為了大家都能吃到一份最棒的「刻骨銘心初戀金銀情侶套餐」，接下來就由我「食神」親自示範。首先要重金禮聘一對熱戀中的豬，趁牠們不注意時放牠們血作成濃情化不開的豬紅，再將牠們的皮炸成情比金堅的炸豬皮，接著將一生只戀愛一次的巴黎九棍魚起肉打成魚蛋，最後放在印度的感情咖哩上，就成了這份對於青年男女談戀愛有著妙不可言的神密套餐。此時中國廚藝學院第105期畢業生唐牛看不下去了說道：「這不就是街邊雜碎麵嗎？九十九塊九，你這樣做生意有沒有良心呀？你連握刀最基本的腕力都沒有，還說你懂燒菜，讓我唐牛來讓你見識見識，如何作一碗好吃的雜碎麵」。

（番外篇）受到唐牛的刺激，於是我連夜想出另一道精彩的「AI咖哩飯」，並將作法公諸於世，這樣才不會讓大家覺得我不會作菜，不配當食神。接下來大家可要睜大眼睛、拿著筆記本狂抄了。

Fig. 7-1 人工智慧(AI)專案與咖哩飯製作流程比較。(OmniXRI整理繪製, 2019/5/27)

說到AI，大家都覺得它無所不能，飛天遁地，但其實不然，它還是得按照一定的標準工作流程(SOP)實施，才能完美落地。通常大部份人都會最終應用來反推如何製作，這個方向對的，搞錯目標，點錯菜單，端上來的一定不是自己要的美食。以咖哩飯為例，首先要確定想要吃的是泰式、日式、台式還是私家祕式。就像要建立AI專案要先確認應能應用是屬於一維信號（如聲音、振動、溫濕度等）的時序預測、辨識，還是二維信號（如影像等）的分類、特徵提取（物件偵測）、分割，亦或是多維資料集（如複合感測、影音混合等）的聚類、分類，甚至是像下棋玩遊戲的增強學習類應用。這樣才能讓廚師（AI工程師）知道要準備什麼材料及使用何種工法來完成這道美味的咖哩飯（AI專案）。

首先要準備「素材」，厲害的廚師都是從選擇素材開始，熟悉素材特性才能精準掌握如何呈獻美味。一粒米、一隻雞、一顆紅蘿蔔、馬鈴薯、洋葱甚至配料都會影響最後端上桌的口味，AI專案的原始「資料收集」也是如此，如何收集，如何保持多樣性，常常也是決定AI專案的成敗。不過話說回來，只有極少數的廚師會自己種菜、養雞來控制原料品質，因為這些都是耗費體力，弄的全身髒兮兮的工作，且這份工作需要大量的專業領域知識(Domain Knowledge)才能完成，所以交給好的素材供應商或是契作包商來幫忙控管素材（原始資料）品質，可能才是比較好的作法。

有了素材後，還要先處理成乾淨的「原料」，我想很少廚師會想從殺一隻雞（除了中華一番雷恩的猛牛青龍斬）、曬穀精米開始作起。但如果廚師願意仔細清洗素材上不必的東西（如雞毛、稻殻、果皮等）且去除無法使用的素材並分級，那對於後續的烹飪工作就起到決勝的關鍵點。同樣地，AI專案取得的原始資料（如感測器時序信號、聲音、影像等）若不經清洗或前處理(Pre-Processing)，只想著靠後面龐大的模型及參數來完成學習，那就已挖下需要耗費更多算力來完成應用的大坑，將會難以填補。雖然大部份的AI工程師都很討厭這項又煩又累且老板又不重視的工作，但有時AI工程師可以透過資料清洗的過程了解更多資料來源問題，進而提出更好的前處理方案，這樣會對後續AI專案的進行或改善會有很大的幫助。另

再來是原料「分解」，要完成一份好吃的咖哩飯，所需的材料可能只是原始素材的一部份，比方說十人份的咖哩要一隻雞、五杯米、二條紅蘿蔔、三個馬鈴薯、一顆洋葱，那就要先將原料其分解成適合的尺寸、份量，再準備其它配料（次要材料）並依烹煮的量來取用適當的數量，比方說一些胡椒粒、咖哩葉、黃薑粉及其它香料，如此才方便交給後面的大廚來烹調。同樣地，AI專案中有了乾淨的原料，就要有專業人士依領域知識幫忙進行「資料標註」。很多人都以為目前的AI可以像人一樣做非監督式（沒人教、沒標準答案）的學習或聚類（分類），但很不幸地是這可能還要很多年後才會達到大家可以接受的程度，所以目前絕大多數的應用都還是監督式學習，必須要有專業人士幫忙標註資料，不就會像股市名言所說「好的老師（標註）帶你上天堂，不好的老師（標註）帶你住套房」。有些日常生活應用可能一般人就能標的不錯，但像馬達（或心跳）異音、視覺瑕疵檢測偵測，甚至要進行程度分級時，此時光靠AI工程師也很難分辨、標註，很容易標錯，一定要有專業人士或自學專業知識來補強，不然這個AI專案就難以成功落地。

當廚師取得這些品質不錯且分解好的材料後，通常還要依想要烹煮的份量來取用材料，放到「臨時緩衝區」等待烹煮。而暫時用不到的材料就放到冰箱冷藏甚至冷凍庫這些「長期儲存」區。有時在烹煮過程中也需要一些「工作緩衝區」來擺放需要二次加工的材料。同樣地，在AI專案中，有時收集到的資料一大堆但沒空清洗，或者已有妥善專業的標註但考慮數量過多會影響模型訓練時間，此時就需要有「長期儲存區」（如硬碟或雲端儲存區）來存放資料。當進入訓練模型階段時則需要大量的「臨時緩衝區」（如隨機記憶體）來暫存訓練過程中的參數值。完成訓練後的模型和訓練好的參數就要再存回長期儲存區中，完成「資料倉儲」的動作，以便後續調整訓練結果時能輕鬆的調用、查詢不同條件下訓練的結果。

最後，當然就是開始施展廚藝料理美味的咖哩飯了，而神祕的配方和工序就成了「加工」階段最重要的不外傳的心法，同時反覆的實驗怎麼作才能滿足不同客人的口味，也是成為特級廚師（對不起串場中華一番了）不可或缺的一環了。同樣地，AI工程師要如何設計模型（模型建立），找出有用的結構（特徵提取），設定超參數及根據不同結果而重新練模型（分析推論），甚至重新挑選素材，這又不是三言兩語可以說完的，就讓我們留待下集分曉。

ps. 為讓文章更活潑傳達硬梆梆的技術內容，所以引用了經典電影「食神」的橋段，希望小弟戲劇性的二創不會引起電影公司的不悅，在此對星爺及電影公司致上崇高的敬意，敬請見諒。