※ 引述《imsphzzz (大法師)》之銘言:
: 因為這些AI粉真的很煩,常常抱著很無知的態度批評別人領域會被AI取代
: 別人只是覺得你是白癡懶得理你
: 然後這些AI粉就會沾沾自喜,覺得別的領域真的沒什麼內容隨便都可以取代
: 現實生活最明顯的,不就是以後主張AI翻譯可以取代人類,主張AI可以取代法官檢察官這種人
: 別人根本懶得理你而已
前陣子剛好因為工作需求做了一些AI研究
我之前的工作設計到語音辨識領域,就個人實際測試經驗來說
現階段AI的確在很多部分無法取代人類
現階段無法取代的原因不少,個人覺得主要是兩點
1.演算法有限制
2.資料庫不足
1.演算法的部分,這個可能要數學專業領域來講,我講比較表面的就是人工智能
機器學習的演算法。
最近最夯的就是深度學習(Deep Learning),深度學習是以人工神經網路(ANN)為架
構的機器學習分支,這個ANN就是一種數學模型,其實可以當成演算法來看。它的
特點就是它是模仿生物神經網路去設計出來的模型。
AI繪圖技術,圖像辨識技術,語音辨識技術,其實最先進的都是用深度學習在做了。
有些接觸到AI技術的人會說AI萬能,其實是建立在這個深度學習之上。
他們認為具備深度學習能力的AI,是有辦法完全模仿人類的。
這個其實不太對,因為深度學習在邏輯推理部分還是有些困難尚未克服。
所以說像翻譯這類的,為啥機翻還那麼慘,可能問題還是出在演算法還不夠完善
AI繪圖的部分其實不用考慮邏輯,所以這個發展沒甚麼大問題。就是真的圖套一套
算一算就出來了,調教部分的邏輯,其實是包含在使用者給的指令。
翻譯跟法律的話,這個很講邏輯推理的,目前從演算法的角度看是真的無法。以後
成不成,還要看演算法能演進到甚麼程度。
上面提到的一些專有名詞維基都找得到解釋,有興趣可以去看看。
2.接下來講資料庫不足部分,可能接觸不深的人會覺得,網路上到處都資料,怎會有
資料庫不足的問題?
這個牽涉到的是資料可信度,資料可信度又牽涉到深度學習的邏輯推理能力。所以
這部分沒有人類去控管,人工智能學到的資料不一定可信,自然得到的答案也不一
定是對的。
(用個爛比喻,就像一個AI 聊天機器人被一群羅莉控調教過之後,也會覺得羅莉控
沒有錯,覺得喜歡跟幼女OO是正常的性癖,但大家應該都知道不是這麼回事。)
上面兩點就是個人覺得人工智能要取代人類還很困難的主因,這些都跟硬體無關,硬體
好只是能提升計算速度。但這兩者的限制不是提升計算速度就能突破的,只能靠人類來
幫忙找出關鍵的鑰匙。
至於靠AI自己找出突破關鍵……如果AI能幫忙設計出更新的演算法,或許有機會?
雖然AI現階段是已經能寫程式了沒錯,但要在數學的迷宮中找到出口,我覺得還早啦。