1.1 · AI 與資料科學
目標： 解釋 AI 與資料科學是什麼並舉現實香港例子。
人工智能 (AI)
AI 是計算機科學的一支，致力於建造能完成通常需要人類智能的任務（推理、學習、感知、決策）的系統。
你應認識的子領域
| 子領域 | 做什麼 |
|---|---|
| 機器學習 | 從資料學模式的演算法 |
| 深度學習 | 多層神經網絡（圖像、語音、語言） |
| 自然語言處理 (NLP) | 理解 / 生成人類語言（ChatGPT、翻譯器） |
| 計算機視覺 | 解讀圖像與影片 |
| 機器人學 | AI 與物理機器結合 |
模式識別 —— 基礎
課程指引專門提到 AI 的模式識別。例子：
- 人臉識別解鎖手機。
- 語音識別轉寫你的聲音。
- 欺詐檢測發現異常信用卡使用。
- OCR 讀手寫與印刷文本。
資料科學
資料科學結合統計、計算與領域知識，從大資料提取洞察。
典型流水線
採集 → 清洗 → 分析 → 可視化 → 決策1
例子
| 領域 | 資料科學用法 |
|---|---|
| 醫療 | 預測疫情、個性化治療 |
| 銀行 | 信用評分、反洗錢 |
| 零售 | 個性化推薦 |
| 政府 | 智慧城市規劃、交通優化 |
| 體育 | 籃球、足球的球員分析 |
好處與風險
| 好處 | 風險 |
|---|---|
| 更快更好的決策 | 訓練資料偏見致不公決策 |
| 自動化常規工作 | 某些行業失業 |
| 個性化服務 | 過度採集致隱私入侵 |
| 新醫學洞察 | 黑盒決策難解釋 |
香港情境
- 港府智慧城市藍圖推動 AI 用於交通、醫療、教育。
- 金管局開放銀行倡議用資料科學做信用決策。
- 學校（如港大）開設專門 AI / 資料科學課程。
考試式題目
題（5 分）： 描述 AI 與資料科學是什麼，各舉一個香港例子，並解釋一個倫理關切。
參考答案：
- AI 建造能完成通常需人類智能的任務（推理、學習、感知）的系統。香港例子：部分 Bauhinia 咖啡店的刷臉支付。
- 資料科學用統計 + 計算從大資料提取洞察。香港例子：金管局的反欺詐系統實時分析全行交易標記可疑活動。
- 倫理關切：以偏資料訓練的 AI 模型可能做出不公決策（如信用評分歧視代表不足羣體），影響公平與信任。
關鍵要點
- AI = 模仿人類智能的系統。
- 資料科學 = 從資料得洞察。
- 兩者都引偏見 / 隱私 / 失業的關切。
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