(免費文章) 強AI，諾貝爾物理獎，所以弱AI將席捲市場?

淺談強AI與弱AI(On strong and weak artificail intelligence，strong AI, weak AI)

1.強AI

所謂人工智慧，指的是機器人具有人類般的思考、創作、情緒、模仿、批判，甚至是後設認知...等初階到高階的學習能力。因此，知名的圖靈測試(Turing test)，就是一種高階能力的測試

當今最有名的案例，莫過於Alpha Go打敗人類圍棋第一高手李世乭，以巨大的工業設計資源、巨大圍棋資料庫，輔以超強的機器學習系統，輔以快速運算能力(猜想應該是應用到超級電腦的平行運算技術)，因此，在眾多已知棋譜中，找出最佳解，打敗人類棋王

上述的例子，可謂是當代的強AI

2.弱AI

在生活中，就像過去的"奈米科技"、"量子力學"...等科技名詞，一旦受到諾貝爾獎等權威的肯定，便會被氾濫在廣告詞中。如今的AI，也是如此。AI大學、AI洗衣機、AI電視...在當今的廣中，好像沒有AI，就是一種罪惡

但是，正本清源，我們還是要界定一下，AI與"有用到電腦的應用"是可區分的，這就是弱AI的界線

我個人認為，單純的機器，使用IC，不算是弱AI。在進一步說，要在以前，電腦輔助設計(computer aided design，CAD)，可以做到的事情，也不能叫弱AI

以前，在我念大學的時候，personal computer剛剛出來，有個小程式叫做Print Master，用一些簡單的指令，把資料庫內的圖檔，做拼湊，就可以產出一個"獨家"的圖輸出。這種，當然不叫弱AI，因為在1990年的AI，只有ProLog(Programming in Logic)、LISP(list processor)等簡單的小程式，甚至連個Lib都沒有。

如今的AI繪圖，大抵也是prompt engineering而已。當你下的指令精確，你便可以接近你要的圖。

3. Associative Memory聯想式記憶

熟悉AI的介面，的確是未來重要的競爭力，但是，麻煩的是，國內目前都不屑承認，反而都以"AI設計"為號召。但是，現實是，他甚至連弱AI，都有點勉強

我當年在學ProLog時，我的指導教授教我，從頭做起，當圖形辨識出手帕時，聯想到的是party或是西裝，然後便是做苦工，建立這樣的database

可是當年的國科會，以為AI沒辦法在台灣生根，四年計劃結束後，便沒有再繼續了

4.資工系的數學，必須深化，對，AI也是

目前台灣的一頭熱，總是來的急，去的也快。沒過幾年，又再換一個新的題目。就好像我常常在罵年輕人一樣，"毋定性，做毋頭路"

想想現在的108課綱，想想現在的AI，好像...罵到自己了?!

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