這單元將會透過AlphAI 幾個簡單的實驗，介紹甚麽是智能和甚麽是人工智能，讓同學有能力去分辨智能及人工智能。

同時，亦會講述人工智能的基本概念。

甚麼是智能？

• 智力就是擁有學習、推理、理解、及決策的能力。

那麼，甚麽是人工智能呢？

• 人工智能是已經開發了擁有某些人類能力的電腦系統，它可以模仿人類做某些工作。成功的人工智能是像人類一樣，擁有學習、推理、理解、及決策的能力。

材料:

• 標準四方型有紅圍板的賽道。

• 請參考附件A1
• 或下載並導入 U01 avoid hitting wall

• 啓動AlphAI 機械人及聯線到你的電腦。需要時按螢光幕上的 ”聯線” <Connection> 按鈕。
• 如果設定參數正確，螢光幕將會顯示以下的神經網絡。

• 啓動”重設學習” <reset learning> 按鈕。
• 關掉 “自動駕駛“ <self drive> 的按鈕。
• 關掉 “學習“ <learning> 的按鈕。

• 用螢光幕右手邊的箭嘴控制機械人移動。用滑鼠輕按所需要的箭嘴，揀選動作。
• 將機械人放在四方形的跑道正中間。
• 首先，點擊 “向前” 箭嘴。
• 當機械人距離圍牆 5至10厘米，點擊 “向左轉”或 ”向右轉”按鈕，教導機械人避免撞到圍牆。

問題

• 機械人有沒有撞到圍牆？ 為什麼？
• 是誰人控制了機械人的動作？
• 機械人有沒有智能？為什麼？

訓練

• 啓動 “重設學習” <reset learning> 的按鈕。
• 關閉 “自動駕駛” <self drive> 的按鈕。
• 啓動 “學習” 按鈕。

• 將機械人放在賽道的正中間。
• 點擊 “向前” 箭嘴數次，讓機械人懂得向前行。
• 關閉 “學習” 按鈕。代表學習已經完成。

測試

• 將機械人放在賽道的正中間。
• 啓動 “自我駕駛” <self drive> 按鈕。
• 發生什麼事？

問題

• 機械人懂得移動嗎？如何移動？為什麼機械人懂得移動呢？
• 機械人有沒有撞牆？為什麼？
• 機械人有沒有智能？
• 機械人有沒有足夠的智能可以避免撞牆？

訓練

• 啓動 “重設學習” <reset learning> 按鈕。
• 關閉 “自動駕駛” <self drive> 按鈕。
• 啓動 “學習” <learning>按鈕。

• 將機械人放在賽道的正中間。
• 首先，點擊 “向前” 箭嘴，讓機械人向前行。
• 繼續點擊 “向前” 箭嘴，讓機械人繼續向前行。
• 當機械人距離圍牆 5至10厘米時，點擊”向左轉” (或”向右轉”) 箭咀，教導機械人轉彎，避免撞牆。
• 當機嘅人行到距離另一圍牆 5至10厘米時，再教導機械人轉彎，避免撞牆。
• 重複以上步驟 4 至 5 次。
• 關閉 “學習” 按鈕。代表學習已經完成。

測試

• 將機械人放在賽道的正中間。
• 啓動 “自我駕駛” <self drive> 按鈕。
• 發生什麼事？

問題

• 機械人懂得移動嗎？如何移動？為什麼機械人懂得移動呢？
• 機械人有沒有撞牆？為什麼？
• 機械人有沒有智能？
• 機械人有沒有足夠的智能可以避免撞牆？

• 機械人有沒有避免撞牆？為什麼他可以？
• 機械人有沒有達致學習成果？
• 接受訓練後，機械人有沒有獲取了某些智能？

人工智能是已經開發了擁有某些人類能力的電腦系統，它可以模仿人類做某些工作。成功的人工智能是像人類一樣，擁有學習、推理、理解、及決策的能力。

人工智能的四個主要組成部份

1. 輸入 （例如：鏡頭）
2. 輸出（例如：機械人車輪的動作）
3. 學習方法：AI最普及有兩種學習方法。
   • 第一種是 “監督式學習法” <Supervised Learning>。這種方法就好像老師將大量貓和狗的相片給你看，並教導你 - 這是貓，這是狗。
   • 第二種方法是 “強化式學習法” <Reinforcement Learning>。這種方法很像我們人類的 “自學”。就是AI 機械人可以自己學習，並取得智能。AI訓練員透過獎勵及懲罰的設計，鼓勵機械人去獲取高分，從而學習智能。
4. 演算法：現今最流行的AI演算法，就是 “神經網絡” 了。

傳感器（輸入)

8x6 像素的相機

傳感器（輸入）

灰階

動作（輸出）- 原地左轉，原地右轉，向前

標籤輸出

AI 設置

顯示設置