[Day 07] 如何作出一盘好吃的AI专案

为了大家都能吃到一份最棒的「刻骨铭心初恋金银情侣套餐」，接下来就由我「食神」亲自示范。首先要重金礼聘一对热恋中的猪，趁牠们不注意时放牠们血作成浓情化不开的猪红，再将牠们的皮炸成情比金坚的炸猪皮，接着将一生只恋爱一次的巴黎九棍鱼起肉打成鱼蛋，最後放在印度的感情咖哩上，就成了这份对於青年男女谈恋爱有着妙不可言的神密套餐。此时中国厨艺学院第105期毕业生唐牛看不下去了说道：「这不就是街边杂碎面吗？九十九块九，你这样做生意有没有良心呀？你连握刀最基本的腕力都没有，还说你懂烧菜，让我唐牛来让你见识见识，如何作一碗好吃的杂碎面」。

（番外篇）受到唐牛的刺激，於是我连夜想出另一道精彩的「AI咖哩饭」，并将作法公诸於世，这样才不会让大家觉得我不会作菜，不配当食神。接下来大家可要睁大眼睛、拿着笔记本狂抄了。

Fig. 7-1 人工智慧(AI)专案与咖哩饭制作流程比较。(OmniXRI整理绘制, 2019/5/27)

说到AI，大家都觉得它无所不能，飞天遁地，但其实不然，它还是得按照一定的标准工作流程(SOP)实施，才能完美落地。通常大部份人都会最终应用来反推如何制作，这个方向对的，搞错目标，点错菜单，端上来的一定不是自己要的美食。以咖哩饭为例，首先要确定想要吃的是泰式、日式、台式还是私家秘式。就像要建立AI专案要先确认应能应用是属於一维信号（如声音、振动、温湿度等）的时序预测、辨识，还是二维信号（如影像等）的分类、特徵提取（物件侦测）、分割，亦或是多维资料集（如复合感测、影音混合等）的聚类、分类，甚至是像下棋玩游戏的增强学习类应用。这样才能让厨师（AI工程师）知道要准备什麽材料及使用何种工法来完成这道美味的咖哩饭（AI专案）。

首先要准备「素材」，厉害的厨师都是从选择素材开始，熟悉素材特性才能精准掌握如何呈献美味。一粒米、一只鸡、一颗红萝卜、马铃薯、洋葱甚至配料都会影响最後端上桌的口味，AI专案的原始「资料收集」也是如此，如何收集，如何保持多样性，常常也是决定AI专案的成败。不过话说回来，只有极少数的厨师会自己种菜、养鸡来控制原料品质，因为这些都是耗费体力，弄的全身脏兮兮的工作，且这份工作需要大量的专业领域知识(Domain Knowledge)才能完成，所以交给好的素材供应商或是契作包商来帮忙控管素材（原始资料）品质，可能才是比较好的作法。

有了素材後，还要先处理成乾净的「原料」，我想很少厨师会想从杀一只鸡（除了中华一番雷恩的猛牛青龙斩）、晒谷精米开始作起。但如果厨师愿意仔细清洗素材上不必的东西（如鸡毛、稻殻、果皮等）且去除无法使用的素材并分级，那对於後续的烹饪工作就起到决胜的关键点。同样地，AI专案取得的原始资料（如感测器时序信号、声音、影像等）若不经清洗或前处理(Pre-Processing)，只想着靠後面庞大的模型及参数来完成学习，那就已挖下需要耗费更多算力来完成应用的大坑，将会难以填补。虽然大部份的AI工程师都很讨厌这项又烦又累且老板又不重视的工作，但有时AI工程师可以透过资料清洗的过程了解更多资料来源问题，进而提出更好的前处理方案，这样会对後续AI专案的进行或改善会有很大的帮助。另

再来是原料「分解」，要完成一份好吃的咖哩饭，所需的材料可能只是原始素材的一部份，比方说十人份的咖哩要一只鸡、五杯米、二条红萝卜、三个马铃薯、一颗洋葱，那就要先将原料其分解成适合的尺寸、份量，再准备其它配料（次要材料）并依烹煮的量来取用适当的数量，比方说一些胡椒粒、咖哩叶、黄姜粉及其它香料，如此才方便交给後面的大厨来烹调。同样地，AI专案中有了乾净的原料，就要有专业人士依领域知识帮忙进行「资料标注」。很多人都以为目前的AI可以像人一样做非监督式（没人教、没标准答案）的学习或聚类（分类），但很不幸地是这可能还要很多年後才会达到大家可以接受的程度，所以目前绝大多数的应用都还是监督式学习，必须要有专业人士帮忙标注资料，不就会像股市名言所说「好的老师（标注）带你上天堂，不好的老师（标注）带你住套房」。有些日常生活应用可能一般人就能标的不错，但像马达（或心跳）异音、视觉瑕疵检测侦测，甚至要进行程度分级时，此时光靠AI工程师也很难分辨、标注，很容易标错，一定要有专业人士或自学专业知识来补强，不然这个AI专案就难以成功落地。

当厨师取得这些品质不错且分解好的材料後，通常还要依想要烹煮的份量来取用材料，放到「临时缓冲区」等待烹煮。而暂时用不到的材料就放到冰箱冷藏甚至冷冻库这些「长期储存」区。有时在烹煮过程中也需要一些「工作缓冲区」来摆放需要二次加工的材料。同样地，在AI专案中，有时收集到的资料一大堆但没空清洗，或者已有妥善专业的标注但考虑数量过多会影响模型训练时间，此时就需要有「长期储存区」（如硬碟或云端储存区）来存放资料。当进入训练模型阶段时则需要大量的「临时缓冲区」（如随机记忆体）来暂存训练过程中的参数值。完成训练後的模型和训练好的参数就要再存回长期储存区中，完成「资料仓储」的动作，以便後续调整训练结果时能轻松的调用、查询不同条件下训练的结果。

最後，当然就是开始施展厨艺料理美味的咖哩饭了，而神秘的配方和工序就成了「加工」阶段最重要的不外传的心法，同时反覆的实验怎麽作才能满足不同客人的口味，也是成为特级厨师（对不起串场中华一番了）不可或缺的一环了。同样地，AI工程师要如何设计模型（模型建立），找出有用的结构（特徵提取），设定超参数及根据不同结果而重新练模型（分析推论），甚至重新挑选素材，这又不是三言两语可以说完的，就让我们留待下集分晓。

ps. 为让文章更活泼传达硬梆梆的技术内容，所以引用了经典电影「食神」的桥段，希望小弟戏剧性的二创不会引起电影公司的不悦，在此对星爷及电影公司致上崇高的敬意，敬请见谅。