人工智慧物聯網AIOT系列53：AI如何學習？揭開類神經網路的運作祕密

在上一篇文章中，我們聊到了生活中隨處可見的人工智慧應用，包括生成式 AI、圖像 AI、數據 AI、RPA+AI（機器流程自動化）與多模態 AI。這些技術讓我們的生活更加便利，但你有沒有想過，這些 AI 背後的運作原理是什麼？這些聰明的機器，究竟是如何學習與推理的？

答案就在類神經網路（Neural Networks）。這是一種模仿人腦神經元運作方式的數學模型，也是當今人工智慧發展的核心技術之一。你可以想像它是一個數學魔法師，透過一層層的計算與調整，找出數據中的模式，並進行分類、預測或生成內容。

那麼，這些類神經網路是如何運作的？它的基本架構與學習流程是什麼？接下來的文章，我們將帶你進入類神經網路的世界，從概念、原理、建模到應用，一步步拆解這個影響深遠的技術，讓你輕鬆理解 AI 是如何「思考」的！

一、類神經網路：從模仿人腦到智慧決策

在現今人工智慧（AI）技術的蓬勃發展中，類神經網路（Neural Networks, NN）扮演了關鍵角色，幾乎所有深度學習（Deep Learning）應用，如語音辨識、圖像識別、推薦系統，甚至是製造業中的智慧優化，都是基於這項技術。簡單來說，類神經網路就是讓機器學會像人腦一樣思考與判斷的方法。這篇文章將從概念、架構到原理，一步步帶你理解這項技術的運作方式。

1. 類神經網路的概念

靈感來自人腦，你可以想像，人類的學習與決策來自於大腦中的神經元（Neurons），這些神經元之間透過突觸（Synapses）互相連結，傳遞訊息，形成一個極為複雜的網路 (如圖1)。當我們學習新事物時，神經元之間的連結會逐步加強，幫助我們更快、更準確地做出決策。

類神經網路就是基於這種概念，以數學模型來模擬大腦的學習與推理過程。它由許多「人工神經元」組成，每個神經元會接收輸入資訊（Input），經過計算後傳遞給下一層神經元，最終產生輸出結果（Output）。透過大量的訓練數據，類神經網路可以自動調整這些連結的強度，讓機器具備學習與適應環境的能力。

圖1.類神經網路架構，以BPNN為例

2. 類神經網路的基本架構

一個典型的類神經網路架構通常包含三個主要部分：

2.1 輸入層（Input Layer）

輸入層的節點（Nodes）代表我們提供給模型的數據特徵，例如：

  • 2.1.1 在影像辨識中，每個像素的顏色數值就是輸入。
  • 2.1.2 在工業製程中，每個感測器（如溫度、壓力、流速）的數值就是輸入。

2.2 隱藏層（Hidden Layer）

這是類神經網路最關鍵的部分，真正的「智慧」就是在這裡發生的。每個隱藏層中的神經元會執行以下步驟：

  • 2.2.1 加權輸入：每個輸入值會乘上一個權重（Weight），代表該數據對決策的影響力。
  • 2.2.2 加總計算：所有加權輸入的數值會相加，再加上一個偏差值（Bias）。
  • 2.2.3 激活函數（Activation Function）：將加總後的數值輸入到一個數學函數，例如：
    • 2.2.3.1 ReLU（修正線性單元）：當輸入值大於 0 時輸出原值，否則輸出 0。
    • 2.2.3.2 Sigmoid：讓輸出值介於 0 到 1 之間，適合二元分類問題。
    • 2.2.3.3 Softmax：讓輸出值變成機率分佈，適用於多分類問題。
2.3 輸出層（Output Layer）

經過隱藏層的計算後，最後的結果會出現在輸出層，例如：

  • 2.3.1 在影像辨識中，輸出可能是「這張圖片是貓的機率 85%，是狗的機率 15%」。
  • 2.3.2 在工業應用中，輸出可能是「這條生產線的機器運行正常，異常率為 2%」。

3. 類神經網路的學習方式：反向傳播（Backpropagation）

  • 3.1 初始學習：一開始，模型的權重（Weight）與偏差（Bias）都是隨機設定的。
  • 3.2 計算誤差（Loss Function）：為了讓模型知道「預測的結果」與「真實答案」之間的差距，我們會計算一個誤差值，例如：
    • 3.2.1 均方誤差（MSE, Mean Squared Error）：適用於數值預測問題。
    • 3.2.2 交叉熵（Cross-Entropy）：適用於分類問題。
  • 3.3 反向傳播調整權重：利用梯度下降（Gradient Descent）方法，逐步調整這些權重，讓誤差越來越小。

4. 類神經網路的應用場景

  • 4.1 影像辨識
    • 4.1.1 人臉識別（Face Recognition）：Facebook、iPhone 的 Face ID。
    • 4.1.2 工業瑕疵檢測：AI 透過影像分析自動判斷產品是否有缺陷。
  • 4.2 自然語言處理（NLP）
    • 4.2.1 語音轉文字（Speech-to-Text）：Google Assistant、Siri。
    • 4.2.2 機器翻譯（Machine Translation）：Google 翻譯利用神經機器翻譯技術。
  • 4.3 預測分析
    • 4.3.1 醫療診斷：AI 透過類神經網路分析 X 光片或 MRI 影像。
    • 4.3.2 股票市場預測：利用歷史數據預測股價變動。

5. 類神經網路的未來發展

  • 5.1 Transformer 架構：ChatGPT、Google Bard 等 AI 聊天機器人。
  • 5.2 自監督學習（Self-Supervised Learning）：讓 AI 自己學習數據中的特徵。

隨著計算資源的提升，未來的類神經網路將變得更強大、更高效，並在更多領域發揮影響力。

類神經網路是一種模仿人腦的數學模型，透過輸入層、隱藏層與輸出層的運作，讓 AI 具備學習與決策能力。透過反向傳播與梯度下降，模型可以逐步提升準確度，應用於影像辨識、語音處理、醫療診斷等領域。未來，隨著技術的發展，類神經網路將在智慧製造、金融科技與自動駕駛等領域帶來更大的變革！

先知科技總經理 高季安

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