認人樣系統(facial recognition system)係指用嚟辨認人面嘅技術。
  • 聰明玩具(smart toy)泛指內置微型電腦而能夠展現一定程度嘅人工智能嘅玩具,所以一件聰明玩具有可能(例如)按照玩緊佢嗰個細路行為嚟調整自己,並且令個細路玩得更加過癮,簡單例子有曉做自然語言處理(指教人工智能處理語言嘅技術)同細路講嘢嘅公仔。可以睇吓 Furby

... 等等。

睇埋[編輯]

[編輯]

  1. Russell & Norvig 2009, p. 1.
  2. N. Aletras; D. Tsarapatsanis; D. Preotiuc-Pietro; V. Lampos (2016). "Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights: a Natural Language Processing perspective". PeerJ Computer Science.
  3. Russell & Norvig 2009, p. 1.
  4. "The Economist Explains: Why firms are piling into artificial intelligence". The Economist. 31 March 2016.
  5. Lohr, Steve (28 February 2016). "The Promise of Artificial Intelligence Unfolds in Small Steps". The New York Times.
  6. "The Next Generation 1996 Lexicon A to Z: NPC (Nonplayer Character)". Next Generation. No. 15. Imagine Media. March 1996. p. 38.
  7. Yannakakis, G. N., & Hallam, J. (2007). Towards optimizing entertainment in computer games. Applied Artificial Intelligence, 21(10), 933-971.
  8. Yannakakis, Geogios N (2012). "Game AI revisited" (PDF). Proceedings of the 9th Conference on Computing Frontiers: 285–292.
  9. Stanley, K. O., Bryant, B. D., & Miikkulainen, R. (2005). Evolving neural network agents in the NERO video game. Proceedings of the IEEE, 182-189.
  10. Pac-Man.
  11. Bogost, Ian (March 2017). ""Artificial Intelligence" Has Become Meaningless". Retrieved 22 July 2017.
  12. Lu, F., Yamamoto, K., Nomura, L. H., Mizuno, S., Lee, Y., & Thawonmas, R. (2013, October). Fighting game artificial intelligence competition platform. In 2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) (pp. 320-323). IEEE.
  13. "33 Corporations Working On Autonomous Vehicles". CB Insights. N.p., 11 August 2016.
  14. West, Darrell M. "Moving forward: Self-driving vehicles in China, Europe, Japan, Korea, and the United States". Center for Technology Innovation at Brookings. N.p., September 2016. 12 November 2016.
  15. Teaching AI to Predict Pedestrian Behavior. Machine Design.
  16. McFarland, Matt. "Google's artificial intelligence breakthrough may have a huge impact on self-driving cars and much more". The Washington Post 25 February 2015. Infotrac Newsstand. 24 October 2016.
  17. ArXiv, E. T. (26 October 2015). Why Self-Driving Cars Must Be Programmed to Kill. Retrieved 17 November 2017.
  18. "10 Promising AI Applications in Health Care 互聯網檔案館歸檔,歸檔日期2018年12月15號,.". Harvard Business Review. 2018-05-10.
  19. Dina Bass (20 September 2016). "Microsoft Develops AI to Help Cancer Doctors Find the Right Treatments". Bloomberg.
  20. 20.0 20.1 Gallagher, James (26 January 2017). "Artificial intelligence 'as good as cancer doctors'". BBC News.
  21. Langen, Pauline A.; Katz, Jeffrey S.; Dempsey, Gayle, eds. (18 October 1994), Remote monitoring of high-risk patients using artificial intelligence (US5357427 A).
  22. 22.0 22.1 Neural Style Transfer: Creating Art with Deep Learning using tf.keras and eager execution 互聯網檔案館歸檔,歸檔日期2019年1月6號,.. Medium.
  23. "CTO Corner: Artificial Intelligence Use in Financial Services – Financial Services Roundtable[失咗效嘅鏈]". Financial Services Roundtable. 2 April 2015.
  24. Matz, S. C., et al. "Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion." Proceedings of the National Academy of Sciences (2017): 201710966.
  25. Bradeško, L., & Mladenić, D. (2012, October). A survey of chatbot systems through a loebner prize competition. In Proceedings of Slovenian Language Technologies Society Eighth Conference of Language Technologies (pp. 34-37).
  26. Huang, J., Zhou, M., & Yang, D. (2007, January). Extracting Chatbot Knowledge from Online Discussion Forums. In IJCAI (Vol. 7, pp. 423-428).
  27. Abdul-Kader, S. A., & Woods, J. C. (2015). Survey on chatbot design techniques in speech conversation systems. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 6(7).

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