人工智能技術
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新的智能產品，手機型號，甚至軟件更新總會令人期待：有甚麼新的功能呢？即時語音翻譯、健康監察智能分析及個人化推薦等，這些功能的出現暗示着人工智能技術又進步了。到底這些軟件的包含了甚麼技術？你能想像十年後的手機有甚麼功能嗎？
計算機視覺（Computer Vision）
「Face ID與密碼」，大家都知道Face ID運用了人臉辨識的功能，但你知道背後的原理嗎？這是計算機視覺的功勞。Face ID利用手機的攝像頭和紅外感測器拍攝你的臉部影像，並以計算機視覺分析臉上的特徵，將它們轉換成數字訊息後與手機內存的臉部數據進行對比。如果兩者匹配，手機便會解鎖。計算機視覺主要運用深度學習神經網絡和大量標注圖片及影片進行訓練，以攝像頭作為眼睛，並以電腦和演算法模擬人類的大腦。電腦會學習分析圖像中的形狀、位置及紋理等判斷物件，從而令電腦擁有人類般的視覺。
自然語言處理（Natural Language Processing）
「Siri，打電話俾媽咪。」電話聽到這句話，便會自動撥打電話，並回答：「正在為你撥打媽咪的電話」。你有想過是誰聽到我們的話，又是誰幫助我們撥打電話呢？電話先用「語音識別技術」將聲音轉變成文字，之後運用「自然語言處理」分析內容，完成指令後以「文字轉語音」功能作出回應，與你「對話」。自然語言處理主要運用語言模型、大量標注數據及自我監察學習進行訓練。運作時以使用者提供的關鍵字、語法及過往記錄分析內容，提升回覆的準確度。因此，即使使用者的話語未必完整或使用口語，人工智能仍然能推斷意義，作出回應。
深度學習（Deep Learning）
黃昏時分，想用手機拍下日落美景時，你發現畫面的光暗會自動改變嗎？光線只是其中一項拍攝參數，事實上手機還能自動調整曝光、對比度和飽和度。背後其實由手機內置的人工智能操控的，務求為你捕捉最佳的一幕。而當中涉及的是最普遍的人工智能技術——深度學習。在訓練的過程，人工智能會辨認大量的標注為「理想效果」和「不理想效果」的圖片而學習。透過模擬人腦神經網絡的結構，人工智能逐層獲取圖片細節，並分析這些特徵最為理想的狀態。模型會不斷調整光線效果以對比現實環境與「理想效果」，並根據誤差大小自動優化調整方式，讓我們輕鬆拍攝完美照片。
人工智能的發展確實為我們的生活帶來便利，讓我們有更多的時間專注於「重要」的事。但要謹記，若過度依賴人工智能，亦會為我們帶來風險。試想像當日常事無大小都由人工智能自動化處理，甚至讓人工智能為我們的行為甚至情感作出決定時，我們的個人思考及判斷能力都會被削弱，也不是創造人工智能的原意。我們有幸生於在這科技日益發達的世代，固然可以善用人工智能，但也別忘了探索現實世界，與身邊的「人」好好聊天。
想一想：
- 你認為過度依賴人工智能會令人失去甚麼能力？你最害怕失去甚麼能力？
- 隨著技術的發展，你認為人工智能有機會發展成為人嗎？你認為人工智能會在未來擁有感情嗎？
