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向人學習才是正途,ML是AI中最笨的成員!靠它就完了!
2022/06/16 05:34
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做貨櫃的智慧裝載議題大約半年了,成果相當不錯!這應該就是非常典型的AI研發工作了!但即使這前面一年多,我的RD到南台資工讀碩士班,我們同時都在認真學習現在大家熱門哄抬炒作的ML等所謂的「AI核心技術」,公司的這項典型AI研發工作中,卻始終沒看到任何適合機器學習參與的空間

換言之,我再度的完全不用大家以為的AI核心技術機器學習,就完成了這個「誰都會說很AI」的研發工作!也再度證明了我一再宣稱的AI研發理念:向人腦學習才是AI研發的正途主流,機器學習只是探索未知大量資料時不得已的工具,它是AI開發技術中最笨最沒效率的成員,想靠它當家賺錢討生活嗎?你就死定了!

以貨櫃裝載這個題目來說,貨物有很多種,數量有任何可能,空間排列也有無限多的可能,使用幾個大或小貨櫃也有很多選擇,看起來不確定性極高!相信所有學過機器學習的人都會躍躍欲試,覺得這不就是典型的「AI」問題了嗎?一定要用機器學習的嘛!人腦怎麼Hold得住?馬上開始思考如何蒐集巨量資料,如何建立「機器學習」的模型架構了!

這就表示你將開始一個長達數年,燒錢燒到讓你抓狂,但是預期成果非常有限的研發泥潦之中了!使用機器學習的案子結果都是這樣的!我幾乎沒聽過有例外?使用ML研發這類AI問題,而且快速成功的案例我聽都沒聽過!但我不用機器學習,不到半年就完成一個現在已經可以上線使用的軟體原型了!使用的研究資料不過是七八筆他們裝載過的舊資料,絕對不需要幾百幾千次的裝載資料來做甚麼學習的!

我是怎麼作到的?我可以清楚的告訴你!事實上前面半年研發過程中我就一直在此部落格當作日常研發報告在不斷敘述了!面對任何複雜的問題我都會說:問題不具體就一定不會有答案!研發過程中我不會閉門造車,總是不斷與實際要用此軟體的客戶溝通,我的笨機器(電腦)說甚麼根本不重要,客戶想要的東西我把它做出來才重要!

如果是一件任何人都沒做過的事情,面對的資料量與可能性又很龐大,我覺得用ML是蠻洽當的事情,因為沒人知道該怎麼作嘛!資料又多到看不完!ML摸索出來的結果總是聊勝於無嘛但是大家仔細想想:這種狀況很多嗎?事實上是非常非常少!多數複雜的工作在AI出現之前,包括貨櫃裝載都一定有人在做的!也已經做得很合理有效了!你要忽略既有智慧經驗,讓機器無中生有的學會「更佳」的智慧嗎?

你以為AI是超越人類智慧的科技嗎?錯得離譜了!目前其實還沒有任何AI軟體會比人「聰明」的!頂多只是計算速度可以快一點,瞬間記憶量可以超過一般人的能力而已!棋王敗給深藍電腦,是表示AI超越人的智慧嗎?差得遠了!那是在邏輯確定的遊戲規則範圍內,證明電腦可以同時記憶組織推理的資料量大於人腦而已!

簡單說,我現在做的事情,連深藍超級電腦也做不到的!我不是特別的人,多數專業人士能做的事情,電腦也做不到的!即使有AI軟體,也不是超越,只是自動化節省人力時間而已很像一般公司的老闆會做的事情總是比員工多,還做得比員工好。如果業務量少,老闆自己做最有效率,就像麵攤的老闆一樣,請員工只是可以增加工作的量,但不能期望員工都比老闆厲害!

我目前的AI研發性質,比較像嘗試製造一個可以按照老闆的思考模式做事的機器人員工,我也認為這是最有效率,可靠的,短期內必然會有具體成果的AI研發方式,要我的軟體比老闆聰明?我不敢如此膨風的!最重要的事情是:我的小本經營公司絕對不能陷入無望的長期研發泥潦的!一掉進去公司就會倒閉了!

所以我認為要做AI軟體不二的法門,就是向老師傅學習!正如我作影像辨識時一樣,我會一直思考:人的眼睛是怎麼看懂這些複雜影像中的目標的?盡量解析量化人的認知理解過程,加以數學化描述,再寫成程式就是最有效的AI研發捷徑了!如果你期待機器席也能做到這些事情,你就耐心的等到天荒地老吧!

如前面的一篇文章所述,我的這個軟體裝載邏輯其實都是跟他們之前的裝載經驗學習的!我也不需要做出「所有公司」都可以通用的AI貨櫃裝載軟體,就只是替他們大成鋼公司客製化研發而已!所以問題就不會毫無邊際了!這也說明了目前太多的AI研發都是陳義過高,眼高手低的結果就是一事無成!

我這些年研發這些專案可以說是勢如破竹,一路暢通無阻!我的祕訣就是這樣!具體務實向客戶的經驗學習,我不是甚麼偉大的發明家,我的各種專業智慧都不如我的客戶,我是靠解讀他們的經驗智慧成為程式軟體過活的!很像古時候很多人書讀得少,要寫正式文書時怕不夠好看,就會找附近的秀才書生來代筆一樣的意思!我只是比較會寫程式的軟體專家而已。正如那些古時候的秀才,我極少自己創作,多半都是代筆討生活而已!

所以甚麼是合理的AI專業人才呢?重點不是你很聰明,或是學會甚麼ML之類的特殊電腦技術,而是你的基礎科學理解能力,可以充分理解分析各領域人的專業邏輯經驗,加上用數學建構出這些經驗的能力,最後才是寫出程式完成想法的能力!寫程式其實是最容易具體學好的部分!科學素養與數學理解力才是真正需要長期養成的核心能力!

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