引用:
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作者AirStorms
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。
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每個人心中都有自己的定義與見解
這些都可以討論
但態度我覺得不應該是"自己的見解才是唯一真理"的感覺
這是科學而非是另一種信仰
最早的 AI 在 1950 年代已經有初略的概念
艾倫圖靈當年的炸彈機，以前也有人說這就是最早的機器學習
但以現在的角度來看，炸彈機其實只是自動化的進行機械運算
AI 的部分是圖靈自己用愛下去發電，所以炸彈機的確有腦
但卻是圖靈的腦，它自己嚴格來說是沒有的
現在的 AI 如果從 NVIDIA 的角度來看
能夠透過 CUDA 單元進行加速的叫做 CUDA 應用
能夠透過 TENSOR CORE 加速的就叫做 AI 應用
NVIDIA 本身是賣顯卡跟加速卡的
從他們觀點來說會有這種說法無可厚非
他們實際上不管上層跑的是牛是馬
只要用得到 TENSOR CORE 通通是 AI 運用
對 Meta 來說
所有無法離線執行的個人助理都不該稱作是 AI
Meta 最早發布的 LLaMA 是沒有可商用授權的
當初就被認為是 Meta 基於商業策略推出的假 AI
因為對某些人來說，不能用的 AI 它再好也沒用
推出只是讓某人吹噓自己家 AI 的專業地位
對 Google, Apple 來說
所有基於 Transformer 架構下的軟體都是 AI 運用
所以他們對於 AI 的定義是很廣的
Apple 基本上對於所有能夠被他們自己神經網絡處理器加速的
也通通稱作 AI 應用
所以到底怎樣才夠資格稱得上 AI
其實看起來並沒有明確的唯一定義
所以有些人不管上層目的是要做甚麼
只看底層跑甚麼來判斷