我與AI的接觸歷史

大家從AI AlphaGo打敗棋王，

開始陸續新聞一直報導，

到最近不管是AI繪圖，AI Chatgpt，AI coplit...

從大學時期開始接觸到一門課程Fuzzy control 開始，
以前機器都只知道0/1 , 開始模仿人類模糊(Fuzzy)的決定。
後面也是導入所謂的專家系統。算是一個大進步。

到後來研究所GA(基因法則) , Neural , Neural Fuzzy ...
發現到開始可以自我學習和自我演化
(基因法則簡單來說，好的基因留下來，淘汰壞的基因)
到後來一些智慧型音箱(小愛同學...等)

前陣子的AI Alphago 深度類神經學習，
到最近AI 繪圖和AI chatgpt 生成式類神經...
這邊其實不是要講很深的理論和數學，
只是講述一下一些真實的經歷和應用。

場景一：
自己想寫個背單子軟體，使用excel 輸入，有發音。
由於以前自己主要使用C/ C++ 對於python 原先很少接觸，但是自學之後利用Chatgpt協助修正自己的程式和增加小功能。
心得：完成度70~80%還不錯，只是有時候會有小bug.

場景二：
自己再看一些長篇報導，資料太多，
輸入給chatgpt，請他幫忙整理。

心得：整理還不錯，只是有時候自己要的重點跟chatgpt有些偏差，需要多幾次教導拉回來。

場景三：
英文長篇或是口語化太多的句子，實在很難翻譯。

心得：沒想到翻譯還不錯，85%完成度。

場景四：
使用AI Midjourney ，但是常常改了很多prompt（咒語）
心得：
常常還是差強人意。很多細節要花很多時間來使用咒語修改。
重點是有一些不自然的部分：例如手指，文字...等

場景其他：
一些數學，法律問題詢問。
心得：
數學解的有聲有色，邏輯推導看似不錯，但是答案是錯的。原因很多是使用程式推導，
但是有些前提條件是自己加進去，原本題目沒有。
法律部分更是列了超多，但是卻是大陸的法律@@

總之AI 一直在進步，不排除後來已經改善很多。
大家不一定要很瞭解AI底層原理或是架構數學。
但是未來是使用AI的熟悉度和
如何來協助快速完成工作任務。