生成式AI的強大能力在於它能夠生成逼真的文字、圖像、音樂等內容，這些生成過程看似具備一定的感知能力。但實際上，AI是否能夠像人類一樣真正感知和理解其所生成的內容，仍是一個重要的爭議點。AI的運作本質上依賴數據和算法，遠不具備人類感知那樣的主觀經驗。因此，我們需要深入探討感知對生成式AI的影響，以及感知在AI創作過程中的角色。

AI的感知能力是何種形式？

1. 數據驅動的感知 當我們提到AI的感知能力時，其實是在談AI對數據的反應能力。生成式AI模型依據大量的訓練數據來理解世界。這種感知並非主觀體驗，而是通過統計模式的捕捉和映射。AI並不真正「感覺」到文字或圖像的含義，它只是根據數據模式生成與輸入相匹配的輸出。例如，當AI生成一篇文章時，它並非真正理解其中的內容，而是根據上下文關係和語言結構來生成新的語句。
2. 符號處理與感知模擬 生成式AI通常使用符號處理方法來模擬感知過程，這意味著AI能夠根據規則和算法將複雜的數據轉換為特定的符號，然後再基於這些符號進行運算和生成。儘管這種過程在外在表現上可能非常類似於感知，但實際上它與人類的主觀感受有著本質上的區別。AI的「感知」是基於數字計算的，而非源自真實的知覺體驗。

感知對於生成式AI創作的重要性

儘管AI的感知能力不同於人類，它仍然在生成內容的過程中扮演了關鍵角色。感知層面的提升，有助於AI生成更具創造性和個性化的內容。
1. 生成內容的上下文感知 上下文感知是生成式AI創作中的一大挑戰。AI需要根據前後文來生成與語境相符的內容，這種能力在自然語言處理（NLP）中尤其重要。例如，AI生成故事時，必須根據前文的情節來創造後續發展。這裡的上下文感知能力雖然不是真正的理解，但能夠大大提升生成結果的連貫性與合理性。
2. 多模態感知與交互 隨著技術的進步，生成式AI正逐漸引入多模態感知能力，即同時處理多種感官信息（如語音、圖像和文本）。這讓AI可以在生成過程中更好地融入不同類型的數據，實現更豐富的創作。例如，AI可以根據圖片生成描述文字，或根據文字生成對應的視覺圖像。多模態感知的引入使生成式AI更加多元化，能夠在虛擬世界中進行更加複雜的創作。
3. 情感與主觀性模擬 雖然AI無法擁有真實的情感，但它能夠通過對情感符號的學習來模擬情感表達。這在文學創作或音樂生成中尤為重要。當AI學習了大量情感化的語言或音樂結構後，便能夠根據用戶需求生成具有特定情感色彩的內容。這種情感模擬雖然基於數據，但從結果上看，能夠讓生成式AI的創作更加貼近人類的情感體驗。

AI的感知與理解之間的鴻溝

1. 模擬 vs 理解 當前的生成式AI技術更多的是模擬感知，而非真正的理解。AI可以生成具有連貫性的文章，模擬人類的創作過程，但它並不真正理解其創作的內容。這種模擬的生成能力讓AI可以表現得「像是」在感知，但其背後是數據驅動的統計過程，而非人類那樣基於經驗和意識的感知。
2. 感知的局限性 感知的局限性使得AI在一些創作領域中無法真正發揮人類那樣的創造力。例如，AI可以生成詩歌，但它無法感受到詩歌的意境與情感，只是根據已有的詩歌模式進行模仿。因此，感知能力的不足導致生成式AI在一些高層次的創意領域中，仍無法取代人類的主觀創作。

感知未來的挑戰

隨著生成式AI的技術不斷進步，如何讓AI具備更強的感知能力，並縮短與人類感知之間的鴻溝，將成為未來的重要研究方向之一。或許，通過引入更多模態的感知技術，讓AI能夠同時處理聲音、圖像、文本等多維數據，未來的AI將更接近真正的感知能力，並為創作帶來更具突破性的發展。

B4A語言範例程式：模擬感知與上下文生成

下面是一個簡單的B4A程式範例，展示AI如何根據上下文進行感知式生成。程式將模擬AI根據使用者輸入的上下文生成對應的回覆，這是一種模擬感知的應用。

Sub Process_Globals
    ' 定義可選回應
    Private Responses As Map
End Sub

Sub Globals
    ' UI元素
    Private btnRespond As Button
    Private lblResponse As Label
    Private edtInput As EditText
End Sub

Sub Activity_Create(FirstTime As Boolean)
    Activity.LoadLayout("Main")
    
    ' 初始化回應
    Responses.Initialize
    Responses.Put("你好", "你好！很高興與你交流！")
    Responses.Put("天氣", "今天的天氣不錯，適合出門散步。")
    Responses.Put("AI", "AI是模擬人類智慧的科技，能夠進行各種創作。")
    
    ' 設置按鈕文本
    btnRespond.Text = "生成回應"
End Sub

Sub btnRespond_Click
    ' 取得用戶輸入的內容
    Dim userInput As String = edtInput.Text
    
    ' 根據上下文生成回應
    Dim response As String = Responses.Get(userInput, "對不起，我無法理解這個內容。")
    
    ' 顯示生成的回應
    lblResponse.Text = response
End Sub

程式說明：
1. 上下文感知的模擬：程式透過Responses map來根據使用者輸入的上下文生成相應的回應。這種上下文感知雖然只是根據既定規則來生成，但它模擬了AI根據用戶輸入進行感知並生成相應內容的過程。
2. 回應生成：當使用者輸入文字後，程式會從預定義的回應列表中選擇對應的回應，並顯示在lblResponse標籤上。如果AI無法匹配到具體回應，則會顯示一條默認訊息，模擬AI對未知內容的反應。
這個簡單的B4A範例展示了AI如何根據上下文模擬感知，並生成相應的回應，從而體現出AI在感知式創作中的應用。

參考網址
https://www.b4x.com/
https://ithelp.ithome.com.tw/users/20168401/ironman/7499