高焕堂 （台湾铭传大学、长庚大学 教授）
*：本文里的图片引自妮图网和百度图片。
0 导言
在人与AI之间，最典型的协同协作形式是：由人们去调查而萃取特征，然后AI根据该特征进行分类，这称为：人工提取特征。此外还有进一步的协作形式：让AI自己来学习萃取特征，而且进行分类。这称为：主动提取特征。
本文将借由很简单的典范来展现“主动提取特征”，以便充分发挥各种AI模型的特征，来促进特征提取的功率。
1 人工提取特征
1.1 机器学习
因为人人关于周遭的现象(或事)都具有调查、分类和萃取特征的天分，所以人人都能够把这项智能和才能教授给AI。其间，最要害的是要把“分类与特征之关联性”教授给AI（如图1）。
人人都有天分的分类才能。例如，您看到一群三角形，会区分为“正三角形”与“倒三角形”两个类别。接下来，从“正三角形”类别里，萃取其内含各三角形的一起特征与表征(简称：特征)，如图2所示。
一起，也从“倒三角形”里，萃取其特征(即一起的特征和表征)，如图3所示。
接下来，就来把人们的智能演示给AI，引导AI来领会和概括之。那么，AI怎么领会呢？AI仿照人类的概括性推理，从观摩人类的演示里，自我概括出“类别与特征”之相关联的规则，而且牢牢记住它。
此刻能够使用Excel来表达出人们脑海里的智能，以便引导AI自我观摩学习。所以就能够把上述智能组织于Excel作业表里。然后按下“学习”按钮来指示AI打开自我学习了。大约通过十几秒钟之后，AI就会告诉您：”我学习“完结了”(如图4)。
以上就帮您温习了上一章的主要内容 [1-2] ，让您更明晰地领会到了，当您教授更完好的智能给AI之后，AI与您的智能越共同，两边越能志同道合，因此两边的协同协作就越流通完美了。
1.2 协同协作：由人提取特征、A I分类
一旦AI学习完结了，就能依从人们的心意而去完结：【特征→分类】的使命了。例如，您能够在Excel画面输入特征值：[1, 1]。然后，按下“AI分类”按钮。这时AI就会读取这些特征值，并根据它的智能来进行分类，然后告诉您：“我猜测它是一个倒三角形”。如图5所示。
以上阐明晰人与AI最典型的协同协作形式。接下来，将介绍更亲近的分工协作形式：让学习主动提取特征，人们就不用去做萃取特征的作业了，就更轻松了。
2 AI主动提取特征
现在能够进一步教授更多智能给AI，让AI能够替代人们现在的作业：人工提取特征。所以，就来阐明怎么教训AI去主动提取特征。这样，人们就不用去萃取特征了，只需要演示心中的分类给AI看，来引导AI自我学习怎么提取特征。例如，只要把人们脑海里的“正三角形”与“倒三角形”两品种，演示给AI即可了。不用人工提取特征了，真是太轻松了呀（如图6）。
相同，也要让AI冤枉一些，由AI向人们学习，从观摩人们的演示中，自我调查，提取特征，并进行分类。这样，AI就能帮助人们更多了。这样，人们只需要演示脑海里的分类给AI看就能够了。
2.1 机器学习
因为人们不用做提取特征的事了，只需要演示“分类”就能够了。也便是，只需要演示一堆正三角形图片，以及一堆倒三角形图片就能够了。例如，在本典范里，把图片放在电脑的c:/oopc/t_data/tarin1/档案夹里。在这个/train1/档案夹里，又包含了2个小档案夹：1_正三角形，2_倒三角形(如图7所示)。其间的 /1_正三角形/ 里有一堆图片，如图7。
别的，在 /2 倒三角形/ 里也有一堆图片，如图8。
这个时分，您现已将一群三角形图片预先“分类”了。包含2类：
正三角形：演示图片放在c:/oopc/t_data/train1/1_正三角形/里。
倒三角形：演示图片放在c:/oopc/t_data/train1/2_倒三角形/里。
接下来，就能够把您的上述关于分类智能，呈现于Excel的作业表里。现在，请您按下“预备”按钮，这些图片称号会呈现于Excel画面上。如图9。
预备好了考卷(即图9里的一切三角形图片)和答案(即图9的分类值)，就请您按下点选“作业表2”，呈现另一个画面。接着，按下“Train”按钮，开端引导AI打开自我学习了。AI就根据考卷和答案的指引，先去调查c:/oopc/t_data/train1/里两个类别的一切图片，而且主动提取其特征。然后，主动概括出“类别与特征”之相关联的规则，而且牢牢记住它。
大约通过几分钟之后，AI就会告诉您：“我学习完结了”，如图10。
当您教授更多智能给AI，它就更聪明晰，也就能帮您更多工作，您就更轻松了。
2.2 协同协作：A I主动提取特征(并分类)
一旦AI学习完结了，就能依从人们的心意而去完结：【调查→特征→分类】的使命了。在此典范里，于c:/oopc/档案夹里现已有了一些图片。可任意选择1张三角形图片，来让AI调查，提取特征，并进行分类。例如，选取im037.jpg图片，而且按下“Show”，就会呈现出这图片，如图11。
接着，请您按下“Predict”，AI就会去调查这张图片、主动提取特征，并进行分类。然后输出如图12。这时AI告诉您：“我有98%的决心判别这是一个倒三角形”。
以上是拿几许三角形的分类来演示给AI观摩，引导AI自我学习、提高智能。然后根据这项智能去调查三角形图片，主动提取特征，并进行分类。
3 结语
我们都知道深度学习的特征便是：主动提取特征。但是怎么引导AI自我学习，取得智能来进行主动提取特征，是一项重要议题。所以本文借由一个简易的典范，让您更多发挥丰厚的想象力和构思，来教授更多智能给AI，让人与AI分工协作更为天然流通。
参考文献：
[1] 高焕堂.搬迁学习：同享AI才智的途径[J].电子产品世界,2020(3):85-88.
[2] 高焕堂.AI协作的规划形式[J].电子产品世界,2020(4):88-90.
（注：本文来源于科技期刊《电子产品世界》2020年第06期第85页，欢迎您写论文时引证，并注明出处。）
