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AI的研發常常是走著瞧的!
2022/08/12 16:33
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上面是今天與大成鋼公司開會討論貨櫃裝箱的AI規劃程式,要繼續加入的裝載限制條件,就是各種貨物互相堆疊時,必須考慮它們的重量與軟硬度等條件,非常實心沉重的鐵條當然只能放在最下層,很容易被壓扁的脆弱紙箱呢?當然只能放在最上層等等。

之前給大家看到我有如3D俄羅斯方塊的貨物堆疊展示,大家以為就很神奇厲害了嗎?事實上那只做了一半!考慮的條件「只有」貨物佔據的空間,與貨櫃裝載的限重,如果不能把以上的:能否堆疊擠壓的貨物性質考慮進去,等你運到目的地時,打開貨櫃就會看到一大堆貨物都被壓扁,甚至破碎不堪了!

其實大多數的AI廣告都是選擇性作秀的!把看起來很酷的某一個處理段落美美的秀出來給大家看,大家驚嘆之餘就不知不覺把口袋裡的錢掏出來了?最常看到的就是CNN很快速地鎖定目標,如車輛行人或人臉等等的!但是大家都沒注意到,其實那種表演距離達到最後目的AI應用目標還有一大段艱辛的路

譬如說我最熟悉的車牌辨識,在街景中找到車牌(用矩形框出來)其實是比較容易的一個段落,但是如何將找到的因為視角偏斜而扭曲變形的車牌正規化扭正?再一一辨識裡面的每個字元?才是比較困難的部分,但是大家看到的CNN辨識表演都只有「找到車牌」!後面的程序就不太談了!因為它們做不出來嘛!或是根本做得效果遠遠不如傳統的OCR方法,所以就避重就輕啦!

在此讓大家知道負責任的AI不能只做半套的!除非你是拿國家的錢做研究的頂大教授啦!他們有特權可以只做片段的工作還是拿到高額全薪,我們都不行!我們業界的公司如果無法達到客戶的目標,真的做出實用的AI軟體,替客戶省到時間省到錢,就算是不及格,拿不到生意的!所以我一開始就知道,即使把超複雜的3D俄羅斯方塊做出來,也不算成功,還有得忙的!

從上面客戶開出的堆疊條件,也可以看出一些我們的難為之處,其實他們也是依據經驗,想到甚麼就寫甚麼?比較像一般沒受過碩博士訓練的人寫的白話文,我必須跟客戶的專家持續溝通,確實知道他們經驗與需求,把這些類似口述的條件敘述整理歸納,最後變成堆疊規劃過程中的程式條件式!這些條件也可能會有矛盾或模擬兩可的地方我要做了才會知道!

好消息是我在空間與重量的部分已經做好了很多確定有效的事情,這些新增條件是可以加蓋在之前基礎上的AI,預期不會讓我花很多的時間重頭做起,因為我不是用機器學習那一套模式嘛!他們每一次都企圖將所有條件整合為一個龐大的數學模式,不整個組好跑下去,就不知道會比較好還是更糟?充滿不確定性。

今天起跑,過幾天應該就會有明確的進展了!到目前為止,我每一次的研發進度都是超過客戶預期的!所以這幾周我搬辦公室事忙,他們根本沒給我壓力!我玩AI研發是從來不會意外卡關的!因為我不用機器學習嘛如果用了就保證卡死

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