本(113)年4月30日，本所邀請目前任教於國立政治大學地政系的陳楊文老師以「為什麼AI那麼厲害？AI演算法大揭秘！」為題進行學術專題演講。陳老師為美國伊利諾大學碩士，主攻神經科學研究，其相關成果被運用於1996年美國發射的火星拓荒者號上。陳老師回國後積極參與全球物種保育及永續等議題，並出版「Formosa 海平面下」(2013)、「AI圖像辨識原理與應用」(2023)等相關著作。
陳老師首先由「混合智慧」（hybrid Intelligence, HI）帶入，這是他過去為保護小琉球和三貂角等具有海洋生物多樣性的地方所提出的一種新穎方法。他將人工智慧（artificial intelligence, AI）與公民科學（Citizen Science,CS）結合，形成一個強化海洋保育功效的HI系統。AI模型選用可偵測物件類別、位置及大小的YOLO (You Only Look Once)模型，並利用公民科學家收集與提供的海洋生物影像進行訓練，以達HI框架下的協同作用。
AI是一種模仿生物的神經網路，使機器能夠有感知（大量讀取數據資訊）、學習推理（記憶並判斷出答案）、自我校正及判定能力。訓練一個優秀的AI關鍵在於前期的資料蒐集與辨識。AI的深度學習模型有：(1)卷積神經網路（convolutional neural network），透過「卷積」(convolution)拆解圖像找到特徵，並「匯集」（pooling）萃取特徵，多層次分析增加解析度後找到最後的目標，並透過來回學習增加精準度，適合圖像辨識；(2)循環神經網路（recurrent neural network），被視為同一網路在不同時間的多次循環，也就是這個時間點的輸出，會是下一個時間點的輸入，每次的輸入會包含上一次的結果，構成記憶能力用以處理自然語言，如常見的ChatGPT，未來如能結合多模態（multi-models），即圖像辨識+自然語言處理，使AI產出包含人類所能了解的知識與教育內涵。
透過陳老師的演講，我們對AI的潛力及其在海洋保育中的應用有更進一步的了解，也為科學研究和生態工作開啟了新的思維與可能性。
蔡惠萍組長(右)致贈本所相關出版品，感謝陳老師的分享