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【音頻】AI預測技術靠譜嗎

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課程簡介

前言   

大家好,歡迎來到AI想想,想想AI、想想人文。我是黃正傑。

今天來談AI預測。你喜歡看推理小說或緊張懸疑的推理電影? 在緊張情節與蛛絲馬跡下預測嫌疑犯是誰?

那你都猜對了嗎?想想看,如果用人工智慧來推理嫌疑犯或預測天氣狀況,會怎麼做?

湯姆克魯斯的「關鍵報告」電影,就是在談預測及反思。

故事  

故事是這樣的。時間在2054年的未來,犯罪可以被預測、罪犯可以事先被捕抓,它是利用科技來控制社會安全。湯姆克魯斯飾演一個預測犯罪機構的主管,由於小孩小時候被綁架,導致妻離子散,於是努力在預測犯罪的機構服務。這機構是利用一個名為【預視科技】的系統,來預測未來即將發生的犯罪。有一天,這個系統竟然預測到主角將會殺人,於是機構的探員開始追捕,主角也展開逃亡之路。諷刺的是,解開預視科技的面紗,竟然是由三位「先知」的夢境進行犯罪預測。

當三位「先知」的夢境並不一致時,那個夢境可能就是可以洗刷罪名的關鍵報告。於是主角開始追尋關鍵報告,在躲避體溫、指紋、眼球等無所不在的數據追蹤系統與追殺中,主角赫然發現一切竟是預測犯罪機構局長的陰謀,他藉著各項詭計,誘導先知預測主角會犯罪,以確保預測機構的秘密不被發現。

這個電影是在探討犯罪行為未發生前是否能逮捕,以及號稱科技可以預測犯罪,但卻反被人的陰謀所設計。所以你認為,科技是為惡還是為善呢?

說明   

這部電影是驚悚情節加上科技的諷刺。事實上,現在的科技預測系統是運用大量數據進行推論而不是先知夢境的預知紐約市即時犯罪打擊中心(RTCC),結合500萬個犯罪紀錄、2,000萬個可疑犯罪申訴,以及3,000萬個國家犯罪數據進行分析,讓第一線警察人員能在抵達犯罪現場前,就能快速取得關鍵資料。另一家新創公司 利用大量判決案例,讓律師了解類似案例判決過程及結果,並能分析不同法官他採信哪種類型的證據或喜歡哪一類型的陳述方式,協助律師更有機會打贏官司。

在這裡人工智慧用來尋找判決模式,而非取代判決!!

事實上,預測系統早已充斥我們許多商業活動,例如:預測飛機引擎壽命、預測股票市場漲跌、預測顧客流失率、預測下個月銷售量等。現在以大數據為基礎的人工智慧系統,利用回歸、時間預測、類神經網路等演算法來進行預測。以最常使用回歸分析為例,預測飛機引擎的壽命,我們要找出許多引擎的感測器、偵測溫度、馬達轉速、引擎運轉次數等因素,及當時引擎壽命時間的應變數等歷史數據的配對,建立模型。之後,若有類似引擎因素輸入模型後,就可預測這顆引擎的剩餘壽命時間。

大家想想看,如果運用嫌疑犯個人特徵、犯罪紀錄或最近行為來預測犯罪,有甚麼樣的問題呢?

挑戰   

常看推理小說或犯罪電影的人,應該會學警察說出:沒有動機! 動機就是用來連結犯罪事證與行為的可能因果關係所以,我們看到警探片會在現場蒐集跡證、白板上貼上多個事證,然後依據經驗推敲可能嫌犯、嫌犯會在哪裡出沒等,並抓到嫌犯並進行偵訊訪談等蒐集證據。在法庭上,檢察官與律師攻防以辯論證據間的因果關係!!但是,前面許多大數據為基礎的預測事件間的相關、缺乏因果;例如引擎壽命預測是類似引擎在某種狀況下,壽命的均值;天氣預測是類似天氣狀況下,下雨的機率。

大家想想看,運用在自己的相關領域中,會出現甚麼樣的問題?

反思   

我們在進行大數據相關預測時,首要先思考我們參考的設備、元件、人行為與將要預測的個體是否類似?如果沒有類似歷史數據,則可能要創造數據例如:我們在為刀模具進行刀筴損壞預測時,將刀筴螺絲放鬆、鎖緊,來模擬不同鬆緊程度與產生刀片表現行為的配對數據。或者關連太過複雜而不易分析,需要補足已知的關係或因果例如: 設備錯誤結果與維修方法配對太過複雜,試著先以人工梳理老師傅是如何判斷錯誤原因與維修原則,用來輔助大數據的相關分析。這意味著現代人工智慧系統還是需要人為知識判斷來協助。

現在,當人工智慧愈來愈深入應用後,更需要將人類知識或老師傅經驗納入,補充大數據預測的不足,例如:知識圖譜就是一個建立已知關係來輔助大數據分析的新技術。如果大家有興趣,未來也可以來聊聊這個主題!

小結   

本次我們介紹AI預測電影反思、回歸預測及相關分析的概念、預測實施考量以及設計時候的反思。希望大家會喜歡!! 我是黃正傑。我們下一次再見~

筆記章節