【AI for PI Workshop】與AI專家們對談：AI如何升級你的研究？從生物影像或影片出發
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- Опубліковано 4 чер 2024
- 【AI for PI Workshop】與AI專家們對談：AI如何升級你的研究？從生物影像或影片出發
時間：2024年5月29日(星期三)下午2時
主講人：廖弘源特聘研究員兼所長(本院資訊科學研究所)
主持人：陳君厚研究員兼副秘書長 (本院統計科學研究所)
本院 #AI合作社 於5月29日舉辦第二場工作坊，由植微所協辦，有別前次之人文歷史研究，本次以生命科學為主題，持續促成跨領域間的對話，營造#ai應用 的蓬勃氛圍。兩次活動廖俊智院長亦皆全程參與，足見院方對本議題之重視。
植微所提出以「生物影像或影片分析」為主題的需求，正是資訊所廖弘源所長的專長。廖所長於演講中指出世界首屈一指的即時物件偵測系統 #yolo ，其應用層面極廣，舉凡 #交通、#國防、#即時街景分析 外，也可應用於 #生醫 領域（如病原體偵測）、#動物行為研究 等，大幅縮短分析時程。
接著由植微所吳素幸所長及王中茹副研究員介紹近期AI應用於該所的研究，如吳亭穎老師的研究經初步優化後提高了正確率，除了在短時間內已有初步進展外，更期許能藉AI之力，解決生物學百年難解的問題。
本次並邀請學術處陳建璋處長、統計所楊欣洲所長，以及資訊所王建堯助研究員一同擔任與談人，亦針對生物影像可結合其他 #大數據 的應用，以及不同領域間要如何展開順暢的對話及溝通等議題，做出適切的說明及詮釋。
最後，廖院長總結AI應用的兩個面向：Analysis及Discovery。AI並非萬能，但可藉由AI做迅速且大量的「分析」，結合無可取代的基礎研究及人腦思考，來擴展及延伸研究的「發現」。
#人工智慧 #artificialintelligence #AI #資訊科學研究所 #資訊科技創新研究中心 #統計科學研究所 #生物影像
1:25:50 資訊科學研究所王建堯助研究員：「不同領域的人，所知的知識完全不同。所以在做跨領域的合作時，很重要的是『如何清楚定義問題』，讓對方的領域也可以瞭解。有了這個瞭解，就可以把對方的領域的問題轉換到我方的領域，有個解法可以幫助。如此就可以找到最快的solution。」
1:35:50 資訊科學研究所廖弘源所長：「不同領域之間最大的gap，是描述問題的方法。通常我要把很難的事情講清楚（演講）前（講給九十八歲的母親聽），就要用最簡單的方式讓不懂的人聽得懂。試著想辦法用最簡單的方法，把問題描述清楚。」
39:35 植微所王中茹老師〈減數分裂時染色體如何重組？〉
合作前進的關鍵：
AI 與生物學者的來回討論溝通to align terms and share domain knowledge
1. 定義問題（Define Problem）
2. 建立資料集（Build Dataset）
3. 訓練模型（Train Model）
4. 得到大量information，建立新的 hypothesis，設計下一步實驗證明
Identifying/validating possible recombination intermediates has been challenging
百年挑戰：重組中間體的辨識與鑑定
台灣真的要感謝你們
非常酷的跨領域合作耶 🎉 感謝分享！！
我想討論的是：當我們透過 ai 幫助還原案發記憶，是不是也有很大竄改當事人自傳記憶的風險？錯的印象透過 ai 幫助再固化，就會愈來愈偏頗，而冤案常常是因為一連串的錯誤發生…，這要如何避免呢？
1:30:00 中央研究院 廖院長 總結，聽到賺到。
學到很多
3維空間的問題，怎麼會用2維線性的解決問題的思維呢？
1:37:42 連「Try看看」這種鬼話都出來了, 好好說中文很難嗎？
还只是深度学习层次，现在都进化到通用模型专用化了
感覺還在大海撈針、從苗頭到目的仍不明所以....