[專題演講] 王定遠博士 - 東海大學AI系列講座
- 日期 : 2023-04-30
- 分類 : 課程
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你有沒有想過，如果你的電腦能像你一樣思考和學習，那會是什麼樣子？
仿生式AI是一種模仿生物系統的人工智慧，可通過設計圖來學習各種知識和技能，以適應複雜的環境和任務。仿生式AI的一個重要目標是讓機器能夠從數據中自主學習和創造，而不需要人類的干預和指導。
探索性AI是一種能夠自主學習和創造的人工智慧。它不僅能夠解決已知的問題，還能夠發現新的問題和新的解決方案。探索性AI的目標是模仿人類的好奇心和創造力，以及不斷擴展自己的知識和能力。
想要有更深入的膫解嗎？那就來聽聽王定遠博士的介紹吧！
講者：王定遠 博士
維曙智能科技資料科學家 (Vizuro Taiwan)
LEAP計畫學員 (研習機構：Vizuro LLC, 波士頓)
國立清華大學生物科技所博士
深耕神經科學和生物信息學 領域10多年。攻讀博士期間 開發了神經圖像特徵檢測的 AI方法，運用在醫療診斷、 智慧工廠、精準行銷等場域。
講題：仿生式AI：設計圖學習
時間：112/05/04 星期四 14:10-16:00 (搭配「腦科學與人工智慧」課程)
地點：大智慧科技大樓 ST205教室
講題：探索性AI，從藥廠到醫院
時間：112/05/05 星期五 15:20-17:10 (搭配「智慧醫療入門」課程)
地點：人文大樓H304教室
兩場演講摘要：
仿生式AI：設計圖學習（5/4 腦科學與人工智慧）
仿生學習AI平台模仿人類認知行為，人類在辨識不同類別時，除了透過肉眼觀察不同影像，我們同時具有抽象學習的能力，換句話說人腦可以根據影像之外的描述，可能是文字的描述，或來致觸覺和聽覺的經驗，進行多模態的學習。透過多模態的資料，我們的平台可以打造一個元宇宙，建立數位雙生讓AI在抽象空間中學習，這些在元宇宙中產生的訓練集資料有別於現實世界，不需要花費人力收集，資料的多樣性也不受到現場環境限制，在AI訓練過程中可以動態調整訓練集的樣態，在這個平台下的AI訓練具有經濟效益，可規模化，高度適合少量多樣的領域，演講中展示的汽車售後市場就是一個例子
探索性AI，從藥廠到醫院（5/5 智慧醫療入門）
透過因果推論 AI平台，能挖掘在數據底層的系統運作邏輯(各要素間的連接關係與途徑)，相較傳統機器學習(machine learning)的黑箱預測分析(prediction analytics)，提供可解釋性與更進一步的指示性分析(prescriptive analytics)。新藥開發前期，需要針對適應症找出不同的生物標記，藥廠科學家透過因果網路，找出關鍵路徑來設計實驗，實驗結果又可以當作先驗知識(prior knowledge)回頭過來修正因果網路，大幅降低新藥開發成本，另一方面在醫院影像場域，透過生成式學習建議醫院風格模型，在跨醫院訓練時，除了透過聯邦式學習來交換模型參數，也可以直接交換生成器，一方面可以避免病患資訊的暴露，同時也可以讓資料科學家直接面對不同醫院的影像資料，提供客製化模型的空間。
