田州華裔生劉凱莉 入圍「少年諾貝爾獎

大千世界

　　 記者林昱瑄／亞特蘭大報導 2019年02月26日 06:00  世界日报


　　

　　劉凱莉在2018年時參加英代爾國際科學工程會議(Intel International Science and Engineering Fair)。(劉凱莉提供)


　　


　　田納西州拉文伍德高中劉凱莉入圍雷傑納隆科學獎。(劉凱莉提供)

　　有「少年諾貝爾獎」稱號的雷傑納隆科學獎(Regeneron STS)，日前揭曉前40名決賽入圍名單，其中田納西州拉文伍德高中(Ravenwood High)的劉凱莉(Gabrielle Liu)，以「權重阻力：克服災難性遺忘並使神經網路的遷移學習成為可能」(Weight Friction: A Simple Method to Overcome Catastrophic Forgetting and Enable Transfer Learning in Neural Networks)入圍。


　　自小生長於納許維爾(Nashville)，目前就讀於12年級的劉凱莉對於人工智慧(AI)非常有興趣，她說AI的創新可以改變人類生活，像是自駕車、圖像癌症檢測，以及像是Amazon Echo等的AI個人助手。而AI使用名為深度學習(deep learning)的科技來訓練人工神經網路以完成像是人臉辨識的任務。神經網路打開了通用人工智慧(artificial general intelligence, AGI)的大門，使電腦擁有像人類學習般的能力，然當中仍有許多挑戰，災難性遺忘便是其一。


　　劉凱莉表示，人類能夠持續性學習，然現階段神經網路由於災難性遺忘而無法做到：如同一個健忘的學生上完物理課後上法文課，然後將物理課所學全部忘光。


　　她在研究中提出了權重阻力(weight friction)的概念，嘗試讓神經網路克服災難性遺忘並能記得先前所學。她表示，人腦中每個神經元表面都有突起的樹突，稱為樹突棘(dendritic spines)。人腦在學習時，樹突棘會變大。小樹突棘掌管可抹去的短暫性記憶，但大的樹突棘則可穩定地協助記憶保留。在物理學中，物體在水平面的摩擦阻力與物品的質量成正相關。藉由權重阻力，在神經網路中反應腦部及物理學相對應的關係：權重大阻力大者記憶可被保留，權重小阻力小者可被新記憶取代。


　　劉凱莉說，很感謝導師洛文(Peter Lowen)一路支持她的研究，並讓她瞭解了追求己身熱情的價值。


　　劉凱莉今年將會入麻省理工就讀，計畫將主修數學以及資訊科學相關科系。