我在三年前自學程式時
就是因為覺得 AI 很酷
當我上完暑假的基礎 Python 課後
我就開始自學 AI
我第一個"手動"下載的套件就是 pytorch
當然因為當時程式能力不足,以及使用 windows 的電腦
身邊也沒有可以討論的朋友
一切都只有我一個人在摸索
這段經歷讓我吃足了苦頭
我翹掉了很多解剖課,一個人花了好幾天在學校圖書館
只為了裝上 pytorch/anaconda 那些套件和環境
遇到數不盡的 bug
還有一些 windows 上才需要做的複雜操作
當初玩 yolo-v4 也是花了好幾天才終於裝好
後來玩得深了,我就開始想更了解它背後的原理
開始系統性的學習機器學習和深度學習
還蠻推
李鴻毅(台大)/陳韻儂(台大)/吳恩達-Andrew Ng(史丹佛)
他們的 AI 課程
深入淺出且新手友善,完全公開,還很佛心的附上作業
也可以找到很多人對於答案的討論
該怎麼看待取代工作這件事
很多人都在討論 AI 會不會取代人類的工作
你應該會看到很多人拿出了現在 AI 擅長和不擅長的事情
甚至做出精美的表格
告訴你:
要感情勞動的工作不會被取代
要深度思考的工作不會被取代
等等的論述
But, 我想要給大家一個不同的角度
身為了解過 AI 的工程師的角度
他們的論述多是針對"目前的AI"來看
甚至還不到目前 AI 的最佳水平,而是以"他們能使用出 AI 的水平"
(大概是能用幾個 prompt 產出 chatGPT 文章然後覺得,哪裡寫不好,再叫他重寫)
我自己認為,這連目前"真正" AI 的水平都還遠遠不到
用這樣來看待 AI 取代工作這件事更是沒那麼靠譜
我們之所以要預測 AI 會取代什麼工作,是因為我們需要把資源投入在正確的地方
而不要投入在可能會被 AI 取代的工作上
所以我們要看的不該是"現在"而該是數年後,甚至數十年後的"未來"AI 的水平
假設你以現在 AI 水平來看,那可能會投入了很多資源在未來會被取代的工作上
(其實這跟健保為什麼總是入不敷出的道理一樣)
AI 的本質是什麼? AI 的本質決定了他能做到什麼
AI 的本質是什麼?
AI 的本質可以說是一種模仿人類思維、學習和決策過程的技術。它利用數據、演算法和大量計算能力來進行模式識別、預測和自主學習。AI 的核心目標是讓機器能夠執行一些需要人類智慧才能完成的任務,並且在某些情況下,甚至超越人類的表現。
AI 中的"類神經網路"更是仿造了人類的神經網路 所以對我來說 AI 的大腦,跟人類的大腦沒有本質上的不同 (機制運作不同,但算法差不多) AI 可以想像成是一個"人類"的大腦 同樣的,人類的大腦也可以想像成是一個"AI" (這樣想應該會比較好理解)