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DAY 4
2
AI & Data

人工智慧在音樂領域的應用系列 第 4

Day 4: 人工智慧在音樂領域的應用 (AI發展史與簡介 - 第一次寒冬)

到底什麼是AI?

我想大部份的人應該都對AI/人工智慧/人工智能這些字眼不陌生,尤其是在AlphaGo與韓國棋王的幾場激戰之後,更是讓AI一次成為了大家關注的焦點。
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為什麼要說又呢?
原因是因為在AI的發展史上曾經有過幾次的AI寒冬,而每一次寒冬結束後,AI又重新地進入了大眾的視野並且成為發燒話題(就如近幾年來幾乎每個企業/公司都一定要喊一下AI一樣)。
那麼現在就讓我們慢慢來聊聊歷史上AI的發展。

首先我們先來澄清一件事情:
現在一般大眾所認知的AI,絕大多數都是講機器學習(Machine Learning, 簡稱ML)或是深度學習(Deep Learning, 簡稱DL)。之所以會有這樣的認知,一大部份原因是因為AhphaGo所使用的技術就有包含深度學習的部份,另一方面也是因為現在硬體設備與顯示卡的大幅進步下,讓機器學習與深度學習的成果比過去幾十年來強化了許多。
實際上機器學習只是AI這個大領域裡面的一個分支,就像Stephen Curry的三分球準到不行,但你不會說三分球就等於籃球這個運動一樣。

那麼到底什麼是AI呢?
我很想用幾句簡單的話讓大家能夠了解。但是阿,簡單幾句話,實在無法說明這麼多的演算法。因為,AI發展需要很完整的規劃,AI才能動的起來。所以,這些AI當然很複雜。重要的是,很多事情,正在加速進行中。說破嘴不如跑斷腿,拼AI,做就對了!
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(還有人記得這個梗嗎)

簡單來說,可以把AI理解成一種模擬人類解決問題能力的技術。主要概念是利用資料以及演算法來讓電腦能夠像人類一樣思考並且解決問題。而最早的人工智慧概念,我們可以追朔到計算機之父 - 奇異博士Dr.Strange艾倫·圖靈(Alan Turing)
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艾倫·圖靈的傳記電影: 模仿遊戲

圖靈在1950年在一篇發表的文章裡提出了關於人工智慧的關鍵問題:「電腦會不會思考?」
並且進一步提出圖靈測試(Turing Test):透過文字問出一系列的問題,並因此來猜測在背後回答的到底是人類還是電腦。這個觀念/方法在如今的年代依然適用,許多新發展的科技都會聲稱自己的產品/技術已經通過了圖靈測試。

AI歷史寒冬

綜觀整個AI的發展歷史上,曾經有過兩次的AI寒冬。要說為什麼的話,簡單來說就是期望越高,失望越大
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歷史上的第一次AI寒冬出現在1974年到1980年,起因是在1956年,在達特茅斯學院(Dartmouth College) 舉行的一次會議上,由許多領域(數學,心理學,工程學,經濟學和政治學)的科學家一起正式的確立了人工智慧這項研究學科。對許多人來說,這無異是一個劃時代的重大發展,而大量的AI技術也在這個時候有了許多新的突破,許多研究者信心十足地給出了過份樂觀的預測,如:
「十年內,AI將成為西洋棋世界冠軍。」 <- 這裡可以做個筆記,後面會再次提到。
「二十年內,AI將有能力做到人類能做到的一切工作。」
「在三到八年的時間裡我們將會有一台能夠匹配人類平均智力的機器。」

這些突破與言論也讓美國政府投入了大量的資金與資源全力挹注AI的發展,而這段時間的確也有許多歷史上的突破不斷的出現。
然而到了70年代初期,AI的發展開始遭遇到了語多瓶頸,而研究學者們也慢慢的發現,即使AI已經擁有簡單的邏輯與推理能力,但仍然有許多無法克服的障礙,這也使的AI逐漸被批評玩只能解決所謂的"玩具問題(Toy Problem)"。
而由於前面大家過高的期盼,以及過度樂觀的預言,導致大眾開始猛烈的批評這些AI的研發人員,許多機構也開始減少對於AI研究的補助甚至停止撥款。
自此,AI正式進入了第一個寒冬,這個階段的AI不但失去了大眾的信賴,也讓許多依賴科研資金存活的研究單位關門大吉。
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故事講太長了,明天我們再來繼續聊AI的第二次寒冬,以及介紹一些比較有趣或是常用的AI演算法。


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