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【過猶不及=>「可解釋 AI」】
隨著 COVID-19 病毒陸續席捲全球，保持社交距離、強制佩戴口罩、居家令等一系列法規相繼在各地實施，人們的生活方式在短時間內發生了巨大改變，一方面大量的應用和需求湧入互聯網和雲端服務，另一方面，嵌入式人工智慧 (AI) 應用在許多領域落嶄露頭角。
AI 通常被視為一個「黑盒子」，我們都不知道演算法是如何運作，但這也是它特別有效的部分原因；AI 並不仰賴人類的想法來建立演算法邏輯。但是當 AI 無法正常工作時，我們就需要獲得一定程度的可解釋性，瞭解該如何妥善修正模型。基本上，認知不確定性是可以降低的，用戶可以透過提高運算複雜度，增加更多的訓練層數，從而降低模型的不確定性，但要注意避免「過度擬合」(over-fit)。
對於輸入不確定性，神經網路只能報告輸入有問題，因此應對輸出保持謹慎態度。因此，有業者提出「可解釋 AI」(explainable AI, xAI) 概念——希望神經網路能夠識別這種局限，最後由人類決定是否需要品質更好的輸入、或完全拒絕輸出。例如，透過適當培訓的 xAI 模型來處理電腦斷層 (CT) 和 X 光影像，能區分未感染肺炎 vs. 感染病例，協助臨床人員確定下一步治療方案。
簡言之，xAI 能在涉及不確定性的情況下，作出更接近人類的反應，為基於機率的決策分類增加了確定性和可行度。此外，市面上出現一款量測體溫專用的擴增實境 (AR) 眼鏡，最多可同時對 10 人進行動態測溫、一分鐘最高可檢測近千人，便搭載了 AI 人臉識別和多點均值擬合測溫技術，使精準測溫時間不超過 0.2 秒；依託先進的嵌入式 AI 視覺處理技術，其測溫識別功能可實現離線工作，無需將資料上傳雲端處理，被評為 AR 殺手級應用之一。
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《戰鬥在疫情前線的嵌入式 AI》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0812/45486.html
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