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工商時報【楊玉奇】

知名電腦科學專家李開復在中國清華大學發表的「人工智能的黃金時代」演講,即指出「過去5年深層學習的準確率已從75%達到97%,人類的平均準確率則在95%,這2%的領先看似微小,卻代表錯誤率降低40%以上」。如果維持目前的發展趨勢,未來幾年機器認知的能力便有可能超過人類,僅是影像和語音的識別,即可發展相當多的應用。

人工智慧技術再次興起,作為決策工具的角色益發成熟,隨著資料儲存能力、硬體效能及演算法進步,2013年藉由深層學習技術提升電腦視覺和語音辨識精確度,人工智慧的感知能力趨於穩定和成熟。

深層學習是一種機器學習技術,使用多層網路,能夠學習抽象概念,同時融入自我學習,而且收斂相對快速。藉由自我學習,電腦可從大量的樣本中逐層抽出相關的抽象概念,當累積到足夠多時,即表示機器已得到理解,能夠做出識別的判斷和決策。

超過半個世紀的努力,人們終於掌握關鍵技術,協助機器建立感知與決策之間的連結能力。雖然僅是做到如同人類透過看、聽二感理解世間部份事物的程度,但已經取得相當重大的突破。

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