本文摘自 高煥堂 的下列書籍，以及北京【電子世界雜誌】連載專欄
過去 IT 時代，電腦只能向人類的編程（作品）學習到「邏輯性智慧」。今天，像繪畫、音樂、文學作品等，人類逐漸知道了如何把豐富的直覺性智慧，讓 AI 學習領悟之。AI 從人類作品（如語句、小說詩篇等）學習捕捉創作者的「非邏輯性智慧」。進而依據人們對話語句（或文本）的意圖（Attention），重組非邏輯性智慧，以及邏輯性智慧。
人類天生都有一項能力，就是：人人皆有的觀察周遭世界的「非邏輯化」技能。這種憑藉「直覺」來獲取對事物或現象的整體觀，長久以來都被IT人士所忽略，因為傳統 IT 只關注事物或現象裡的「邏輯化」部分。凡事都要把它邏輯化，才能寫成電腦程式語言。
AI 的特長就是使用更接近人類的「非邏輯化」方式去識別周遭的事物，包括人類看不到的（也因而無法邏輯化的）的複雜現象，例如新冠肺炎與腸道菌生態變化之關係等。AI 技術雖然是來自 IT（猴子），但已經愈來越像人類，而不再只是進化版的猴子（猩猩）而已。也由於 AI 能使用更接近人類的「非邏輯化」方式去認識周遭的事物，包括人類看不到的（也因而無法邏輯化的）的複雜現象。所以 AI 從莎士比亞文學作品中，可以學習到人類所看不到的藝術創作（如非邏輯化部分）成分。
簡而言之，AI 很擅長於學習人類專家的直覺性智慧（即專家直覺），也就是非邏輯性智慧。愈是資深的行業專家，其直覺性智慧愈豐富，表現於「瞬間洞察」的能力愈強。例如，ChatGPT 驚動全人類，就是它從人類各種文字、圖像等作品學習其非邏輯性智慧，也直接吸納人類的專家直覺智慧，最後與人類專家（含非專家）對談來捕捉人類使用者的心意（Attention），來進一步強化其「貼心」能力。
從作品中學習專家創作
AI 生成（如AIGC），就是 AI 學會設計出自己的作品。
茲舉一個例子，俗語說：巧媳婦做不來沒米的飯。有一天 AI 來到廚房了，它想學習做飯，做出自己喜歡的飯。此時，請您試想一個問題：AI 從哪裡學習到智慧呢？有人回答：從大數據中學習。那我們繼續想更深入的問題：大數據是資料，到底是關於「米」的資料，還是關於「巧媳婦」的資料，還是關於「飯」的資料呢?
假設這只是一般家庭的廚房，沒有任何食譜。只有鍋爐、水、米、飯和巧媳婦而已。這樣思考，您就能輕易掌握「AI 生成」的真諦了。在 AIGC 潮流下，合理的答案是：關於「飯」的資料。因為「飯」是專家（如巧媳婦）的作品，而AI就從專家作品（的大數據）中學習創作的經驗直覺。
AI 裡的眾多模型之中，GAN 是箇中高手，最擅長從人類的藝術作品中學習到藝術家的風格等。
GAN 模型的學習模式
典型的 GAN 模型裡，包含了兩個小模型：判別器與生成器。
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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。
