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行進中的AI

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圖爲使用智能識別系統識別物件(以可樂罐為例),並進行垃圾分類的過程。通過觀察識別結果,發現目前的系統可對一些輪廓清晰、形態常見的物體進行精準識別,但若遇到無明顯特徵或結構複雜的物體(如人臉),則無法做出準確的判斷,這是人工智能的思考模型與思考習慣導致的。

    行進中的AI

    AI已深入日常生活,在數據處理與效率提升等方面爲人類提供了諸多幫助。在學習中,AI同樣隨處可見:查生詞、算數學、輔助寫作,它都能迅速響應,省時省力。然而,AI真的完全可靠嗎?一節AI實踐課揭示了它在智能識別方面的局限。

    課堂上,我們使用AI垃圾分類軟件掃描紙質垃圾圖片進行分類。任務提前完成後,大家好奇地嘗試掃描真實物體。當攝像頭對準兩位穿校服的女同學時,結果顯示“美女相似度百分之七十七點九二”,兩人還被識別爲“空姐”和“醫生”。接着,一位臉上長痘的男同學被識別爲“蕁麻疹患者”,而一位趴着的男同學的背影,竟被識別爲“沙發墊”,引來一片笑聲。

    這次實踐表明,AI雖能較準確識別彩色打印的垃圾圖片,但對黑白圖像和實際物體的識別能力仍有明顯不足,其可靠性與智能性尚需提升。我們更應努力學習、積極探索,優化AI的算法與模型,推動人工智能變得更“智能”,爲祖國的科技發展貢獻青春力量。

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本新聞內容轉自澳門日報
 
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