※ 引述《dextergong (dextergong)》之铭言：
: ※ 引述《BrownNoser (BrownNoser)》之铭言：
: 426路过，看这标题我就进来实话实说了各位台湾朋友别生气哈，人工智能方面中国比美
: 国强是很正常的事，为什么呢？因为人工智能的基础是“大数据”，全世界43%的人工智
: 能论文都是中国人写的；其次，中国每年能毕业上百万的工程师，没有任何一个国家能
: 做到这一点；最重要的是，全世界没有任何一个国家的人民像中国人一样乐于向互联网
: 贡献数据，通过各种买买买、卖卖卖。
: 假设人工智能医生真的是靠大数据和海量的病例才喂养得出来，那么，未来最牛的
: 人工智能医生还能出现在哪个国家呢？
: 无人驾驶也是一样的，无人驾驶技术分为5个级别，，它的分类标准是按照司机从完全掌
: 控驾驶到汽车完全自动驾驶，目前最高级别的无人车路试只有谷歌和百度成功做到了，
: 估计真正使用的时间也是中国快，毕竟中国的法律一般是允许没规范的“新玩意儿”先
: 自己玩一会再规范的~
: : 中国必成最大赢家
: : 纽时：大陆人工智能 超越美国不是梦话
: : http://www.chinatimes.com/realtimenews/20170206005071-260409
: : 中国AI人工智能研究领域突出表现，让美国政府在2016年发布的人工智能
: : 报告中，曾多次提及要应对来自中国的竞争，确保美国在人工智能领域的
: : 领先位置。但《纽约时报》3日撰文指出：“大陆在该领域赶超美国不是
: : 梦话，并且认为美国很有可能在下一个科技战争中，失去技术垄断优势”。
: : 《纽约时报》提及，现今新技术越来越多出自消费类电子企业，而非军方
: : 和先进的企业实验室的扩散效应，随着消费类电子产品制造转移至亚洲，
: : 大陆政府和公司的实验室都对人工智能大举投资，让大陆在人工智能的竞
: : 争中快速增强。
: : (旺报)
中国在软件产业上能不能超越美国，这点蛮难讲的
我猜是不行，不过只是猜XD
但是中国软件工程师确实很多而且素质不差
看实例比较能服人
目前Dick Learning有几个比较有名的开源框架
caffe
https://github.com/BVLC/caffe
TensorFlow
https://github.com/tensorflow/tensorflow
MXnet
https://github.com/dmlc/mxnet
可以看一下Author有多少26
但是能不能留住是个很大的问题
是说感觉很多人好像误解AI...
目前一般讲AI是指ML，ML又以CNN为主
一般来说最常做的就是辨识
把图档或声音或文字或任何东西，喂进去辨识成你要的资料结构
再根据这些去做你想做的事情
倒是跟人民水准...我觉得是没什么关系
几个实例
waifu2x，把宅图放大+降噪，不是用传统图形算法而是用Training找pattern
http://waifu2x.udp.jp/
之前推特很流行的自动上色，只要指定颜色会自动帮你用自然笔触上色
http://paintschainer.preferred.tech/
有很多是做在后端你没机会看到的，像Google的...几乎所有服务
还有像是细胞的辨识
http://www.hksilicon.com/articles/1229296
很多单位也想在医学上应用，直接让AI判读CT、MRI和其他数据，取代放射、检验科
https://goo.gl/UWsPcJ
台湾早期有些书或翻译的程式设计相关书籍在中国很流行
像是鸟哥的Linux系列，候捷的C++相关译本
不过现在很多新的东西，只能买到26写的，有英文书台湾还没翻译
台湾软件业不用跟中国比，在全世界大概都算后段班
而且大众还没自觉，这才是危险的地方