【智為未來】基於本能規則知識 AI模擬推理過程
推理系統使用歸納法和推論法等邏輯技術，集中從一組知識數據生成結論，可以用於排程、處理規則、解難、處理複雜事件、檢測非法入侵、機械人、電腦視覺和自然語言處理等，應用範圍十分廣泛，在人工智能（AI）技術中扮演重要的角色。
人類懂得根據過往經驗及經過大腦處理資訊後決策。AI系統與人類十分相似，同樣能夠感知、推理、行動和適應，而其中一個非常重要的元素就是推理。
「推理」的定義，是經過一組前設而下定論的任何過程。AI系統可以展示一些與人類相似的行為，例如學習、推理、解難和操作等。執行任務時的推理，着重媒介（人類或機器）與環境互動的方式。一般來說，人類的推理方式可以分為三個層次：
1. 基於本能的推理：根據本能和直覺的感官肢體行為而採取的行動，下意識地透過機械化運動來處理簡單的任務。
2. 基於規則的推理：基於過往的情境或他人的經驗，使用已儲存的規則或程序而採取的行動。經過少量調適和規劃後，可用來處理定義和結構明確的任務。
3. 基於知識的推理：應用已有知識和計劃或透過分析任務而得出的行動，用來處理在不確定或不熟悉的環境中的複雜任務。
推理是一個根據現有資訊來決策的過程，例如從感應器數據到對應策略。因此，將人類的推理能力注入機器極具挑戰性。
儘管人類的大腦在計算和推理方面非常優秀，但仍有局限，而AI能更有效地應用推理來處理複雜的任務。AI會模擬人類的推理過程，但它有更有效率的數據處理能力。與人類相似，推理的三個層次也適用於機器。
在下一期專欄，我們將會以AI駕駛員來講解AI推理的三個層次。
◆ 中大賽馬會「智」為未來計劃 https://cuhkjc-aiforfuture.hk/
由香港賽馬會慈善信託基金捐助，香港中文大學工程學院及教育學院聯合主辦，旨在透過建構可持續的AI教育生態系統將AI帶入主流教育。通過獨有且內容全面的AI課程、創新AI學習套件、建立教師網絡並提供AI教學增值，計劃將為香港的科技教育寫下新一頁。
