学新嘢，係咪投放越多时间同资源，就一定会学得越好？未必：我地有时会遇到「樽颈」，甚至越学越混乱。用啱学习方法先係关键。

其实AI都会遇到类似嘅学习问题。 2023数学与计算机科学奖获奖者何恺明、孙剑、任少卿和张祥雨共同研发出深度残差学习，係近年AI发展嘅重大突破。残差神经网络（ResNet）设计基于深度残差学习，帮AI开咗条「快速通道」，确保重要讯息经过层层传递后仍能保留，学习自然又快又准，解决咗过往神经网络层数增加过多，学习性能反而下降嘅问题。ResNet现已广泛应用喺影像识别、语音辨识同人脸辨识等范畴。如果你想了解更多佢哋嘅研究、人工智能技术同本地人工智能研究，欢迎前来参观展览！展览仲有互动展品「AI图像识别大比拼」，展期仲有几日，快啲嚟香港科学馆，一齐边玩边学﹗