Facebook的AI入門課！用三段動畫講解人工智慧如何運作|數位時代 BusinessNext

語音助理、智慧家電、購物推薦⋯⋯ 人工智慧替我們的生活中帶來便利，但卻也讓不少人擔心人工智慧發展到最後，是否會產生自主行為，形成電影中機器挑戰人類的情節。

在圖像辨識、語言翻譯和動態時報排序等都用到大量人工智慧的Facebook，希望破除這個迷思。Facebook的AI研究部門負責人Yann LeCun認為，多數的害怕來自於不理解，「我們希望告訴人們AI並非魔法，而是嚴謹的科學。」因此在部落格上發布三段淺顯易懂的影片，替大家上一堂AI入門課。

人工智慧比人類厲害的地方：辨識出大量數據中的模式

大部分的人工智慧系統由人工神經網路和程式碼構成，模擬大腦神經元的運作方式，並像人類和動物一樣，可以透過修改神經元的連接方式，從經驗中學習。

其中，人工智慧特別擅長辨識出大量數據中的模式，這是人類較不擅長的，此外，還可用於學習翻譯、簡單的邏輯推理，甚至是系統性地產生新想法。

什麼是機器學習演算法？

用來訓練人工智慧的機器學習演算法，實際上如何運作？

他們將人工智慧比喻成一台機器，若最終希望能讓它辨識出「汽車」和「狗」的不同，必須先提供大量汽車和狗的照片，讓機器練習回答，並在每次的回答中調整解題過程。最終，就算出現過去沒看過的圖片，也能找出是否有共同點而辨識出物體。

過去，傳統演算法只能重複性的一一比對資料庫，比對到類似圖片才能歸納出答案，而常聽到的機器學習演算法，則可在比對的過程中「訓練」機器的辨識能力，大量減少所需時間和運算效能。

看過影片後，就可以了解機器學習的過程其實真的很「數學」。

對電腦而言，圖片由一組數字矩陣組成，這些數字分別代表不同像素的亮度。舉例來說，想要分辨字母「C」和「D」，首先計算出代表C和D的數字矩陣，再乘以「權重」，若數字加總後大於零，可判斷是C，反之則為D。而機器學習演算法，就是在辨識圖片的過程中不斷依照C和D的圖像特性，調整權重。

影片中說明，演算法會同時考量C和D的數字矩陣，最終可調整成只對C有反應且為正的權重、只對D有反應且為負的權重。因此，只要知道加總結果大於或小於零，就可以知道數字矩陣代表的字母。

有利於辨識局部圖像的深度學習法：卷積神經網路

不過，就算學會如何辨識不同物體，只要物體出現在圖片中的尺寸、露出部位和角度只要有些不同，就可能讓機器誤以為是完全不同的東西。

這時候便會用上深度學習結構「卷積神經網路（convolutional neural network，ConvNet）」，在第一層會先抓出物體的局部影像，例如輪胎的輪子，或人的眼睛，且讓這些局部影像重複出現在不同影像圖層的不同位置；第二階段則可將第一層的影像組合起來，例如整張臉、機翼等，最後可組合成完整的一輛車、一架飛機、一個人等。透過這樣的分層分析，可簡化機器辨識複雜圖像的步驟。該技術也可應用於自駕車、語音辨識及翻譯。

三種AI學習方法

Facebook指出，目前人工智慧學習方法大致分三種。

首先是透過輸入大量資料並給予獎勵回饋的「強化學習」，教機器下棋就是其中一種，不過缺點是，就算只是學一個簡單任務也需要大量數據和練習。

而最常用於訓練神經網路的「監督式學習」，就像爸媽用繪本教小朋友物體名稱，當我們提供機器汽車的圖片，會告訴他正確答案是汽車，演算法可以從這過程中學到汽車的特性。

最後一種是「無監督式學習」，亦稱為「預測型學習」。大多數人類和動物最初都是以這種方式學習，透過觀察以及和這個世界互動，便能學到基本知識，例如這世界是三維的、物體不會突然消失等。但目前人工智慧尚未發展到這種學習階段，這也是限制人工智慧進展的因素之一。

想成為AI人才，先學好數學

Facebook建議，如果未來想以AI作為工作，數學和物理絕對是必修課，微積分、線性代數、機率和統計，盡可能修越多越好。此外，電腦科學、工程、經濟、神經科學等科目，對研發人工智慧也有幫助。

不過令人意外的是，文章中特別提到哲學的重要性，因為其對理解和學習任何知識都有幫助。這也呼應到Facebook近來被批評其動態時報推播假新聞影響美國大選結果，在每種機器學習應用的背後，最終還是得回歸到「人」。

資料來源：Facebook、TechCrunch

在少子化與高齡化的雙重夾擊下，台灣勞力結構正面臨前所未有的嚴峻挑戰，預估從2020至2030年間，15至64歲的勞動人口將減少約10.3％。「缺工」不再是短期波動，而是長期影響各行各業的結構性危機，尤以高度依賴人力的清潔產業為甚。

然而在後疫情時代，社會對場域的衛生標準只增不減，加上大型商場、交通樞紐、物流中心與高科技廠房的建設面積每年持續擴增，清潔人員招募困難且年齡漸趨中高齡，有限人力難以扛起龐大的日常清潔工作。

面對亟待填補的市場空缺，全球清潔設備領導品牌德國凱馳，憑藉深厚的專業底蘊與嚴謹的研發標準，首次在台推出「KIRA BR 50智慧自主洗地機器人」，為台灣大型商用場域提供劃時代的智慧清潔解方。

凱馳總經理李恒毅強調，「KIRA BR 50並非要取代清潔人員，而是建立更省時省力的『人機協作』模式。」在傳統模式下，清潔人員必須拖著重達數十公斤的水桶與設備，在大面積區域來回奔波，耗時費力。有了KIRA BR 50後，機器人能精準且獨立承接大面積地板的頻繁清掃與洗刷，讓清潔人員將珍貴時間與專注力轉移至桌面、扶手及高接觸頻率的精細區域清潔，大幅減輕第一線負擔。

集結百年洗地技術與智慧科技，四大特點樹立清潔標竿

事實上，市場不乏新創科技公司推出清潔機器人，但凱馳業務總監李敍均指出，大多新創公司擅長科技部分，但對於「如何把地洗乾淨」的清潔本質缺乏經驗。德國凱馳成立近百年來，早已是這方面的專家，歷經總部反覆打磨，KIRA BR 50結合凱馳的專業工藝與前沿科技，以四大特點樹立智慧清潔標竿。

首先是「高效清潔」，相較一般清潔機器人使用盤刷，容易讓污垢在地面旋轉滯留，KIRA BR 50採用獨家滾刷技術，一次完成預掃、收集垃圾、洗地與擦乾，搭配側刷貼近牆角，完成零死角邊緣清潔。每分鐘超過1300轉的高轉速刷頭，加上業界最高刷壓，大幅提升清潔效果，最高每小時可自主清潔高達2365平方公尺，相當於5.6座籃球場，一小時即可完成約兩次台北車站大廳的清潔作業，非常適合面積廣大的車站、機場、物流中心等大型場域使用。

第二是「極致安全」，隨著智慧設備進入高科技產業與政府機關等敏感場域，企業對設備安全與隱私防護的要求也日益提高，KIRA BR 50配備「3D點陣式影像偵測技術」，當機器人在環境感知與避障時僅呈現去識別化的點陣雲，不記錄或上傳實體影像，從源頭杜絕案場影像與隱私資訊被記錄或外洩的疑慮。此外資料傳輸裝置均支援AES-256位元高規格加密，並通過IEC與Syss等多項國際認證的自主導航、電氣安全與防駭客入侵設計，領先競品，建立清潔機器人極致安全的新標準。

第三是「解放人力」，大面積且重複的洗地工作交給機器人後，第一線員工便能投入更多需要專業服務的細緻清潔工作；同時搭配四合一自動工作基站，能自動高速充電、補充清水、排放汙水、清洗水箱，讓清潔人員更加省事。

第四是「友善操作」，考量許多清潔人員為中高齡族群，機身特別以簡單顏色和圖形化介面標示清潔人員可獨立操作的簡易按鈕，直覺易懂。針對開放式大面積，僅需人工操作一次，機器人便可在短時間內自主完成地圖掃描與路徑規劃，並具備智慧記憶功能，能自動回補因臨時障礙物而漏洗的區域，無須專業工程師提前設定地圖與電子圍籬，大幅降低使用門檻。

第一線清潔龍頭實測驗證，人機協作打造清潔新紀元

這套智慧清潔方案在正式推向市場前，也已在台灣機場等第一線大型場域實地驗證，與凱馳合作長達10多年的台灣清潔產業龍頭——信實集團，正是這場科技變革的最佳見證者。

信實集團承攬機場、車站等眾多大型公共標案，對設備品質與安全極為挑剔，信實集團副總經理趙雪吟坦言，「服務業缺工已經是全面性挑戰，第一線清潔產業長期面臨人力招募困境，引進自動化設備是不可逆趨勢。」

早在一、兩年前他親赴德國凱馳，看到KIRA BR 50後，便非常期待正式在台上市的一天。此次信實率先參與驗證，對KIRA BR 50展現出的穩定度與清潔效率印象深刻，不僅能高效自主洗地，完成後還會返回工作站維護充電，讓有限人力集中於精細工作上。

趙雪吟也特別強調，公家機關與大型企業標案對設備的製造品質、電氣安全與資安防護有嚴格標準，凱馳耗費數年進行嚴謹測試與多項國際認證，正是信實能放心將機器人引入重要案場的關鍵，期望未來導入至更多大型公共場域。

隨著KIRA BR 50正式登台，凱馳不僅為缺工時代提供最佳解方，也展現作為全球清潔設備領導品牌的前瞻視野，敏銳洞察清潔產業缺工、高齡化的必然趨勢，從第一線人員與企業實際需求出發，提前佈局研發對應智慧產品。未來凱馳將持續以領航者之姿，引進多元的專業清潔機型，讓「人機協作」不再只是前瞻概念，而是兼顧品質、安全與人本價值的最佳幫手，全力助攻台灣清潔產業邁向更高效、智慧、也更有溫度的全新紀元。