: 不過，華盛頓大學計算語言學實驗室的主任、語言學教授 Emily Bender 認為，「這個問
: 題無法完全解決，因為技術與實際需求之間存在固有的不匹配。」
我快笑死了
語言學教授連發言資格都沒有,你懂AI嗎?
AI 的模型有幾種 ?
光是目前就有數10種以上
例如最早的 線性迴歸 決策樹 分群 分類 類神經網路
到之後的 卷積神經網路 生成式 生成對抗網路 等等
同樣是 生成式 Google 跟 OpenAI 用的演算法也不一樣
簡單講每一種演算法都存在缺點 (但是能夠被應用的都是 優點大於缺點)
光是目前生成式AI
你不給他提示 , 叫他用Python 寫出一個功能式程式
他能夠完整寫出來 包含文件 解釋 , 這都已經是一個重大的突破
而演算法 本來就是一直調整 (或者創造出新的演算法)
每一演算法由於模式不同也都存在部分缺失
但是這一點根本不用擔心
Google 的生成式聊天機器人 , 都是先有演算法出來 (都有發表論文)
有缺失的部分當然會慢慢改善
這點不用擔心了
語言學家就下去吧 , 笑死了
至於應用 更不用關心 一定會有愈來愈多的應用
如果我們把AI的發展 用 0到100分來形容 (100分就是完全AI,AI已經100%成熟)
感知器被發現 5分
類神經網路 10分
大數據 (例如 分群 分類 決策樹.....) 19分
Open AI 發表 ChatGPT 39分
未來之路還很長
但是 ChatGPT 跟以往相比 AI已經從 19分 進步到 39分 , 翻倍了
再說一次 語言學家 下去 , 你不懂 AI
目前最重要的是怎樣從 39分 走到至少80分
AI 會持續改善 跟增加新的方式(例如模型或這新的概念出來)