人工智慧能在沒有資料的情況下學習嗎？
現今的人工智慧無法完全在沒有資料的情況下學習。機器學習與深度學習依賴資料來辨識模式、制定規則並提升效能。即使是先進的模型，如GPT或強化學習系統，仍需輸入資料或環境經驗來「學習」並做出準確預測。換句話說，資料是人工智慧成長最重要的燃料，沒有資料，人工智慧無法理解或做出有用的決策。
理解人工智慧與資料的關係
你是否在想，"人工智慧能在沒有任何資料的情況下自行學習嗎？" 為了獲得最詳盡且合理的答案，讓我們與INVIAI一起深入探討這個主題。
例如，在監督式學習中，人工智慧從人類標註的大量資料集（影像、文字、音訊等）中學習以辨識模式。
即使在非監督式學習中，人工智慧仍需原始、未標註的資料，自行發掘資料中隱藏的結構或模式。
因此，不論方法為何，人工智慧必須以資料為「養分」——無論是標註資料、自我標註資料（自監督）或來自真實環境的資料。沒有任何輸入資料，系統無法學習任何新事物。
常見的人工智慧學習方法
現今，人工智慧模型主要透過以下方式學習：
監督式學習
非監督式學習
自監督學習
強化學習（RL）
強化學習是教導軟體代理人在環境中如何行為，透過告知其行動結果。
— 維基百科
聯邦學習
針對敏感資料，如個人醫療影像，聯邦學習允許多個裝置（或組織）共同訓練共享模型，而不需分享原始資料。
- 將全球模型發送至各裝置
- 僅在本地資料上訓練
- 僅分享模型更新
- 原始資料永不離開裝置
零樣本學習
人工智慧在沒有特定範例的情況下推論新概念的能力，依賴先前獲得的廣泛知識。
- 辨識未見過的概念
- 利用先前知識庫
- 在大量資料集上預訓練
- 能推理新想法
人工智慧模型被訓練以辨識或分類從未見過範例的物件或概念。
— IBM，零樣本學習定義
總結：所有這些方法都顯示，人工智慧無法在沒有任何形式資料的情況下神奇地學習。人工智慧可能減少對人類標註資料的依賴，或從經驗中學習，但無法從無中生有。
進階趨勢：從「經驗」而非靜態資料學習
研究人員正探索讓人工智慧減少依賴人類提供資料的方法。例如，DeepMind近期提出了「串流」模型，在「經驗型人工智慧」時代，人工智慧主要從自身與世界的互動中學習，而非人類設計的問題與題目。
我們可以讓代理人持續從自身經驗中學習，也就是代理人在與環境互動時自行產生的資料……經驗將成為主要的改進手段，超越現今人類提供資料的規模。
— DeepMind研究，VentureBeat引述
換句話說，未來人工智慧將透過實驗、觀察與行動調整自行產生資料，類似人類從真實經驗中學習的方式。
人類提供資料
- 需要標註資料集
- 依賴人類專業知識
- 受限於可用範例
- 靜態學習方式
自我產生資料
- 創造自身挑戰
- 從環境反饋學習
- 持續改進
- 動態學習方式
值得注意的是，儘管不使用外部訓練資料，AZR在數學與程式設計任務中仍達到頂尖表現，甚至超越使用數萬標註範例訓練的模型。這證明人工智慧能透過持續提出與解決挑戰，自行產生「資料集」。
自主學習系統
除了AZR，許多研究也在探索能自主學習的人工智慧。智慧代理系統可與軟體及虛擬世界互動，累積經驗資料。
- 與工具和網站互動
- 從模擬遊戲中學習
- 自訂目標與獎勵
- 發展自主習慣
主要結論
人工智慧可以透過以下方式減少對人類提供資料的依賴：
- 使用未標註資料（非監督式學習）
- 從環境反饋中學習（強化學習）
- 自行創造挑戰（如AZR模型）
許多專家認為，未來人工智慧將越來越多透過自身收集的經驗學習，使經驗成為幫助其進步的主要「資料」。
