【本報綜合外電報導】「嘿，Siri，我的頭髮看起來如何？」拜加拿大多倫多大學電機系兩位研究人員所寫出的新電腦指令，也許再過不久，智慧型手機就可以針對前述問題，為你提供一針見血的回答，這項新指令，甚至可能運用在醫學等更重要的用途上。

多倫多大學研究員阿拉比（Parham Aarabi） 和高文芝（Wenzhi Guo），最近公開了一套全新的機械學習算法─讓電腦直接透過「人類指令」，而不只是透過「既有範例」來學習。運用這套新算法的執行成效，比以往訓練人工神經網絡的舊方法高出百分之一百六十。

讓人驚訝的是，接受這套新算法訓練的電腦辨識照片頭髮的可信度，比接受訓練前的可信度，高出百分之九，顯示人工智慧又向前跨出了一步。

阿拉比說，辨別頭髮，或許不是今日世界最重要的問題，但卻是可以精確量化的事。這樣淺顯的例子讓大家可以清楚了解到，這項新機械學習算法是有用的。過去，單從照片來辨識人類的頭髮，電腦的表現往往比不上人類。阿拉比表示，透過此算法，電腦能學習如何針對困難的分界線，正確分類、區別出頭髮髮色、質地、髮流方向等。

阿拉比相信，結合人類經驗和機械學習，將有助於其他領域的發展。例如，目前皮膚科醫師運用視覺的幫助，辨別可能造成皮膚癌的痣；道路駕駛人則是仰賴交通規則，確保行車安全。而兩者都缺乏較大的數據資料。這種新的探索式訓練學習法，讓人工神經網絡在面對不明或沒有標示的資訊時，仍能獲做出正確判斷。