我們相信AI的創
AI創新來自於科學實驗方法
在人工智慧的發展過程中，我們常會發現許多模型的行為難以解釋。深度學習的參數數以億計，當我們調整權重、變更架構時，模型的輸出結果往往超乎預期。然而，儘管如此，AI 本質上仍是一門電腦科學。我們寫的每一行程式碼，定義的每一個演算法，背後都有確定的邏輯與計算過程。
我們應該如何理解 AI 這門科學呢？關鍵在於「科學實驗方法」。即使 AI 模型的內部運作複雜，我們仍然可以像科學家研究物理現象一樣，以嚴謹的方式去觀察和分析。我們可以從數據輸入到模型結果的變化，建立假說——例如，增加特定特徵是否能改善模型的準確度？我們可以設計實驗來驗證假設，透過對照組與變數控制，分析不同超參數如何影響 AI 的學習過程。最終，當某些模式與現象經過反覆驗證並具有普遍適用性時，它們便能成為 AI 領域的準則或理論，使我們對 AI 的理解更加精確。
這樣的科學方法論不僅能幫助我們更深入掌握 AI，也能讓 AI 變得可控。許多人擔心 AI 的「黑箱問題」，擔憂它的決策不可預測。但如果我們持續以科學方式研究 AI，建立理論模型，並透過實驗找出影響 AI 行為的關鍵因素，那麼我們就能逐步拆解黑箱，讓 AI 變得透明、可靠，甚至可證明其行為的穩定性。
人工智慧的發展與其他科學領域並無不同。我們並非只能「猜測」AI 如何運作，而是可以透過科學實驗的方法去理解它。正如物理學家探索宇宙規律，我們作為 AI 研究者，也應該用同樣的方式，透過觀察、假設、實驗與驗證，推動 AI 的創新發展，讓它成為一門更可控、更可解釋的科學技術。
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