有些人 永遠活在自已的世界~~~~~~~~~~~~~~~~


什麼微波食品 吃下去會死人啦。之類的~~~~~~~


有時後 除非 google 找不到 or 自已看了真的不懂 我才會發問。

但面對像六法全書之類的東西
還是很羨慕能有這種能力.. :p

延伸思考

現在到未來的人工智慧,不論多先進 還是需要電力吧?

沒電力 人工智慧就失靈了

先進的人工智慧 也要有穩定的電力

的確是，而且會是一堆人包括我在內... :ase

不用怕,大海嘯來之前,海面還是平靜的.

現在AI正夯，連手機也要有AI功能不然就遜掉的
而且一堆企業也在導入AI了，這是趨勢

我覺得有前途
但基礎門檻超高...應該是大者恆大的市場
台灣的頂多跟到個零件供應商
但是零件需求量不會到手機這麼大
真正的AI產品不會進步到人手一台...
應該是一台大型AI幫忙網路內的所有裝置
話說如果真的人手一台AI...
那這個AI的智商要到麼程度
我覺得AI這種東西...智商要馬很高要馬很低
要控在中間很難啊...

這30年來, 發展的套路全都一樣, 電子業是這樣, AI也是這樣

就是老美那些科技巨頭 (google/amazon/microsoft/qualcomm/intel...etc) 把 "最核心" 的軟體架構/演算法/IC都做完了

然後做成很完整的解決方案給其他國家用

ML (機器學習) 這塊, google 已經進階到如下的地步了

https://buzzorange.com/techorange/2...chine-learning/


https://kopu.chat/2018/08/02/google-automl/

各位應該都清楚，只要是跑模擬器，效能都嘛很差
數學家創造數學公式來模擬生物、心理學家對人腦運作的發現
統計學者利用數學家發展出來的公式套用在資料統計與分析演算法上(這也是一種模擬)
程式設計師再利用程式語言的撰寫來模擬出演算法應該產生出來的結果
這些演算法，就算把目前最夯的深度學習演算法放進來討論
運算過程中所使用到的神經元模擬數量，跟人腦比起來還是天差地遠
更不用提這種經過多重模擬產生出來的AI到底對不對(現有理論真的能解釋大腦的真實運作嗎?)

既然知道模擬器跑起來很差
所以底層的機器就要用更強，這樣玩起來才會順又爽
現在拜計算機硬體功能的強大
也許就會思考到，既然G神用一小堆神經元(與人腦比)演算法就能夠海放圍棋高手
如能夠將AlphaGo的系統複製；堆疊組合
或許能產生更接近人腦的系統出來
進而能夠處裡複雜；未知；無組織的問題

口袋夠深的組織(包含國家)，我想已經開始著手進行
甚至可能都小有成就
個人高度懷疑，AlphaGo所代表的技術與成就都是檯面上的
檯面下的技術與突破也許是超乎我們的想像...
一些大國在努力突破量子電腦的實用化，或許就可以證實個人的一些懷疑

所以我的愚見還是與樓主相同
AI根本沒前途
因為AI的現在與未來，都被那些口袋夠深的組織所把持著
除非演算法或是電腦系統有更跳躍的突破
這些有錢人已經用恐怖的電腦資源構築起一到高牆
在下一步就是利用它來向沒有能力；資源的人獲取壟斷利益
甚至控制....這不提了，很多電影都描述過
總之，個人還是以為並希望
在我有生之年還能夠自由自在地玩電腦；逛網路
就算想搞些不損人但見不得人小壞事時
背後不會有個Big Brother在敲我的後腦袋

感覺講到AI
很多人會自動腦補成模擬人類智能的東西
但我覺得現今極度分工化的結果
AI在一般商用用途早已不是這種樣貌
而是先把各種情境或狀態加以量化
再來判別這個量化的數據如何處理的過程和功能
那種想要模擬一個人類的智能的所謂AI
應該是幾乎只存在於研究用途了吧

所以會認為沒前途的
肯定是搞錯了這件事
當每個極度分工的單調工作全都可以交給功能單一又迅速的AI來執行時
效率應該會有飛躍性的提昇