2025/06/03

AI工程師觀察孩子的成長

如果說,過去十年我最有成就感的事情之一,是成功訓練一個圖像辨識模型,那麼,這兩年讓我真正驚嘆的,不是工作上的突破,而是家裡那個小小的生命:我的女兒。當年我們為了教AI分辨貓和狗,丟了上萬張圖片、調了無數次參數,才能讓準確率勉強上升幾個百分點。但女兒呢?從看到第一隻真正的狗,到能分辨各式各樣的貓狗,只用了短短半年、不到二十個樣本。這不禁讓我開始思考:人類大腦的學習機制,和我們以為的、以及我們設計給AI的那套邏輯,是不是根本不一樣?今天,就讓我從一個AI工程師、也是一個新手爸爸的角度,來聊聊這個讓我震撼的小故事。

人類大腦 vs 人工神經網路

在AI領域,圖像辨識可以說是最經典的入門挑戰之一。早在2012年,ImageNet大型圖像辨識競賽(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)開始受到矚目,深度學習(Deep Learning)也隨之爆紅。我們訓練AI分辨貓狗,需要什麼?數萬到數十萬張清晰標註的圖片、大量GPU運算資源、仔細調整的超參數(hyperparameters),以及層層堆疊的卷積神經網路(CNN)。即使如此,模型要達到人類直覺般的準確率,依然非常困難。

但一個6-7個月大的嬰兒,只看過家中幾張動物圖卡、幾個玩具,接觸過不到20隻貓狗,就能學會在實際生活中準確辨認各種不同品種、體型、顏色、甚至遠距離模糊輪廓的貓狗。這樣的學習速度和泛化能力,完全打破了我們在AI領域的經驗預期。

為什麼嬰兒能這麼快掌握抽象概念?

心理學上,有一個理論叫「概念獲得」(Concept Acquisition)。根據Jean Piaget的認知發展理論,嬰兒在感覺動作期(0-2歲)會透過感官與動作互動,快速建立起對世界的基本認知結構(Piaget, 1952)。他們不是靠單純記憶每一隻狗的樣貌,而是自然地歸納出「什麼是狗」的概念——即使形態差異再大,仍能抓到「核心特徵」。

這種能力在AI界被稱為「小樣本學習」(Few-Shot Learning)或「零樣本學習」(Zero-Shot Learning),目前仍然是極具挑戰性的前沿研究領域。人腦似乎天生具備了超強的特徵抽象、模式歸納與類比推理能力,遠遠超越現有機器學習模型。

學習不是堆積,而是搭骨架

讓我用一個簡單的比喻來說明:如果把學習想像成搭積木,AI的學習是——你給我100塊積木,我就一塊一塊堆起來,慢慢砌出一座小塔。但人類大腦的學習更像是——你給我3塊積木,我就開始推測這座塔可能長什麼樣子,搭起一個「骨架」,剩下的細節,可以在未來隨時補上。人類擅長的是建立「概念性模型」(conceptual models),而不是死記每個個別例子。

嬰兒辨識力驚人的真實例子

有一次帶女兒出門,在公園遠遠看到一隻狗,身形小巧、毛色特殊,還被修剪成奇怪的形狀,看起來與一般狗完全不同。但女兒立刻興奮地指著說「汪」(意旨狗的意思)這種超越經驗、靠抽象特徵推測的能力,讓我深感震撼。如果按照傳統AI訓練邏輯,這樣外觀奇特的個體應該屬於「未知樣本」,模型通常容易判斷錯誤。但人類卻能自然而然地泛化,這讓我對神經科學與認知心理學的奧妙有了更深的敬畏。

從模仿大腦到理解大腦

今天的AI技術,無論是深度學習、生成式AI(如GPT-4),本質上仍是大量資料訓練出來的統計推論模型。它們還談不上真正的理解與推理。真正理解人腦學習機制,尤其是嬰兒期如何從少量樣本抽象出世界規則,未來將是人工智慧邁向下一個突破的重要路徑。

麻省理工學院(MIT)的一份研究指出,人類嬰兒學習物體概念的效率,是目前最先進AI模型的數百倍(Lake, Ullman, Tenenbaum, & Gershman, 2017)。這也提醒我們,真正的智慧,不是資料量的累積,而是如何從有限經驗中,提煉出無限的理解。

在女兒身上,我重新認識了「學習」

從事AI工作的我,從來沒有想過,最大的啟發會來自家裡的小小孩。她教會我一件事:學習,從來不是資料堆積的比賽,而是洞察、概括與理解的藝術。當我們未來談論AI超越人類的可能時,別忘了,哪怕是剛學會爬行的嬰兒,也展現了超越當前機器智慧的某種「原始天賦」。或許,真正的人工智慧,不是更強大的電腦,而是更深刻地理解人腦。

參考資料

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