刚刚才发现这篇原文底下的网友推文，告诉我
这篇文章值得备份
这里的网友真的很温馨、有人情味
这些都是吸引我在这个讨论区徘徊不已，不忍离去
的原因。
最近要朝新的目标年收四百万迈进了，希望透过网友们的帮助可以协助我尽快达到这个目
标
老规矩，要我删文请私信我
※ 引述《THEWORLDS (天下)》之铭言：
: 简单回答一下
: 在以前很多人会说人工智能
: 甚至还拍出了电影像全视界宣传
: 但其实人工智能是不可能发生的，就像是全球暖化追根究柢就是假的一样
: 但是很多人没有去看来源所以他会被媒体迷惑
: 在众多科学家发现人工智能是不可行的
: 所以就该个名称叫做机械学习，但是机械学习他必须要靠算法去实作
: 讲简单一点他很多权重都必须要靠实验人员去决定他的数值
: 那当然也会失真
: 最后一项大突破我记得是2012年有位美国学生用一张很烂的显卡
: gpu跑图层然后跑成功了，这张ND显卡我记得当初执行长在使用的时候还被呛
: 但这位学生用GPU跑出了最高数据震撼了全世界
: 从那次以后GPU就大量涨值，因为他做浮点运算的能力比CPU强太多
: 连中国大陆最强电脑也是以GPU下去处理的
: 因为这见事的出现让原本卡在物理限制的运算变成有办法
: 所已出现了深度学习
: 简单来说就是去扫一张图片他可以告诉你这是什么
: 你也许会觉得这好像没什么，但每一个像素都要去处理
: 一个像素里面有正整数255的机会，然后还要去选到某些特定的区位比对
: 这也发展成后来的人脸辨识系统，如果你有去看论文的话
: 你就会知道层的概念，目前全世界有公开资讯的式google
: 做到100多层，人工智能基本上是不可能的，但是深度学习，他是可以解决某些
: 我们人类提出的问题，举个例子。
: 如果用深度学习可以做什么事情呢。
: 扫描所有政客的脸看他是否有说谎，这技术好久以前就有人发出来
: 但是要防止侦测的话就要靠深度学习去处理。
: 自动除错并且调整权重，可以改变程式逻辑并有权限修正
: 用深度学习可以做到商品进货或著是还没下单但是先送货
: 这个系统以前很有名我记得叫做POS，但是只能预测此家商店今天会需要多少
: 通常是配合爬虫跟几个微调参数的人去实现
: 目前世界上有一批人是想把这个转到量子电脑去做，但这东西可能很难商业化
: 所以需要$$$$$$$
: 时代不停的在变化，上面说的人工智能不可能成功
: 似乎在一位物理学家身上找到希望
: 但他没有公布他的研究论文而且他的判定是用摘为单位
: 是会自动学习，但可能跟深度学习又不太一样
: 我个人猜测如果要商业化最有可能的就是去估计病人寿命
: 其他可能就军事有可能会去使用。
: ※ 引述《dharma (达)》之铭言：
: : 围棋给初始规则后，AI不再需要人类插手(人类棋谱)
: : 因为规则和胜负条件明确
: : AI可自己产生天文数字的对局来训练
: : 自行学习进化打败人类
: : 但如果是语音/影像辨识
: : 好像还是必须靠人类不断喂题目和正确答案
: : AI才能由给定的题目和答案，找出其中的关系
: : 语音影像辨识这种AI无法自己制造样本
: : AlphaGo Zero方法是不是就不适用
: : 这样AlphaGo Zero这种模式(不用人类给样本)
: : 除了益智游戏
: : 还有哪些可应用啊？
: : thanks