10歲開始學 AI

書籍畫重點

• 詳細解說人工智慧背後的運作原理。
• 提供 Chatgpt 等多種 AI 實例，實際讓孩子認識其局限性。
• 不只認識未來 AI 應用，也讓孩子反思當中的影響。

AI 為什麼那麼聰明？

『比你優秀的人不可怕，可怕的是比你優秀的人還比你努力。』突然覺得這句話，好適合用在 AI 的運作原理上！

最近在練習 AI，也一邊更新一下有沒有什麼 AI 主題新書是值得讓孩子讀的，像是我自己就覺得這本《10歲開始學 AI》很有意思。

我一開始是被書裡有列出一些常見的 AI 軟體比較所吸引，透過實際發問展現出他們『曾經』出錯的樣子，但結尾又再說明，我們現在重新再問一次的話，這些錯誤應該不太可能發生了

——而這就巧妙的呼應 AI 的運作原理：不斷的練習、不斷的變聰明！是不是很符合我一開始說的那句話。

而這變聰明的方式就是仰賴 AI 如何學習與練習，書裡透過兩種下棋 AI 來比較：

老前輩『深藍』的方式是透過人類盡可能輸入世界上所有的棋譜，來達到算盡一切對手想法的反應力。

更聰明的後輩『AlphaGO』則是像個初學者，透過『觀看』人類下棋來學會下棋，並且在全年無休、持續練習下，逐步增進自己的棋力——當然這個要耗時人類幾十年的練習，在電腦裡可能只要幾天、甚至是更短的時間。

而『AlphaGO』就是我們現在流行的人工智慧，那背後的原理則是類神經網路！

兩代AI的比較，深藍與 alphaGo

AI 的機械學習

AI 的類神經網路

你和孩子可能有聽過，那書裡有點可惜的是說明還是不太容易懂——至少我還是有點迷糊，以至於我只好直接請當事人 AI （ChatGPT）來說明，再讓他用小學生得懂的方式換句話說:

你大腦裡有很多很多「小幫手」，叫做神經元。每個神經元就像是一位會傳話的小朋友，大家一起合作，才會做出正確的判斷。

像是分辨「這是蘋果還是香蕉？」
第一個小幫手看到照片的顏色，說：「這是紅色的！」
第二個小幫手看形狀，說：「圓圓的！」
第三個小幫手看果梗，說：「上面有一根小梗！」
最後一位「總結小隊長」聽完大家的意見後說：「這應該是蘋果！」

那麼在 AI 裡的類神經網路，這些小幫手就是『節點』，不同節點的『權重』指的是就這些小幫手說話的關鍵程度。

各個意見Ｘ彼此的權重＝總結小隊長說出的答案！

另外，這本書還有一個我很喜歡的地方，就是提供不少例子讓孩子思考 AI 在道德、文化、法律上各種的問題。

像是自駕車出錯，誰要負責？AI 製作的圖像算是藝術嗎？我們一邊使用 AI ，AI 也一邊使用我們的資料練習，這樣你能接受嗎？

這些問題在書裡不會直接提供正確答案，而是一次呈現各種意見讓孩子思考。

科技又或是科學，一定會和社會、文化、法律等各層面產生激烈碰撞。特別是科技有時候真的會跑在法律規範前面，甚至是超出我們的想像。

這就像是以前還沒有 uber 的時候，勞工與僱主之間的關係是很直接與單純，直到 uber 出現，大家才重新思考外送平台與外送員之間的關係。

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