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人工智慧研發的重點是釐清專業思考的邏輯!機器學習根本不重要!
2020/06/22 04:04
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現在大家一談到人工智慧,就會很必然的與類神經網路機器學習深度學習等「新技術」綁在一起!好像你的研究中如果不用上機器學習的相關技術,就不能算是人工智慧了?只是偏執老舊傳統的過時科學家,根本跟不上時代腳步的老古板?任何與人工智慧沾上邊的研究所或補習班一定會把機器學習相關課程列為核心重點,但是我完全無法認同!我認為機器學習只是可有可無的一種統計工具,嚴謹的各種傳統數值演算法的訓練才是真正切入AI研發的利器!

我絕對不是對機器學習相關技術存有預設立場或偏見!我舉出兩個事實,讓大家思考一下。第一、我自己的公司完全沒用過機器學習的相關技術,就可以將我們的影像辨識事業做得很順利,目前也完全看不到任何必須引用機器學習的必要!第二、請大家檢視一下影像辨識的市場,你會發現真正使用機器學習技術產出的產品極少,具有機器學習能力的軟體更是少到幾乎沒有!用來玩機器學習的工具模組倒是很多,但是都很難真的作出商業化產品,這跟機器學習技術被推崇的程度完全不成比例!

如果一個號稱有潛力的技術被炒作喧騰超過十年了,多數大學相關科系與研究所都開設相關課程了,那市場上不是應該有很多以此技術產出的實用產品了嗎?為什麼還是沒有呢?如果真的很有用,也很多人都學會了,為什麼此技術還是不能霸佔市場呢?為什麼真正能用的,可靠的,具有所謂人工智慧的產品,包括我賣的車牌辨識軟體,其實都還不是靠著機器學習技術作出來的呢?

我講太多學術理論大家或許聽不懂,或根本沒耐心聽,但是只要大家以結果論,就會看出機器學習是完全被高估了!他們當然是有用處的,但是絕對沒有任何神奇的力量可以為人工智慧的發展提供關鍵的推動力!如果有!市場上早已充斥著以這種技術為基礎的產品,我也一定會大量引用到我的產品之中!事實上就是沒有!

人工智慧將是現在到未來幾十年的資訊技術發展的主流,這是毫無疑義的事實!我自己就是正在這個大潮流中順勢前進的小公司!但是太多其實沒有AI產品實績的人將這個潮流需要的主要技術炒作到失焦誤導了!這是對於整個人工智慧研發工作的一大逆流!大家都迷路走進機器學習的迷宮,卻怎麼都玩不出好的產品來!要真的做出可靠有效的AI產品,我們需要的是更好的演算法基礎知識訓練與研究,會不會機器學習則根本不重要

昨天在球場邊與奇美醫院的黃醫師有些相關的討論,很清楚的結論是:人工智慧的真正目的是實現與人「類似」的智慧判斷!如果我不知道醫生們的專業思考邏輯,僅是依賴大量資料跑機器學習,找出答對最多題的邏輯,其實沒有意義,因為醫學本身會不斷進步,標準答案也會跟著科學研究進步而改變,如果軟體沒有醫學知識所知的很多邊界條件,一旦作出離譜的判斷就會搞出人命,就不只是答案不正確那麼簡單的事情!

所以醫學界使用的AI軟體,如果沒有明確也精確地將所有醫生都知道的醫學院所學知識通通加入軟體的判斷邏輯之中,那就沒人敢用了!萬一軟體作出離譜的判斷時責任誰負呢?但是要將合格醫生的專業知識都一一釐清,並且融入軟體,一定是需要長時間的研究,絕對不能靠「機器」去「學習」的!研究AI的程式師當然要一步一腳印跟進知道所有醫生都知道的學理!還要一一轉換成數學邏輯與程式碼,這樣的醫學用AI軟體才能讓大家安心的使用。

這些過程其實就是各個領域科學專業知識與決策的數位化過程,機器學習在此過程中的重要性與必要性是很低的!頂多像是幫忙整理資料的工讀生,除了動作比較快之外,沒有人敢放心使用他們的判斷能力的!所以我至今都無法認同機器學習被視為人工智慧主要技術的想法!也預見幾年之內大家都會看清楚這個事實!

簡單說,要發展人工智慧絕對沒有捷徑,就是讓各專業的人更懂電腦運作的方式,讓資訊專長的人更深入各專業科學領域,人工智慧就是一個逐步將人類智慧數位化程式化的緩慢漸進過程,絕對沒有任何科技大神可以「跨領域」發明一些方法論,到哪裡都能直接使用?如果你還是以為如此,去找個宗教來信吧!科學世界裡面沒有這種東西的!

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迴響(1) :
1樓. 小彩的美加台生活
2020/06/23 05:24
這些觀念要用很淺顯的語彙來告知民眾.而不是透過所謂的名嘴來誇張地的講出是有多神.這要靠科普人才去教化大眾讓民眾能了解真正的發展方向