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霹靂遊俠的霹靂車與現實有多遠?你認真想過嗎?
2022/06/29 07:44
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如果你是10歲的時候看這部影集的人,你現在已經50歲了!那輛聰明的AI車就是當年自駕車的科幻想像了!當時你可能會預期,科技進步這麼快,或許幾十年後就可以買到真的自駕車了!但事實上現在都還沒看到,或許你的孩子,甚至孫子都還會繼續等!

我不是悲觀的人,我不會故意看衰AI科技的發展,而是我認為大多數人都太低估了實現接近人類智慧程度的AI需要的條件,加上太多人誤將機器學習等技術視為AI發展的主要技術,這必然會更拖慢AI的研發進度,我認為一般人可以選購自駕車的年代至少是在50年之後!

人類的智慧思考過程有多複雜?以前是心理學家或哲學家的工作,現在變成工程師的工作,大部分的工程師最初以為可以直接跳過很多思考細節,直接以工程機械的角度模擬人的智慧做出AI機器。後來發現沒那麼容易,又不願意像幾百(幾千)年來的心理學家或哲學家一樣逐步分析研究,所以機器學習就應運而生了!

他們建立了一種新的宗教理念!就是承認人的智慧很難捉摸,但我們不需要去捉摸,只要有夠多的事件結果數據(Data),我們就可以利用機率統計的數學方法,直接建立出跟人的智慧思考結果一樣功能的「人工智慧」!亦即「人工」的智慧不必處處與真的人的智慧邏輯一樣,只要結果一樣(或更好)就行了!

這種AI宗教理念確實在很多實務領域已經獲得成功,譬如語音辨識就已經很深入我們的生活了!但是在我研究的影像辨識領域,則至今都還距離商業化實用的距離很遠!原因就是所有影像辨識的需求精度都很高,不像語音辨識八成對大家就很接受了,股票交易軟體有六成正確會賺錢,使用者就欣喜若狂了!

但是車牌辨識、人臉辨識或指紋辨識呢?不到98%以上的正確率根本沒有實用價值,自駕車需要的視覺判斷正確率呢?千分之一的誤判肇事率都太高了!所以並不是資料多寡就可以決定AI影像辨識的可行性!機率統計的天性就是「知其然,不知其所以然」!

機器學習的天生缺陷就是以過往資料為基礎建立判斷模式,但是人所以如此智慧除了「經驗」,更重要的是我們會根據科學知識「推理與預測」,大多數的時候,我們都不需要巨量資料的洗禮,就會正確用視覺處理日常生活了!即使初到異國看到很不一樣的人事物,我們還是可以使用必然通用的物理定律做出正確的判斷!

簡單說,以機器學習為主軸的AI研究哲學,對於視覺科技的需求來說根本是錯誤的!至少是嚴重偏頗不足的!人腦的視覺(判斷)智慧要用人工實現,研究主軸應該還是「模擬合理正確的思考過程」而非迷信以大量資料建立經驗模式!這不是我的創意,反而是幾千年來的正統科技研發理念,只是近年莫名其妙被機器學習這個新興宗教所混淆擾亂了!我沒有創新而是守舊!

我相信最終可以實現自駕車的AI視覺,必然是回歸到堅實的實現人類視覺的理解與判斷過程,就是像數千年來研究人類如何使用邏輯定理思考的心理學家與哲學家一樣,如果我們夠清楚人腦是怎麼想的?據以建立精確有效的軟體,那就一定會很聰明很有效率,我們根本不會需要多到嚇人的巨量資料的!甚麼GPU或邊緣運算等等協助消化大量運算的技術其實也都是不需要的!

我目前的所有影像辨識研究都一再的證明我的理念,我未曾使用過機器學習相關技術,但是我的研發毫無阻礙,事實上還不斷取得更大的優勢!我相信不久的將來會有更多人看到跟我一樣的,合理的AI科技未來!直指人心思考過程的AI研究不會比較快速,但是有如龜兔賽跑,那是腳踏實地必定可以穩健達標的方式,機器學習則會停在一個永遠無法跨越的鴻溝前面。

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