科技大觀園訪問了台大資工系的陳縕儂副教授，從老師的專業「自然語言處理」（Natural Language Processing，縮寫NLP）做切入，來帶大家了解資工系究竟在解決什麼問題。

科技始終來自於人性，人工智慧更是如此。此時此刻，人類社會中仍隱藏許多不平等與歧視，人工智慧與這些議題將如何互動？透過社群媒體可以如何解讀性別議題？任教於高雄醫學大學性別研究所的余貞誼助理教授，研究專長包括性別社會學、資訊科技與社會。她關注的重點之一，便是科技應用對社會溝通的影響。

透過 AI 數據分析發現，同樣的文句，在不同的性別或個體有情緒表達上的差異，造成有時「說者無意，聽者有心」的窘境，明明你認為這句話沒什麼，但某些用詞卻造成他人的誤解。陳宜欣老師的團隊也試圖從這些行為中找出規律，並訓練機器學習演算法，希望可以透過 AI 分辨情緒，早期找出患者躁鬱症徵兆。

還記得小時候的數學題目嗎？究竟要怎麼從打字員能在20分鐘打出1120個字，推算出30分鐘他能夠打幾個字呢？仔細地雕琢題目，或許不用太久的時間你就能理解並推理答案。然而，近年來有鑒於科技的長足發展，我們開始對電腦寄予厚望，希望它也能像你一樣快速推敲題意、運算解答，這就是最近很流行的「人工智慧」。目前中研院智慧型代理人系統實驗室正極力研究此領域，希望不久的將來能夠讓電腦更貼近人類的聯想力。

Big data、演算法和運算能力驅動人工智慧發展，最初AI發展運作方式是由專家定義知識，機器模擬專家思路解決問題，後續機器學習方法出現、應用新一代的演算法像Deep Learning、搭配高速運算GPU，才能夠達成像Alpha go的AI系統，近幾年AI醫療快速發展，很重要的關鍵就是Big data，醫療數據的整合將產生非常大的力量。