■科學月刊■ 楊家輝（任教成功大學電腦通信工程研究所）、黃世明（就讀成功大學電腦通信工程研究所）、吳思樺（就讀成功大學電腦通信工程研究所）早期有關機器智慧應從人工智慧發展開始，英國的數學家涂靈於1950年提出如何判斷機器有無智慧，這就是有名的涂靈測驗。如果機器能通過一個人類質詢者的詢問，讓他信以為這個機器是一個真正的人，那麼這個機器就可以算是有智慧了。約翰麥卡西在1956年提出人工智慧概念，「人工智慧」，也就是「人類賦予機器智慧」，其重點是要如何設計實用且能自行解決問題的機器，並具有自我學習的能力。就像人類一樣，在犯錯中學習，不斷記取教訓，直到不再犯錯。所以，人工智慧的精髓也是在錯誤中學習，直到機器沒有錯誤發生或降低錯誤發生的機率。「人工智慧」的發展曾經遭遇瓶頸，所以，最近又以「機器學習」再度出發。機器學習為人類給予機器一些判斷的準則及告 知調整準則參數的方法，以達到智慧的判斷。為了證明機器可以有人類的智慧表現，最直接的方式就是比賽。約翰麥卡西舉辦電腦西洋棋大賽，讓機器跟人類高手一決勝負。IBM也在1997年提出深藍計畫，也就是有一部名為「深藍」的電腦和當時的世界西洋棋王比賽。「深藍」可以模擬及思考人類下棋的模式，最後打敗了西洋棋王。不僅如此，IBM最近又一新作「華生」電腦，「華生」可以聽懂自然語言也可以回答任何問題。而且「華生」在美國益智電視節目Jeopardy中，戰勝二位益智冠軍。在生活上也有許多應用，2012年台灣機場開始建置自動查驗通關系統，旅客只要先在機場申請註冊並按指紋及人臉拍照，就可以不需人力自動通關。如果旅客要出境，在出境的第一道關卡為將護照放在讀卡機上進行身分掃瞄辨識；第二道關卡則是生物特徵辨識，由電腦自動計算比對臉部特徵及眼球特徵相似度，只有符合才可通關。若臉部辨識失敗，則會再以指紋辨識做進一步確認。接下來，本文將深入探討機器學習於人臉辨識的技術與發展。▲人臉辨識。（圖文／科學月刊）人臉辨識在不同應用上有不同性質的分類，如圖一所示，可分為以下幾類：人臉偵測、人臉識別、人臉驗證、性別辨認、年齡估測和表情辨識。（全文見科學月刊2013年2月號封面故事-人工辨識）本版內容由台灣立報與《科學月刊》合作出版《科學月刊》網址：http://www.scimonth.com.tw/