“AI自動(dòng)提取特征”的簡(jiǎn)易范例*

　　高煥堂?（臺灣銘傳大學(xué)、長(cháng)庚大學(xué)?教授）

*：本文里的圖片引自妮圖網(wǎng)和百度圖片。

0 引言

在人與AI之間，最典型的協(xié)同合作模式是：由人們去觀(guān)察而萃取特征，然后AI依據該特征進(jìn)行分類(lèi)，這稱(chēng)為：人工提取特征。此外還有進(jìn)一步的合作模式：讓AI自己來(lái)學(xué)習萃取特征，并且進(jìn)行分類(lèi)。這稱(chēng)為：自動(dòng)提取特征。

本文將借由很簡(jiǎn)單的范例來(lái)展示“自動(dòng)提取特征”，以便充分發(fā)揮各種AI模型的特色，來(lái)促進(jìn)特征提取的效率。

　　1 人工提取特征

　　1.1 機器學(xué)習

　　由于人人對于周遭的現象(或事)都具有觀(guān)察、分類(lèi)和萃取特征的天賦，所以人人都可以把這項智能和能力傳授給AI。其中，最關(guān)鍵的是要把“分類(lèi)與特征之關(guān)聯(lián)性”傳授給AI（如圖1）。

　　人人都有天賦的分類(lèi)能力。例如，您看到一群三角形，會(huì )區分為“正三角形”與“倒三角形”兩個(gè)類(lèi)別。接下來(lái)，從“正三角形”類(lèi)別里，萃取其內含各三角形的共同特色與表征(簡(jiǎn)稱(chēng)：特征)，如圖2所示。

　　同時(shí)，也從“倒三角形”里，萃取其特征(即共同的特色和表征)，如圖3所示。

　　接下來(lái)，就來(lái)把人們的智能示范給AI，引導AI來(lái)領(lǐng)悟和歸納之。那么，AI如何領(lǐng)悟呢？AI模仿人類(lèi)的歸納性推理，從觀(guān)摩人類(lèi)的示范里，自我歸納出“類(lèi)別與特征”之相關(guān)聯(lián)的規律，并且牢牢記住它。

　　此時(shí)可以利用Excel來(lái)表達出人們腦海里的智能，以便引導AI自我觀(guān)摩學(xué)習。于是就可以把上述智能安排于Excel工作表里。然后按下“學(xué)習”按鈕來(lái)指示AI展開(kāi)自我學(xué)習了。大約經(jīng)過(guò)十幾秒鐘之后，AI就會(huì )告訴您：”我學(xué)習“完成了”(如圖4)。

　　以上就幫您復習了上一章的主要內容 ^[1-2] ，讓您更清晰地領(lǐng)悟到了，當您傳授更完整的智能給AI之后，AI與您的智能越一致，雙方越能心心相印，因而雙方的協(xié)同合作就越流暢完美了。

　　1.2 協(xié)同合作：由人提取特征、A I分類(lèi)

　　一旦AI學(xué)習完成了，就能順從人們的心意而去完成：【特征→分類(lèi)】的任務(wù)了。例如，您可以在Excel畫(huà)面輸入特征值：[1, 1]。然后，按下“AI分類(lèi)”按鈕。這時(shí)AI就會(huì )讀取這些特征值，并依據它的智能來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，然后告訴您：“我預測它是一個(gè)倒三角形”。如圖5所示。

　　以上說(shuō)明了人與AI最典型的協(xié)同合作模式。接下來(lái)，將介紹更密切的分工合作模式：讓學(xué)習自動(dòng)提取特征，人們就不必去做萃取特征的工作了，就更輕松了。

　　2 AI自動(dòng)提取特征

　　現在可以進(jìn)一步傳授更多智能給AI，讓AI可以代替人們現在的工作：人工提取特征。于是，就來(lái)說(shuō)明如何教導AI去自動(dòng)提取特征。這樣，人們就不必去萃取特征了，只需要示范心中的分類(lèi)給AI看，來(lái)引導AI自我學(xué)習如何提取特征。例如，只要把人們腦海里的“正三角形”與“倒三角形”兩種類(lèi)，示范給AI即可了。不必人工提取特征了，真是太輕松了呀（如圖6）。

　　同樣，也要讓AI委屈一些，由AI向人們學(xué)習，從觀(guān)摩人們的示范中，自我觀(guān)察，提取特征，并進(jìn)行分類(lèi)。這樣，AI就能幫忙人們更多了。這樣，人們只需要示范腦海里的分類(lèi)給AI看就可以了。

　　2.1 機器學(xué)習

　　由于人們不必做提取特征的事了，只需要示范“分類(lèi)”就可以了。也就是，只需要示范一堆正三角形圖片，以及一堆倒三角形圖片就可以了。例如，在本范例里，把圖片放在電腦的c:/oopc/t_data/tarin1/檔案夾里。在這個(gè)/train1/檔案夾里，又包含了2個(gè)小檔案夾：1_正三角形，2_倒三角形(如圖7所示)。其中的 /1_正三角形/ 里有一堆圖片，如圖7。

　　另外，在 /2 倒三角形/ 里也有一堆圖片，如圖8。

　　這個(gè)時(shí)候，您已經(jīng)將一群三角形圖片預先“分類(lèi)”了。包括2類(lèi)：

　　正三角形：示范圖片放在c:/oopc/t_data/train1/1_正三角形/里。

　　倒三角形：示范圖片放在c:/oopc/t_data/train1/2_倒三角形/里。

　　接下來(lái)，就可以把您的上述關(guān)于分類(lèi)智能，呈現于Excel的工作表里?，F在，請您按下“準備”按鈕，這些圖片名稱(chēng)會(huì )呈現于Excel畫(huà)面上。如圖9。

　　準備好了考卷(即圖9里的所有三角形圖片)和答案(即圖9的分類(lèi)值)，就請您按下點(diǎn)選“工作表2”，出現另一個(gè)畫(huà)面。接著(zhù)，按下“Train”按鈕，開(kāi)始引導AI展開(kāi)自我學(xué)習了。AI就依據考卷和答案的指引，先去觀(guān)察c:/oopc/t_data/train1/里兩個(gè)類(lèi)別的所有圖片，并且自動(dòng)提取其特征。然后，自動(dòng)歸納出“類(lèi)別與特征”之相關(guān)聯(lián)的規律，并且牢牢記住它。

　　大約經(jīng)過(guò)幾分鐘之后，AI就會(huì )告訴您：“我學(xué)習完成了”，如圖10。

　　當您傳授更多智能給AI，它就更聰明了，也就能幫您更多事情，您就更輕松了。

　　2.2 協(xié)同合作：A I自動(dòng)提取特征(并分類(lèi))

　　一旦AI學(xué)習完成了，就能順從人們的心意而去完成：【觀(guān)察→特征→分類(lèi)】的任務(wù)了。在此范例里，于c:/oopc/檔案夾里已經(jīng)有了一些圖片?？扇我馓暨x1張三角形圖片，來(lái)讓AI觀(guān)察，提取特征，并進(jìn)行分類(lèi)。例如，選取im037.jpg圖片，并且按下“Show”，就會(huì )呈現出這圖片，如圖11。

　　接著(zhù)，請您按下“Predict”，AI就會(huì )去觀(guān)察這張圖片、自動(dòng)提取特征，并進(jìn)行分類(lèi)。然后輸出如圖12。這時(shí)AI告訴您：“我有98%的信心判斷這是一個(gè)倒三角形”。

　　以上是拿幾何三角形的分類(lèi)來(lái)示范給AI觀(guān)摩，引導AI自我學(xué)習、提升智能。然后基于這項智能去觀(guān)察三角形圖片，自動(dòng)提取特征，并進(jìn)行分類(lèi)。

　　3 結語(yǔ)

　　大家都知道深度學(xué)習的特色就是：自動(dòng)提取特征。然而如何引導AI自我學(xué)習，獲得智能來(lái)進(jìn)行自動(dòng)提取特征，是一項重要議題。所以本文借由一個(gè)簡(jiǎn)易的范例，讓您更多發(fā)揮豐富的想象力和創(chuàng )意，來(lái)傳授更多智能給AI，讓人與AI分工合作更為自然流暢。

　　參考文獻：

　　[1] 高煥堂.遷移學(xué)習：共享AI智慧的途徑[J].電子產(chǎn)品世界,2020(3):85-88.

　　[2] 高煥堂.AI協(xié)作的設計模式[J].電子產(chǎn)品世界,2020(4):88-90.

　?。ㄗⅲ罕疚膩?lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2020年第06期第85頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。）