Bayangkan Anda ingin mengajari sebuah model klasifikasi gambar membedakan payung dan topi. Semua foto payung di kelompok pertama diambil saat hujan, dan semua foto topi di kelompok pertama diambil di dalam ruangan. Ketika melihat kumpulan foto pelatihan ini, model tampak mengenalinya dengan sangat baik. Bagaimana jika kita menukar satu foto: meletakkan payung yang sama di dalam ruangan, apakah model masih bisa mengenalinya?
Di sinilah pertanyaan yang layak diajukan: apakah model benar-benar mempelajari bentuk payung, atau justru memanfaatkan latar belakangnya? 《Laboratorium Sihir AI》 dimulai dari informasi gambar yang diterima mesin, lalu membawa pertanyaan yang sama ke konten yang dihasilkan, tindakan agen, dan peninjauan manusia.
Bagaimana mesin melihat sebuah payung
Perbesar foto di sekitar ujung payung, dan Anda akan melihat kumpulan blok warna. Kanvas payung berwarna biru dalam foto dapat disimpan, dalam representasi RGB yang umum, sebagai kotak-kotak angka yang masing-masing mencatat informasi kanal merah, hijau, dan biru. Pelajaran 1 lebih dulu membahas piksel dan warna, lalu memperkenalkan bagaimana computer vision mencari bentuk dan tekstur pada gambar. Pelajaran 2 menyusun angka-angka itu menjadi tensor, dan membahas mengapa data perlu dirapikan sebelum dikirim ke model. Pelajaran 1 《Mata Digital Mesin》 · Pelajaran 2 《Unit Dasar Data (Tensor)》
Anda dapat melakukan latihan kecil dengan kertas berpetak. Gambarlah sebuah payung, lalu gambar ulang dengan warna latar yang berbeda. Kotak mana yang berubah? Garis luar mana yang tetap bertahan? Manusia bisa langsung mengenali kedua gambar sebagai kelas yang sama; apakah mesin mampu melakukannya, tergantung bagaimana ia belajar dari sampel.
Mengganti dengan foto yang belum pernah dilihat
Pelajaran 3 dimulai dari sampel berlabel, dan juga membahas overfitting serta generalisasi. Model yang overfitting akan terlalu bergantung pada detail dalam sampel pelatihan, sehingga mudah gagal ketika gambar diganti. Untuk menilai apakah model mampu menangani situasi baru, kita perlu menyisihkan sampel yang belum pernah dilihatnya saat pelatihan sebagai bahan pemeriksaan. Pelajaran 3 《Ahli Klasifikasi》
Kembali ke payung tadi: siapkan lebih dulu foto topi dan payung dengan dua jenis latar, di dalam dan di luar ruangan, lalu sisihkan kelompok lain untuk pengujian. Jika model ternyata selalu mengenali payung di dalam ruangan sebagai topi, pada putaran berikutnya kita dapat memeriksa apakah latar belakang terikat terlalu erat dengan kategori dalam sampel pelatihan. Satu kesalahan pengenalan memberi petunjuk tentang apa yang perlu diperiksa selanjutnya.
Dari mengenali gambar ke menghasilkan gambar dan mengambil tindakan
Mengenali foto payung dan menghasilkan gambar payung baru adalah dua tugas yang berbeda. Pelajaran 6 menjelaskan proses generasi menggunakan model difusi: mulai dari derau (noise), lalu secara bertahap menghilangkan derau hingga terbentuk gambar yang memenuhi kriteria. Pelajaran 7 membawa persoalan ini ke ranah tindakan. Agen mengumpulkan informasi lingkungan, memilih tindakan, dan melaksanakannya; setelah bertindak, agen mengamati bagaimana lingkungan berubah. Misalnya, saat menyusuri labirin di atas kertas menurut aturan, setiap langkah mengharuskan penilaian ulang atas posisi saat itu. Pelajaran 6 《Seni Generatif dan Model Difusi》 · Pelajaran 7 《Siklus Inti Agen》
Sebelum mempercayai hasil, temukan cara untuk memeriksanya
Pelajaran terakhir membahas bias data, halusinasi model, dan pengawasan manusia. Satu pertanyaan yang cocok dibawa ke kelas adalah, jika hasilnya salah, dengan apa saya bisa menemukannya? Untuk klasifikasi gambar, kita bisa mencari foto dengan latar yang sama sekali berbeda. Untuk jawaban yang dihasilkan, kita bisa kembali ke sumber asli untuk mencari bukti. Untuk sistem yang dapat mengambil tindakan, kita juga bisa memikirkan langkah mana yang sebaiknya dikonfirmasi oleh manusia. Pelajaran 10 《Etika, Bias, dan Simbiosis Manusia-Mesin》
Kursus ini ditujukan bagi pelajar tingkat SMP, dan juga cocok untuk orang tua maupun guru yang ingin membantu anak memahami prinsip dasar AI. Anda bisa mulai dari pelajaran pertama materi berbahasa Mandarin sederhana beserta soal kecil di setiap halamannya: uraikan dulu satu foto yang akrab menjadi piksel, lalu renungkan kembali, foto apa yang akan dipakai untuk pengujian berikutnya. Masuk ke AI004 《Laboratorium Sihir AI》