Silent Member
加入日期: Apr 2017 您的住址: 台北
文章: 0
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把最陽春、最原始的AI想成是專家系統(請自己餵狗),以現階段的AI背後一定都有一個龐大的數據(不管是實體資料庫還是雲端資料)供搜尋、比對與參考,
簡言之都是提供夠多的判斷數據,最後選出最正確或接近的答案、最合適的動作或反應。 說到這,仔細想人類在靠過去經驗與所習得的知識,來動作與反應,其實也是一種類AI。 但很多電影也演到爛了,人跟機器最大的不同是人有感情(電影尤其喜歡提到人有愛,可以為大我犧牲小我,機器沒有),也就是非理性的時候, 當非理性用的好,就可以超越常人成就大事,用的不好就可能是個十惡不赦的人。 拉回正題,以中醫來說,講究的是望、聞、問、切,一個病痛,可能不止是因為身理的現象引起,可能還因為患者自身的習慣、遺傳或心理問題, 甚至家庭、工作等種因素造成,醫生在問診時就可以針對病人的反應、口氣、語調,再加上本身的經驗來綜合判斷並下藥,這是現階段的AI仍然無法取代的。 除非醫生朋友平時看診也跟機器一樣,A狀況就給A藥、B病痛就給B藥...如果是這種醫生,那真的讓AI當還更好更不會出錯。 要說把上述的中醫例子中的各種患者反應數據也納入後端數據,那也非不可能,但如最早說的需要"龐大的數據", 要多龐大?跟所有男人的夢想一樣"越大越好",因為越多數據就代表可參考比對的樣本越多,所得出的答案當然就越精準。 至於要發展要自主思考、而且還發展出"創造"(從無生有),那又是更後面的事了。 此文章於 2018-01-18 09:49 AM 被 A10_DDT 編輯. |
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2018-01-18, 09:46 AM
#11
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*停權中*
加入日期: Jun 2015
文章: 47
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AI已經被看破了,看來要搞新的噱頭來吸金了...就叫Gi好了~~~XD
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2018-01-18, 09:56 AM
#12
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Basic Member
加入日期: Mar 2008 您的住址: 新店溪邊
文章: 12
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AI應用在醫學上也只是拿過去的資料拼湊出可能疾病,再把相關資訊丟給醫生判斷,而資料庫有句"Garbage in, garbage out",沒有足夠或是正確的病例你AI運算在怎麼快速準確,還是垃圾訊息。
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2018-01-18, 09:58 AM
#13
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*停權中*
加入日期: Apr 2017
文章: 2,836
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我覺得最近的處理器才誇張
像華為宣稱 麒麟 970 是全球首個集成獨立 AI 人工智慧專用 NPU 神經網絡處理單元的移動晶片 iPhone8、X的A11 Bionic也有神經引擎(Neural Engine) https://kknews.cc/tech/znx8m6g.html 以及高通下一款S845也說內建人工智慧(AI) https://www.ettoday.net/news/20171207/1067547.htm |
2018-01-18, 10:08 AM
#14
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Power Member
加入日期: Apr 2002 您的住址: 台中
文章: 561
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引用:
這是阿發狗一代的模式, 藉由大量人類經驗累積的棋譜學會"下棋"這件事. 到最後的阿發零則已有了"自我學習"的能力. === https://tw.appledaily.com/new/realt...171207/1255053/ DeepMind發表於《arXiv》的論文中指出,AlphaZero從零開始訓練,除了基本規則沒有任何其他知識,4小時擊敗最強國際象棋人工智慧程式Stockfish、2小時擊敗最強將棋人工智慧程式Elmo,8小時擊敗曾大勝南韓棋王李世乭的第一代AlphaGo,34小時勝過了訓練72小時的AlphaGo Zero。 === https://www.inside.com.tw/2017/10/19/alphago-zero 在於無需任何人類指導,通過全新的強化學習方式,人工智慧的程式自己成為自己的老師,在圍棋這一個最具挑戰性的領域達到超過人類的精通程度。相比起之前使用人類對弈的數據,這一個新的演算法訓練時間更短,僅用 3 天時間就達到了擊敗李世乭的 AlphaGo Lee 的水準,21 天就達到了之前擊敗柯潔的 AlphaGo Master 的水準。 在 3 天內——也就是 AlphaGo Zero 在擊敗 AlphaGo Lee 之前,曾進行過 490 萬次自我對弈練習。相比之下,AlphaGo Lee 的訓練時間長達數月之久。AlphaGo Zero 不僅發現了人類數千年來已有的許多圍棋策略,還設計了人類玩家以前未知的的策略。 === 所以那些有規則可循的疾病, 也許在未來AI的診斷正確率會比人類更高. 此文章於 2018-01-18 10:36 AM 被 FIREFALCON 編輯. |
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2018-01-18, 10:26 AM
#15
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Power Member
加入日期: Apr 2002 您的住址: 台中
文章: 561
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還有也是很抽象的"閱讀理解"...
https://buzzorange.com/techorange/2...eading-context/ 1 月 11 日,斯坦福大學著名的機器閱讀理解賽事 SQuAD 刷新了全球排名,阿里巴巴憑藉 82.440 的精准率打破了世界紀錄,超越了人類 82.304 的平均得分。 |
2018-01-18, 10:29 AM
#16
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Golden Member
加入日期: Apr 2017 您的住址: 陣亡者的靈堂
文章: 3,124
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引用:
高通說S845是第三代了 S835是第二代 S820/S821是第一代 引用:
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2018-01-18, 10:59 AM
#17
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*停權中*
加入日期: Jul 2015
文章: 14
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引用:
阿 昨天才跟一家公司做AI的聊過 據他的說法 它們公司是從BI->AI RULE Engine + 自然語音辨識 +圖像影音辨識(視需求)+ 大量資料 要跟電影那種 我們一般人 認知的人工智慧 還差很遠 很遠 所謂的ML 也是在初步的階段 而已 但 科技業 每年都要有話題 .COM IOT BIG DATA Machine Learning AI .... |
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2018-01-18, 11:03 AM
#18
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Junior Member
加入日期: Apr 2003
文章: 730
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現在剛好是硬體能追上AI效能需求的時候
這兩三年有很多新的、有趣的類神經架構被提出來 也因為計算能力的提升,所以很多經典架構可以被加強或是短時間內可以驗證新的想法(架構)是否可行,加速AI的開發效率 |
2018-01-18, 11:05 AM
#19
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Elite Member
加入日期: Jun 2001 您的住址: 地球
文章: 6,226
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引用:
高通真是會扯 現在出來講我們也有然後講說其實已經第三代了 跟之前人家先做64bit的時候高通扯的蛋一個等級
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~愛由一個笑容開始,用一個吻來成長,用一滴眼淚來結束。 當你出生時你一個人在哭,而所有在旁的在笑,因此請活出你的生命, 當你死的時候,圍繞你的人在哭而你便是唯一在笑。~ |
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2018-01-18, 11:05 AM
#20
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