《下一步，AI。Next，愛》主要由科技部補助，並由國家實驗研究院和傳播公司製作；這部科普影集結合了科學紀實與演藝劇情，並藉一段愛情故事，引出台灣人工智慧的發展歷程。
本文不會詳細敘述戲劇的愛情故事，但我會藉由官方片花，挑選部分技術並講解目前人工智慧發展的狀況和應用。
人臉辨識
人臉辨識已是很普遍的人工智慧運用，手機解鎖、進出大樓通行等應用都可能使用。但過去做人臉辨識時，必須分析相片的每一個像素（pixel），再找出人臉特徵。但是，這樣的方式耗時又費力，且資料取得不容易。
經過一連串研究後，2020年四月，中央研究院資訊科學研究所所長廖弘源發表第四版YOLO物件偵測技術，並在2022年七月份發表了第七版YOLO物件偵測技術——這讓人臉辨識更精確、快速。而人臉辨識技術會持續精進，更兼顧安全與辨識技術。
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生成對抗網路
生成對抗網路，其實是指生成和對抗間所達到的平衡狀態。生成——是指透過機器與數學計算，生出一張圖片、文章等；對抗——是讓機器判讀生成的內容，確認是否為假。若機器覺得是假的，就會持續調整，直到產出機器判斷不出真偽的內容。
因此，生成對抗網路可以讓機器自主學習，並展現優秀的「創作」能力。儘管過去，有人在不當的應用情境裡使用這門技術，生成對抗網路仍持續發展，並刺激出人類不同的可能性——尤其是藝術創作與文章生成，它能輔助人類往更好的面向發展。
語種辨識與語意分析
大家在家是否有使用Google Nest Mini或Apple HomePod呢？只要一聲喚醒詞，再加上你想請他做什麼事的語句，就可以帶給你不同的智慧家庭運用。
這些運用包含了兩種不同的人工智慧運用——一是語種辨識，來確認你說的話是哪種語言；另一種則是語意分析，辨識你說的話是什麼意思。在物聯網與人工智慧的運作下，這兩類技術能正確判斷內容，讓使用者過著更便利的生活。
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中文斷詞系統
你還在用Jieba是程式語言Python中，常使用的中文斷詞工具。雖仍持續維護中，但Jieba對簡體中文的辨識能力較佳。做中文斷詞嗎？或許，你可以試試CkipTagger是中央研究院詞庫小組開發的自然語言處理套件。。
CkipTagger主要針對繁體中文使用者來整理中文詞庫。它可幫助開發者使用正確語詞、詞性等；甚至，不同領域可能會用到的專業詞句，也可以匯入斷詞模型中。因此，目前許多中文斷詞運用已透過CkipTagger完成斷詞的前處理。
情緒辨識
只要是自然人，都會存在情緒；因此，我們可以透過情緒分析，判斷目前對話的情緒。
情緒辨識分析適合放在客服電話中，能判斷打進客服的內容是想詢問或投訴，再給予第一線人員指示及判斷可回答的方向。透過事先判斷，可以將投訴平均分配給第一線人員，降低客服精神壓力、減少因精神問題導致的離職率；藉此降低自然成本，並提升服務滿意度。
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音樂製作
我認為，音樂製作在AI應用上是最難的。
因為，相較來說，音樂的邏輯性較沒有規則，且創作內容較有主觀意識。所以我覺得，要讓AI學習創作音樂，要更看重訓練資料集的細膩度——越細緻的資料集，才有機會讓AI創作出更好的內容。
結論
在《下一步，AI。Next，愛》中，可以看到許多AI應用，且文字、圖像、音樂都是人工智慧訓練的一環。相信人工智慧技術帶來的便利性，可以提升人類的生活品質；並在符合安全和法律規定的狀態下，讓人工智慧發揮更好的價值。
（本文獲作者授權轉載）
