我與AI的接觸歷史
閱讀時間約 2 分鐘
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。
- 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。
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去年初，我在一個生成藝術市場推出了一個NFT作品"Digitized Me"，意指「數位化的我」。這件作品是透過AI生成底圖，再利用p5.js進行創意編程而完成的。
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