AI 革新從外科手術到網球的感覺運動技能訓練

ChatGPT 和 DALL-E 等新一代強大的生成式人工智慧（AI）系統，帶來了諸如寫作和影象生成等強大功能。近期研究中，研究人員開發出新型 AI 技術，能透過以資料驅動、經訓練的技術模型，傳授人類在實作性、複雜技能方面的專業知識，範圍從新手接受網球發球指導，到醫學實習生學習如何進行複雜的外科手術。

德州農工大學教授阿爾弗雷多·加西亞博士、博士生李晨亮，以及明尼蘇達大學的合作團隊，開發出打造如此先進 AI 模型所需的新方法。這些新方法已發表在《神經資訊處理系統會議論文集》以及《運籌學期刊》上。

加西亞表示：「當某人即使在不同條件下，仍能持續且正確地完成一項任務時，就達到了人類的感覺運動專業水平。藉由為專家和新手打造適當的模型，我們可以運用 AI 模型以可擴充套件的方式傳授知識，這樣一來，人們就能逐步放慢速度，完善一項技能。」

研究人員新開發的方法，能藉由根據所提供的資料估算馬可夫決策過程（MDP）的結構，來評估 AI 的行動，並在任務成功完成時給予獎勵。這使研究人員得以打造人類專業知識的先進 AI 模型，例如一位專業外科醫生在手術中因應不同狀況做出動作和調整的模型。

舉例而言，以進行複雜外科手術的能力為例。藉由加西亞的模型，AI 能從外科醫生多次示範成功手術的過程中學習。可以根據外科醫生的動作訓練出一個 AI 模型。

在醫科學生於虛擬環境或使用模型人偶練習的情境中，該模型可用來顯示與專家的動作相比，手術進行情況如何。AI 會運用 MDP 的獎勵系統評估當前步驟的成效，以確認是否成功完成或失敗。

加西亞稱：「AI 模型可以充當教練，為正在接受訓練的學生提供反饋。」

加西亞還說：「我喜歡把它想成網球發球，這是一項很難學的技能，尤其是如果年紀稍大才開始學。但要是有教練，他們能觀察你，並針對如何改進給予非常具體的指導，因為他們瞭解動作的內在原理。我們想複製網球教練的做法，但完全基於資料。」

所提出的 AI 系統有潛力用於教授人類通常需要花費多年自行磨練的技能，這可能會為醫學、製造業，甚至體育等領域帶來新一批專業人才。

加西亞表示：「所有這些需要你推、按、切的任務，都要運用你的感官以及感知周圍事物的能力。機器不明白那是什麼感覺。這完全是一種具身體驗，而我們希望打造能考慮到這一方面的模型。」