我之前做的梯形貨物堆疊邏輯，客戶測試時發現這個案例不合理！如上的橘色物件，其實是可以上下顛倒插入右下方的空間的！我的初始邏輯卻會認定右下角的空間不夠，只能移到上一層堆疊？結果就是浪費了好多空間必須動用第二個貨櫃了！一般人當然比較聰明，人工規劃時只需要一個貨櫃的！

為何這麼笨？讓我想起了「橫柴入灶」的成語！古早時的灶就是一個有開口可以塞入木柴的火爐，但是為了集中火力，灶口不會太大的，木柴則是長條型的，如果你硬是想將木柴橫著入灶當然是進不去的！必須轉個方向用尖長的一端插入才行！這是小朋友都懂得的智慧，但我的AI沒教他時就是這麼笨！

現在以ML為基礎的所謂AI科技就是懶人與笨蛋的最愛了！他們懶得教AI怎麼作，或是笨到想不出合理的演算法？就把傷腦筋的工作交給電腦與資料去亂踹了！當然即使是白癡，只要不斷地用不同的方式嘗試讓木柴入灶，遲早總會有瞎貓碰上死耗子的成功機會，他們就把這個稱為機器學到的智慧？

但事實是：99%的AI問題其實都不會複雜到必須用電腦作大量的嘗試錯誤實驗！你如果為了AI而AI，寧可削足適履，就是非用機器學習模式辦事不可！那就是愚不可及的大笨蛋了！在此例中最合理的研究方式，應該是解析錯誤過程失敗的原因，將一般人都會做成功的智慧邏輯解析出來寫成程式即可！

回到上圖中，為何第四個貨物嘗試入櫃時我會認為空間不夠呢？因為一開始我是假設物件還是矩形的，寬度則是梯形的長邊，想將梯形的長邊放進剩餘的地板空間就不夠啦！如上圖的淺綠色方塊所示，我原本的邏輯是假設梯形還是較大的矩形，「如果塞得下」之後再將相鄰貨物正反堆疊並且靠攏的！如果初步估計就塞不下，當然就會疊到上層啦！

碰到如上的狀況，我的原本邏輯就不夠聰明了！想橫柴入灶失敗(加入矩形後寬度會大於貨櫃寬)，就直接放棄了！為什麼一般人就知道這個洞可以塞得下呢？因為我們一開始就知道貨物是梯形，長邊放不下時，短邊放得下時也可以考慮呀！上下顛倒放就好了嘛！所以我就讓程式找空間時知道這個條件與邏輯，想清楚所有的堆疊邏輯過程後，最終其實只增加了一個條件式，一行程式就搞定了！

如上圖，如果第四個貨物可以塞到最底層，依此類推，每一層可以裝四個貨物，那麼20個貨物就可以順利裝入一個貨櫃了！就是這樣，我的AI又變得聰明一點了！用了多少資料呢？一筆！花了多少時間呢？大約一小時，主要是思考幾種可以達到此目的的演算邏輯！到最後真的只改一行程式就完工了！

一如以往，我還是完全沒用到ML、DL或CNN，我七八年的影像辨識加上智慧堆疊等AI議題的研究生涯其實都還沒用過！不是我不會或不想用那些技術，真的是還沒等到必須使用，或用起來效果會比其他方法好的機會！真的我連一次都還碰到過！總是有更簡單合理的方法可以達到我要的AI目的！人工「智慧」的精髓應該是用最「聰明」有效率的「簡潔」方式解決問題，嘗試錯誤拼湊出來的解答怎麼可能比仔細「想清楚」之後建立的邏輯更精簡漂亮呢？