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Regular Member
 加入日期: Jan 2005
文章: 94
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我是希望能取代法官，這樣就不會有"自由心證"的問題
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2018-01-18, 01:11 PM
#31
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Advance Member
  加入日期: Jul 2012 您的住址: 新竹
文章: 409
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引用:
不錯了！ 有個部門主管在兩個月內問了我兩個一模一樣的問題。 "Mac 有沒有支援滑鼠右鍵！" 哎... |
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2018-01-18, 01:19 PM
#32
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Major Member
 
加入日期: May 2001 您的住址: 台北
文章: 130
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引用:
你該不會跟我同一間公司吧!! 
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2018-01-18, 04:04 PM
#33
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New Member
加入日期: Jun 2015
文章: 5
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AI要取代人類的觀察，聽聞，那是龐大資料庫短期內辦不到的。
我哥哥當年在洛杉磯某公立醫院診療時進病房就聽到病患虛弱又咳嗽的聲音。 他用經驗再加上直覺判斷，讓病人先進一步檢查。 有次他進病房，裡面屎尿味好重，病人肝腎不好，大小便難控制。 很多事要靠人去思考判斷，電腦能聽出虛弱聲音或病人的不適嗎 ？ 別太誇大人工智慧與資料庫，因為沒有人類輸入的數據它們只是冷冰冰的機器。
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博觀而約取，厚積而薄發 |
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2018-01-18, 04:25 PM
#34
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New Member
加入日期: Jan 2008 您的住址: 頂太瘋
文章: 9
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引用:
Bi Ci ... Gi 
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https://youtu.be/BjiznsY0PVg?si=LVuuXsQuUGzai34D |
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2018-01-18, 04:29 PM
#35
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Regular Member
加入日期: Oct 2017
文章: 64
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引用:
就像雲端一樣 我請問，當初炒這麼高，結果網路有特別快嗎?? |
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2018-01-18, 04:31 PM
#36
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Junior Member
加入日期: Jun 2002
文章: 990
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之前不是有台積電的報導，AI喊的震天響，實質上下單貢獻輸虛擬貨幣。。。
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“Suffering is not good for the soul, unless it teaches you how to stop suffering. That is its purpose.” - Seth Speaks: The Eternal Validity of the Soul “Live every day to its fullest, and do not be a slave to your hopes for the future. If you do not learn to enjoy today you will not enjoy the future no matter what it may bring.” - The Seth Material “Desire, wish and expectation rules all actions and are the basis of all realities.” - The Seth Material |
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2018-01-18, 04:52 PM
#37
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Amateur Member
加入日期: Oct 2017
文章: 38
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引用:
不是 Andre Iguodala 嗎? 不過說到 Allen Iverson 上次 kobe 球衣退休時好像有看到， 一點都沒變。 引用:
這個我不能同意，要取代法官只要 if ... then ... else ... 就可以了。 此文章於 2018-01-18 05:02 PM 被 stanleywang 編輯. |
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2018-01-18, 04:59 PM
#38
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*停權中*
加入日期: Oct 2016 您的住址: NewTaipeiCity
文章: 48
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酸民模式：
未來的哪天，若所謂的「人工智慧」可以真的做到「原生」（透過abc為中介的都不算）處理與分析「漢文化的思維」、正體中文漢字和字根、部首、部件，那我就會覺得所謂的「人工智慧」真的很了不起。不然的話，到目前為止的所謂的“AI”，我覺得其「本質」都是「商業炒作」。 |
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2018-01-18, 05:11 PM
#39
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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:
如果不倚賴資料庫? 如同前面貼的... AI恐怖的地方不是龐大的資料庫, 而是它開始有自我學習能力. 如同可怕的不是同學裡有天才, 而是那些天才比一般人更努力在念書... https://www.inside.com.tw/2017/10/19/alphago-zero 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。 眾所周知，深度學習需要大量的資料，而在很多情況下，獲得大量資料的成本過於高昂，甚至根本難以獲得。如果將該技術應用到其他問題上，將會有可能對我們的生活產生根本性的影響。 === 甚至, AI介入醫療已經是進行式, 而非未來式了... https://technews.tw/2017/10/26/pathology-proscia-ai/ 5 月份，Google CEO Sundar Pichai 在 Google I/O 大會上向數百萬觀眾演講，主題為 AI 在數位病理學上的應用。5 週前，FDA 宣布批准第一個整體切片成像（WSI）系統，為病理學診斷的主要方式。以上兩事件都指向病理學和實驗室醫學的未來：軟體將在醫學領域佔據主導地位。 2015 年， Proscia 創建了一個數位病理雲端平台，該平台使用電腦視覺來分析腫瘤的活檢切片和醫學影像，並為醫學專家提供每張切片中的病理數據。今年上半年， Proscia 將這項雲端技術跨界應用於腫瘤病理分析，建立了腫瘤病理切片雲端資料庫。 醫學影像分析學和雲端系統的結合，讓 Proscia 擁有了大量的腫瘤病理大數據。有了這些數據， Proscia 能同時為研究機構、生物技術公司、醫療機構和教育部門提供服務。具體來說，Proscia 為科研機構提供來自全世界的病例樣本整理分析；為生物技術公司開發新型藥物提供充足的數據來源；而在醫療機構中，Proscia 能幫助醫生判斷腫瘤患者術後腫瘤切片的情況，並對下一步治療方案的確定提供可靠的依據；雲端資料庫中來自全世界的腫瘤病理切片資訊，也為教育部門提供了良好的教學素材。 據了解，Proscia 的首席執行長 David West 表示，數位病理學應用範圍廣泛，從對於常見癌症的自動化分類到活檢診斷癌症等不可觀察的改變，對於臨床診斷十分有意義。「數位病理學正在向癌症護理方面發展，並且在未來 5 年內，軟體將完全進入癌症診斷和患者癒後護理方面。」 此文章於 2018-01-18 05:33 PM 被 FIREFALCON 編輯. |
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2018-01-18, 05:31 PM
#40
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