【智為未來】AI非遙不可及 就在日常生活

上期提到，AI的重要元素︰包括大數據（Big Data）、機器學習（Machine Learning）、雲計算（Cloud Computing）和AI倫理及影響（AI Ethics and Impacts）。今期文章，不如就用幾個常見的例子來解釋一下AI在日常生活中的應用和背後的AI技術吧。

例子一：用戶語音記錄和轉錄（例如：語音輸入短訊、語音控制汽車）

語音輸入、記錄和轉錄於日常生活中並不難接觸到，Siri就是最簡單最易接觸的例子，只要我們口述內容，Siri接收後便可轉錄成文字，進行記錄或其他功能，例如搜尋。其實這個功能運用了AI語音輸入技術。首先要收集和利用已錄製的語音及可識別的文本，進行數據訓練。神經網絡會學習將語音轉錄成文本，最後雲計算的運算能力處理語音錄製和文本轉錄。語音輸入技術除了應用於智能手機短訊輸入、Siri之外，亦可以進行語音控制汽車，這個功能於自動駕駛車中亦十分常見。

例子二：個人化推薦 （例如：影片和歌曲推薦）

我們日常生活中常用到的應用程式如流行音樂應用程式、影片電影應用程式等，都會為用戶提供推薦影片和歌曲，而且這些影片和歌曲多是用戶喜愛的類別或平日裏常瀏覽的。究竟這些應用程式是如何做到的？其實這些應用程式都運用了深度學習技術，利用用戶選擇和偏好、使用歷史等大數據，進行機器學習，透過神經網絡分析已記錄的用戶選擇和偏好，並透過雲計算的運算處理用戶歷史，從而產生預測。因此這些應用程式便可以為用戶提供個人化的推薦影片和歌曲了。

例子三：識別障礙物和信號（例如：自動駕駛車）

自動駕駛車是十分常見的AI應用例子。它可以做到自動駕駛，其中一個應用的AI技術是物件辨識。首先利用障礙物的圖像和視頻，如：欄杆、牆壁、汽車、行人等，以及信號，如：交通燈等大數據訓練AI模型，AI深度學習的神經網絡會分析圖像和視頻，並識別重要物件，之後雲計算的運算能力會處理圖像和視頻，並進行物件識別。因此自動駕駛車便可根據物件識別結果識別障礙物和辨認信號，令其可於路上駕駛。不過，自動駕駛車安全性問題仍存在不少爭議，以致暫時未能正式於路上使用。

經上述一番舉例和說明後，相信你們都可以從生活中找到不少運用了AI技術的例子。我們的課程教學框架之一 ─—「意識」正正是要讓初中學生意識到AI並非遙不可及，反而是日常生活中看到、碰到、聽到、應用到的。而且要了解AI，除了學習艱澀難懂的編程外，其實可以從簡單認知入手，先了解哪些事物運用了AI，再了解運用了哪種AI技術。提高了意識之後，才因應個人興趣和能力探索AI背後的知識、原理，以及編程等較進階的領域。

● 中大賽馬會「智」為未來計劃

由香港賽馬會慈善信託基金捐助，香港中文大學工程學院及教育學院聯合主辦，旨在為香港中學創建新的AI課程、支援框架及可持續的AI教育模式，以促進相關的AI教育生態發展。嶄新又全面的AI課程希望為學生提供AI倫理意識和知識，裝備他們應對未來工作。