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不知道狹義的AI 是否是Narrow form of AI
通常在極侷限場域應用，且充滿標籤 full tags的資料分析應用 我都不會覺得那是種AI,不是貶義而是單純認為這種程度要說有那麼一點人工智能 我還寧願當成一般的資料模型分析報告 這也是目前菁英哥面對的事情。 有限的傳感器侷限在某幾型機器設備上的資料來源， 每項資料的意義也寫好註解在PLC上。 還不如一些做溫室的系統，可以透過氣象預報，溫室內溫濕度光度，植栽成長階段 綜合判斷並自動調整風扇 灑水器 遮陽簾 燈光 加溫器等等設備 來的複雜。 |
引用:
野口大這一句真的是說到我心底了, 我前面寫的差不多真的可以精簡成這一句. 其實很多東西的概念或作法已經數十年了, 只是沒有這麼進步, 這麼優秀, 整合. 以前真的是要把資料送去研發, 然後讓他們統整後繪製送回來. 現在可以直接即時的產出監控後繪製的圖表, 讓我當下可做判斷. 而且還有一個重點, 你教機器, 只需要教一次, 它不會忘. |
AI=>會自己去認識這個世界
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引用:
我還寧願當成一般的資料模型分析報告 這也是目前菁英哥面對的事情。 沒說錯啦 |
引用:
AI的定義應該不是只能在做資料分析 大數據分析在美國是有學系的 就像電機系 資工系 物理系這種 把大數據分析當成AI 我實在是無言以對 AI可以做大數據分析 但是不可以說大數據分析就是AI :flash: :flash: :flash: :flash: |
喔~ 亨利引言, 我看到反串又在秀下限, 居然連解讀我寫的(已經盡量粗淺)都讀錯?
不是有寫人機可以呈現出圖表以及提出可能性了嗎? 教過不會忘嗎? 當然, 機器本身沒有"創新"或自己想到你沒教過的部分, 但只要是我教過的, 它會考量. 觸類旁通, 目前還是人類的領域, 從早上霧氣重, 想到今天會比較熱, 但這也是經驗法則. 機器就不能累積經驗? 所以反串你真的是糟糕... 雖然我說了特定領域專用的個別AI. 也提出了輔助智慧, 而不是全然創造力智慧, 但你不能說前者不是人工智慧. 即使是人, 也有分為這兩種, 也有沒智慧的~ 別怪我吐槽你, 你活該的. |
#101
引用:
2020-12-15 【科技農領航】田間蒐集大數據 自動監控水稻旱田科學省工─新豐碾米工廠 種田也能引入高科技！新豐碾米工廠透過田間設立的聯網感知器，蒐集溫濕度等大數據， 再加上遠端遙控即時調控水情，不但省下巡田人力，透過一臺智慧型手機，就能在手機上「巡田水」， 大數據及雲端運算和物聯網等新潮科技名詞和農業緊密結合，用科技種田再也不是遙不可及的夢想！  這套系統的運作主要是依靠物聯網技術，透過田間感知器連上網路，自動蒐集水旱田感測數值， 並透過雲端紀錄數值，農民只要透過智慧型手機就可以即時觀察各項數據變化，還可以用遠端遙控方式， 啟動抽水機開關水閘門，不但科學精確，也省工方便。經過統計，透過遠端控制灌溉設備， 大約減少三分之二的巡田人力需求，及節省25%以上的灌溉用水。 PS. 還是比較想知道#93，A大說的[AI電影]是那些.... |
引用:
你說的這些要歸類為AI領域是十分牽強的。 就算是Narrow form AI都很難能據此作為AI引用的論證基礎。 如你的機器有100種訊號，針對各種或部分組合的訊號採取不同預先設定的對策。 一般的資料模型就可以處理。 雖然業務會想辦法搞一個AI智能解決方案的名詞 但本質搞技術的應該不會輕易接受吧。 你是製造業技術員 難道不一樣嗎？ |
引用:
哇 好高科技的技術。 如果養殖業者，也有裝設魚池含氧量自動感測器， 含氧量不足時智能啟動打水機，順帶通知業主。 可以節省更多人力。 比你臺灣的案例更加I。 中國也有透過巡視稻田的智能無人機， 透過指定路徑的無人機巡視稻田 大約可以省下8成的人力需求，這也是很I啊 |
#109
引用:
  PS. 還是比較想知道#93，A大說的[AI電影]是那些.... |
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