興大莊家峰教授榮獲科技部傑出研究獎   讓人工智慧學習更有效率  

【大成報記者吳非羽/臺中報導】人工智慧大商機、人工智慧的應用，已經在生活各個面向帶來便利、也被高度依賴；大到企業生產線，小到居家輔助工具，都離不開人工智慧。但如何讓人工智慧更「人性化」、「更有效率」、透過學習增進，讓人工智慧更能符合個別需求，就是科學家們努力的目標。而中興大學電機系教授莊家峰，提出「類神經模糊系統學習演算法」、「進化強化學習演算法」，讓人工智慧學習更有效率，進一步能逐步實現「仿生物學習」的功能；長年努力除獲得中國電機工程學會「傑出電機工程教授獎」肯定，今年更贏得科技部傑出研究獎殊榮。

人工智慧與現代人的生活已息息相關；但人工智慧的演算就像個「黑盒子」，科學家們致力於讓它更有效率的同時，也希望掌握它的學習規則與樣態，讓人工智慧更聰明，卻不致於發生像電影「機械公敵」或「全境失控」中的AI人工智慧，造成人類社會的價值瓦解。

而人工智慧被廣泛應用的「類神經網路」與「模糊系統」，就是仿人類大腦學習與下指令的概念，興大電機系教授莊家峰提出的「類神經模糊系統學習演算法」、「進化強化學習演算法」，已讓人工智慧學習更有效率，進一步能逐步實現「仿生物學習」的功能，並成功應用在機器人的自我學習控制、導航、電腦視覺物體辨識、及醫學輔助診斷，為國內企業及醫療領域的人工智慧，奠定了模組化套件的運算基礎；也提供產品設計人員，有效運用模組化的學習運算方法，設計出人工智慧產品。

莊家峰指出，相較於傳統的人工智慧，他發展出的「進化強化學習演算法」，是仿效自然界物種「群體智慧」行為進行群體合作學習運算，例如機器人沿牆行走、避障，在這幾年學習效能和效率上大大提升；機器人的靈活度提高，也能進行更多的居家服務及產線生產。

醫學上，「類神經模糊系統」應用在睡眠呼吸中止的嚴重度快速預測，及治療端預測陽壓呼吸器的最佳壓力，除減輕醫療人員的負荷，也提高快速預測的精準度、且讓醫師可理解預測系統的決策規則。

像是腎絲球的判讀上，透過視覺系統回饋，不但比醫師目測更準確、也能輔助診療。同樣的原理還應用在「線路瑕疵檢測」，甚至還能創造「人造瑕疵」，讓系統產生應變策略，提升學習及應付變化的能力，已經進階到了「深度學習」的階段。

莊家峰更以淺顯易懂的方式，解釋他運算方法的貢獻。「類神經模糊系統」就像是人類的神經細胞，透過學習後由大腦表現出不同決策、控制等口語化規則；但如何「客製化」不同規則以因應各種不同應用問題的狀態條件，做出更精準、更有效率的判斷？「演算法」就像是大樓的地基，建立一套運算標準，想蓋傳統大樓還是抗震高科技智慧型大樓，差別只在材料不同。

興大表示，艱深的科學語言的背後，是人類社會進步的推手。莊家峰長年的努力與投入，不僅獲得中國電機工程學會「傑出電機工程教授獎」肯定、國際上他也是IEEE 計算智慧學會的傑出講座(Distinguished lecture)；他的「進化強化學習演算法」、「類神經模糊系統」、「深度學習演算法」，今年更贏得科技部傑出研究獎殊榮。

能獲得青睞，則是因為他能針對不同應用問題，提出學習演算法與人工智慧模型解決方案；也讓人工智慧的運作，不再是各自獨立的「黑盒子」。提供建構方法，也提高「可信度及可解釋性」，這對日新月益的人工智慧，甚至比人類更聰明、學習力更強、效能更強的情形下，莊家峰除用一生的力量，致力於人類生活的便利及安全性；也要避免人工智慧失控，讓未來科技生活更精彩可期。