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機率統計可以幫你評估資料,但無法產出任何智慧!
2022/12/05 09:03
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上圖是我的道路版軟體,連續追蹤辨識一輛宜蘭公車的原始資料與概略軌跡圖!時序是由下而上!實際畫面之一大概如下圖:

使用者在輸出資料的檔案中只會看到我一輛車只有一張照片一筆紀錄,但是實際上每秒鐘我的軟體會連續辨識十幾次!所以在正常狀況下,事實上會有數十個重複的辨識結果!雖然絕大部分是正確答案,但是當車輛走到畫面遠處邊緣地帶,或尚未完全進入畫面前,或車輛交錯互相遮掩時,通常會出現一些不穩定的錯誤答案!

對於道路版的軟體而言,我無法隨時準確掌握每一輛車的位置與車牌影像品質,當然只能有資料就盡量辨識,要避免太多錯誤的輸出資料,我確實必須依靠機率統計的概念,來排除不可靠的辨識結果。但這絕對不是甚麼「機器學習」的過程!只是設定門檻讓品質好出線機率高的車牌號碼獲得認證而已!

所以我的軟體也可以說是有用到「Big Data」的!我用來決定正確車牌的原始資料數量其實大於實際輸出資料有數十倍之多!如何抉擇挑選也是使用機率統計的數學概念!那我為何整天罵也是以機率統計為基礎的機器學習呢?

原因是現在的AI詐騙者,會故意讓大眾以為只要經過大量資料的機率統計分析,不需要太傷腦筋就可以自動產生很聰明的演算法與判斷邏輯?事實上這是絕對不可能的!實際上,連我們應該使用哪些資料屬性?與事件?來作機器學習需要的機率統計,都還是必須依賴科學原理的邏輯思考與判斷的

所以其實用機器學習模式工作的人,並不會比使用傳統科學解決一樣問題的人更省力!越是迷信資料可以自動產出演算法邏輯的人,最終越是會耗時費力無法迅速做出成果!從上面的例子知道,我雖然是以「機器學習」方法為主軸做研究的人,但是我還是有用到巨量資料機率統計,只是我不會依賴它們教我怎麼建立辨識流程與邏輯門檻而已!

所以我會說正確合理的AI,絕對是以精確已知的傳統科學知識概念,甚至是一般人的常識與直覺為主軸指導前進的!迷信機器學習或深度學習等等技術可以引領我們找到智慧?那就擺明了是古人說的「盲人騎瞎馬夜半臨深池」!你還迷信機器學習可以產生智慧嗎?那你就會掉入深淵難以自拔了!

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