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正在研究搬家裝箱的人工智慧
2022/01/21 03:25
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感謝合作的大成鋼公司允許我分享研發過程,以性質目的而言,他們希望我做的就是典型的AI研發!前一個題目是辨識螺絲釘的形狀與刻字符號特徵,新的題目是如何最有效的規劃貨櫃的裝載。現實上,我依賴網路行銷,必須讓大眾知道我的能力,如果任何工作都要保密的話,誰會知道我的鄉下公司可以做甚麼厲害的工作呢?我的公司當然就自動退出江湖了!

基於我對AI研發的理念,我不但不希望搞神祕,還希望大家都知道,也認同我的AI研發過程與理念!破除目前大眾對AI的誤解與迷思,真的不必甚麼事都非要用機器學習或深度學習不可!大多數的情況下,那是非常沒有效率的想法與做法!不但浪費社會業界資源,還會讓人類的科技停滯甚至倒退!

務實的AI可以就像我做的一樣!逐步模擬專業人士既有的邏輯智慧,只需要幾個月的時間磨合,我就可以將他們大部分的經驗智慧程式化成為AI軟體!不需要在深奧複雜的數學世界浪費幾年的時間摸索,大成鋼公司已經得到最快最有效益的AI研發服務!我希望更多業界公司都可以獲得更好的,實際有效的AI研發成果。

如上就是我剛做好的實驗程式介面,右方列表是貨物品項資料,包括長寬高與重量等等。中間的綠色方塊是依據貨物大小建立的標籤物件,左邊空心方塊是虛擬的貨櫃空間,目前只顯示一個斷面,先將立體(3D)問題簡化為平面(2D)問題。2D邏輯建立完善之後,當然可以繼續推進到3D

這個程式可以用滑鼠拖曳貨物標籤進到貨櫃,物件會自動「落地」到貨櫃底部,也可以用左右按鍵控制貼齊相鄰物件或貨櫃邊界,前兩天已經在FBPO出影片了!利用這些邏輯與畫面,我可以開始規劃設計如何讓裝載過程依據技師們的合理經驗來自動裝載了!

首先我想到的是:我們搬家裝箱時的最基本邏輯,就是先處理最大最重的物件!鋼琴、沙發、桌椅、冰箱、洗衣機、電視與衣櫥等物件一定會先搬!他們給我的資料可能是依據貨物出廠或到貨的順序,不會自動符合這個優先次序的!所以我必須為了方便裝載加以排序!

結果就變成上面這樣了!除了大小之外,如果體積相同時,還會依據重量排序,重量重的會排在前面。這是不是就是我們搬家時會做的事情?我認為AI應該是符合每個人的常識的!接下來就是依據這個順序開始裝箱了!貨櫃那麼大當然是一層一層的裝載疊上去,但是也要考慮重量平衡的問題,如果重的東西永遠放在左側,貨櫃車不是就會左輪爆胎右輪翹起來了嗎?

所以我設計了一個平衡重量的機制,如上依據我對全體貨物的排序自左到右搬上貨櫃之後,我會計算這些貨物的重心,上圖的三角形圖示就是顯示重心偏左了!原因是看起來一樣大的貨物,其實有某一項是明顯較重的,它被放到太左邊了!怎麼辦呢?當然就是把重的放中間囉!所以將這幾個已裝載的物件調整一下位置,盡量讓重的物件放中間,這個指標就會顯示重心OK貨櫃車不會歪一邊了!

第一層堆到放不下之後當然就是疊第二層了!但是此時開始會考驗到物件是不是完全等高?如果不等高就會開始有空隙了!如下是疊到二至三層的狀況:

即使每個新的層次都會重算調整重心位置,重心偏移的問題是持續受到控制的!但是為了可以充分運用貨櫃的空間,我們還是希望空隙越小越好,所以我建立了空隙計算的機制,日後實驗時就可以依據這個數據做最佳化調整了!如下圖:

上面的空間、孔隙與重量等三個參數就是我接下來做AI實驗時,自動調整最佳配置方式時的依據了!所有貨物的體積與重量是固定的,如果貨物總重已經超過貨櫃規定的載重量時,當然就不能繼續裝了!如果載重量沒有超標的前提下,我就應該選擇讓空間這個參數越大越好!就是在既有容積之下,裝載最多的貨物。

上面的條件都符合之後,我就必須調整已經裝入貨櫃的物件位置,讓空隙比率最小,這表示裝載的重心越低越穩,裝載的物件越緊密,就越不會在搬運過程中晃動傷及貨物。這是目前我已經想到與設計的幾個裝載邏輯與原則,接下來幾個月的工作當然就是讓我的這些邏輯更完整接近他們的專家經驗了!

重點是:我絕對不會好高騖遠,一開始就陳義過高,宣稱我的「AI」科技可以立即超越他們的熟練作業人員?我一定是以能夠實現他們既有的經驗智慧為首要目標!如果我做到了,當然會有很大的效益,「看起來」也會比他們人工作的效果更好!但不是表示我的程式比他們更有智慧?只是電腦可以更穩定細心專注而已。

這就是我想表達的AI研發理念!機器學習或深度學習等等數學模式技術,是不是可以在短時間內,超越人類累積數百,甚至數千年的經驗智慧?這是一個非常不確定的想法!但是用電腦程式技術模擬,將人類專家對特定問題,既有的經驗原則邏輯數位化成為可靠的軟體呢?這是絕對可以在短時間內按部就班達成的可靠具體目標!

我會繼續堅持這個方向,也希望更多人可以醒悟,現在瘋傳的AI科技其實多半都不切實際,嚴重失焦了!事實上即使是機器學習或深度學習,也必須師法既有的專家經驗與邏輯,不然就會陷入無法收斂得到具體結果的窘境!如果你是花錢投資AI的老闆,你應該知道投資效益的!限定使用ML或DL的AI方案只會讓你花大錢浪費時間,成效還未可知!

給我這種AI研發者機會,以專家系統的概念模式開發,你幾個月內就會有具體成效,一定比你用人工做事的效率更好,至少會一樣好,你會省下人力成本!但是聽信那些在雲端亂飄的AI詐騙集團呢?幾年之後你應該還在原地踏步!投資的研發經費卻是一定不會少的!這就是AI研發市場的真實現況。

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