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人工智能(AI)是什麼?它是電腦科學的一個分支,專注於創建能模仿人類智能行為的機器或軟件,包括學習、推理、感知和創造力。

 

事實上AI已深深融入我們的日常生活,例如Siri的語音識別、手機臉部解鎖的人臉辨識、網上解答各種查詢的聊天機械人等。

 

本書從AI的早期發展、基本原理和不同硬件說起,然後講解將人類的自然語言和機器演算法相互連接的自然語言處理(NLP),以及其衍生的多種工具和技術,例如不少人都聽過的GPT和BERT,它們彷彿無所不知﹗

 

現在的人工智能生成內容(AIGC)甚至不需要我們告訴機器每個細節,它都能自動生成文字、圖片、音樂、影像等,而虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)更透過AI應用,在真實世界中創造出沉浸式的體驗。

此外,書中亦會介紹AI應用在醫療、金融、教育、交通、物流、家居生活等領域的不同實例,讀者可以了解AI如何減少成本和錯誤率,提升工作和服務效率,並為每個人的生活提供各種便利。而經常聽到的「大數據」、「區塊鏈」、「元宇宙」、「虛擬貨幣」、「智能合約」等,原來都跟AI息息相關。

 

AI的概念往往被誤解或簡化,令許多人對於哪些應用屬於AI存在困惑。掌握AI的基礎能幫助我們對這個世界有更全面的理解,並提升競爭力,為未來的職業生涯或個人興趣開啟新的可能。

 

AI時代的來臨,正好提醒我們必須不斷學習和適應,你還在等什麼?

 

| 目錄 |

 

 

序言

 

Chapter 1 人工智能的起源與歷史
電腦科學的發展與早期AI
圖靈測試與第一代AI
專家系統與第二代AI
機器學習與第三代AI
深度學習的崛起至現代AI的出現

 

Chapter 2 人工智能的基本原理

機器學習的基礎
深度學習的演進
強化學習的原理

 

Chapter 3  人工智能的硬件基礎

CPU、GPU的角色與重要性專為AI設計的晶片
硬件如何影響AI的性能和能力
硬件的未來發展趨勢

 

Chapter 4 自然語言處理與大型語言模型

自然語言處理的基本概念
自然語言生成與理解
大型語言模型的原理與功能

對話型AI的應用

 

Chapter 5 人工智能生成內容(AIGC)技術

AIGC技術的基礎
各種形式的內容生成方法
AI創作的潛力與挑戰

 

Chapter 6 人工智能在各領域的應用
AI醫療應用
AI金融應用
Al教育應用
AI交通及物流應用

 

Chapter 7  未來的人工智能:預測與趨勢

大數據與人工智能深度融合
AI生成內容之進階應用
區塊鏈與人工智能之協同作用
元宇宙為人工智能的升級體驗

 

Chapter 8 為未來做準備:如何適應 AI 驅動的世界

在日常生活中探索AI
體驗最新人工智能技術
掌握人工智能原理及編程技術
增強數碼素養和保護個人隱私的意識

 

總結

後記

 

| 內容節錄 |

 

5.1 AIGC 技術的基礎

 

在科技的演進中,內容生成技術不斷進步,從最初的 簡單模板到現在的人工智能生成內容(artificial intelligence generated content, AIGC)。但究竟AIGC和傳統的生成技術 有何不同?現在就讓我們來一起解開這個謎團,了解AIGC 的獨特之處,以及它與傳統方法的區別。

 

AIGC和傳統的生成技術的分別

想像一下,你有一個機械人,要操控它的話,需要告訴 它每一步該怎麼做。例如,你要它畫一個蘋果,你需要告訴 它先畫一個圓圈,再加上一個小小的莖,最後填上紅色。這 就是我們以前讓電腦幫我們生成內容的方式,非常具體且按 部就班。

 

現在利用AIGC技術,我們不再需要逐步告訴機器每個細節,只需要給它很多蘋果的圖片,它就可以學會自己畫蘋 果,甚至可能會嘗試畫出各種新形態的蘋果。這就像你讓一個孩子看很多蘋果的圖像,之後他也可以用自己的方式畫出蘋果。

 

AIGC的最大特點是能夠進行自主學習,而且適應性 強。在傳統的生成技術中,內容的生成大多是基於預先設定 的模板或是特定的規則。如果想要生成新的或不同類型的內 容,就必須進行大量的手動調整和設定。AIGC則不同,它 可以通過學習大量數據,自動調整其生成策略,進而產生更 加多樣和能夠適應目標受眾的內容。

 

不論文字、圖像、音樂還是影片,AIGC都不需要依賴 固定的模板才能在各種不同的情境下生成內容,相對傳統方 法難以適應多樣化需求的種種限制,AIGC的高靈活性可以 更容易地滿足這些需求。

 

另一方面,AIGC在生成內容時,能夠考慮到更多的 前文後理。舉例說,當AIGC生成一篇文章時,它不只是按 照語法和詞彙的規則來進行生成,還會考慮到文章的整體 結構、目標受眾的喜好,甚至是當前的社會文化背景等。 AIGC生成的內容往往更貼近真實世界,而不是機械式地生 成重複的內容。

 

當然,AIGC並不是完美的。正正因為AIGC的這些優 點,其運算過程非常複雜,需要大量的數據和運算能力來支 持。相較於傳統方法,AIGC的部署和應用成本亦相對較高。

 

AIGC已成為了當代一大熱門議題,而其背後主要的推手,正是深度學習與其他相關的AI技術。這些技術如何為 AIGC提供強大的支援呢?我們將從深度學習開始,探討其 在AIGC的應用與影響。

 

深度學習

 

深度學習是一種特殊的機器學習技術,它使用「深度神經網絡」(deep neural network)來進行學習和預測。與傳統的神經網絡不同,深度神經網絡具有多個隱藏層(hidden layer),可以學習到資料中更為複雜的特徵和模式。因此, 深度學習特別適合處理大量且複雜的數據,如圖像、語音或 文字等。

 

在AIGC的領域中,深度學習的這種特性就成為了一把 利器。例如,在生成圖像時,深度學習可以通過學習大量的 圖像數據,理解其中的各種特徵和細節,然後用於生成新 的、高質量的圖像。而在文字生成方面,深度學習則可以捕 捉語言的結構和語境,產生更自然、更流暢的句子。

 

除了深度學習,其他的AI技術如轉移學習(transfer learning)、強化式學習(reinforcement learning)等也在AIGC 中發揮了重要作用。轉移學習允許模型利用在一個領域中學 到的知識,應用於另一相關領域,這大大加快了訓練速度且 提高了生成質量。而強化式學習則是一種機器通過與環境的 互動,自我學習和優化其行為的方法。在AIGC中,它常被 用於優化生成策略,例如調整生成的內容以滿足特定的需求或標準。

 

AIGC技術的優勢

 

無論是深度學習還是其他AI技術,AIGC的成功應用都 離不開大量的數據。這些數據不僅提供了模型所需的訓練資 料,還為模型提供了評估和調整其生成策略的依據。很多人 可能會好奇,為什麼我們需要AIGC這樣的技術?它真的能為我們的日常生活或商業應用帶來實質的好處嗎?

 

——摘自本書P.130-132

 

 

| 作者簡介 |

 

Dr. Jackei Wong(黃浩基博士),RoboCode Academy之創辦人,致力於培訓新一代的邏輯思維、編程能力以及人工智能技術應用。他同時也是兩項與人工智能相關的專利發明家和企業培訓導師,恆常為香港各大小企業提供人工智能和科技培訓。近年活躍於學界和商界,積極推動AI教育和應用。Dr. Jackei亦是前大學講師(教授資訊科技及人工智能課程)及前大數據科研機構之顧問。

 

透過以下Dr. Jackei的Facebook專頁,家長和小朋友可以獲得最新的科技發展資訊,一同探索AI科技世界。同時,在YouTube頻道亦可收看涵蓋各種主題的多元化教學影片,家長可與小朋友一起學習。讓小朋友在科技的引導下成長,與我們一起為未來做好準備。

 

Facebook專頁:https://www.facebook.com/drjackeiwong/

YouTube頻道:https://www.youtube.com/@drjackeiwong/

AI全解讀——人工智能的基本原理、技術發展、現實應用和未來挑戰

HK$118.00價格
  • 作者 | AUTHOR

    Dr. Jackei  Wong

  • 出版社 | PUBLISHER

    花千樹

  • 書號 | ISBN

    9789888789276

  • 出版日期 | PUBLICATION DATE

    2024/05

  • 出貨地 | PLACE OF DEPARTURE

    香港

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