其实人的图形识别能力和运动能力，都是天生和需要饱和训练保持感觉，
人也不知道其运作原理，这部分非自觉的能力，人已经或者早晚被神经网络AI超越，相关的测试，机器早就超过人类
人类的知觉，逻辑思维，语言能力，是符号化的，也是高效的，这条路才是人工智能真正要走的高效路线。
现在的神经网络人工智能，是一个统计和数学把戏，人类对其运作原理还存在认知黑箱，虽然热闹，也有成效
但一次训练就高达几百几千万美元，耗能无数，跟人类的学习效率还远远不能比拟，胡说八道就是他不可避免的问题
这都相当于科学研究中的重工业，台湾在资金人力上都不要凑热闹了
台湾这种小区域，跟着欧洲大陆美洲大陆赶潮流，都不过是做成了数位发展部，绿能，光能这样的分赃游戏，浪费金钱
※ 引述《giorno78 (天晴)》之铭言：
: 国家力量就应该投入在 前瞻技术上
: 现在 chatGPT 都已经进到 4.0，号称可以直接同时用全球语言作思考
: 而不是用单一语言的数据库思考 然后才翻成另种语言
: 而且可以直接分析上传图片中的因果逻辑
: 结果现在国科会说也要举全国之力发展 台版聊天机器人
: 有必要吗?
: 为何国科会不直接开发强人工智能，
: 例如：能直接用 prompt 指示 AI 提供小于 1nm 精度的曝光机
: 然后 AI 就直接生出设计图与实操说明书。让台积电照着生产后，芯片制作竞争力飞升。
: 这样的 AI 相较 chatGPT-4，屌暴了吧?!
: 为何国科会不这样做?
※ 引述《giorno78 (天晴)》之铭言：
: 国家力量就应该投入在 前瞻技术上
: 现在 chatGPT 都已经进到 4.0，号称可以直接同时用全球语言作思考
: 而不是用单一语言的数据库思考 然后才翻成另种语言
: 而且可以直接分析上传图片中的因果逻辑
: 结果现在国科会说也要举全国之力发展 台版聊天机器人
: 有必要吗?
: 为何国科会不直接开发强人工智能，
: 例如：能直接用 prompt 指示 AI 提供小于 1nm 精度的曝光机
: 然后 AI 就直接生出设计图与实操说明书。让台积电照着生产后，芯片制作竞争力飞升。
: 这样的 AI 相较 chatGPT-4，屌暴了吧?!
: 为何国科会不这样做?