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【人工智慧趨勢】決策型AI起步走!

   
作者:高煥堂

當今AI仰賴於大資料的相關性(Correlation),雖然,相關性並不一定表示其具有因果關係(Correlation does not imply causation),因為當今的AI對於因果關係的探索能力,仍極其有限,非常依賴人類(具有溯因性推理習慣者)來補足。

人類具有溯因性推理習慣者,就是通稱的創新者,如諸葛亮等,其擅長於溯因推理(Abductive reasoning):從果追溯其真實的因,而如果AI能夠掌握更高階的因果關係,就可望降低其不確定性的行為、大幅提升可解釋性、可信賴度,以及創造性思維能力。

這就是目前AI專家們努力的方向,也就是AI將邁向革命性的大未來,所以,有人稱之為:因果革命。也就是讓AI除了大資料相關性之外,能提升探索和掌握因果性的能力。

於此建議您可以參閱這本2019年的暢銷書(圖1),在這本書裡將因果關係分為三個階層:觀察、行動和想像(圖2),AI的大未來就是讓AI能充分掌握深層的因果性,也就是這本書裡所說的:高階因果關係。

 

圖1

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高煥堂

Author: 高煥堂

擁有40多年軟硬體整合設計經驗,專精Android終端平台、AI、Docker容器、VR、AI(人工智慧)、IC軟硬整合技術與大數據應用。 近5年來,從事於AI普及化教育工作,目前擔任銘傳大學AI課程、長庚智慧醫療研究所AI課程授課老師。也擔任永春國小、東園國小、立志中學、君毅中學、永春高中等學校的AI師資培育工作。

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