“AI自動提取特征”的簡易范例*

0 引言

在人與AI之間，最典型的協同合作模式是：由人們去觀察而萃取特征，然后AI依據該特征進行分類，這稱為：人工提取特征。此外還有進一步的合作模式：讓AI自己來學習萃取特征，并且進行分類。這稱為：自動提取特征。

本文將借由很簡單的范例來展示“自動提取特征”，以便充分發揮各種AI模型的特色，來促進特征提取的效率。

1 人工提取特征

1.1 機器學習

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

人人都有天賦的分類能力。例如，您看到一群三角形，會區分為“正三角形”與“倒三角形”兩個類別。接下來，從“正三角形”類別里，萃取其內含各三角形的共同特色與表征（簡稱：特征），如圖2所示。

同時，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，就來把人們的智能示范給AI，引導AI來領悟和歸納之。那么，AI如何領悟呢？AI模仿人類的歸納性推理，從觀摩人類的示范里，自我歸納出“類別與特征”之相關聯的規律，并且牢牢記住它。

此時可以利用Excel來表達出人們腦海里的智能，以便引導AI自我觀摩學習。于是就可以把上述智能安排于Excel工作表里。然后按下“學習”按鈕來指示AI展開自我學習了。大約經過十幾秒鐘之后，AI就會告訴您：”我學習“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，因而雙方的協同合作就越流暢完美了。……