※ 引述 《cycutom》 之銘言：
: 推 drinkmuffin: 現在AI還不能完全取代的關鍵是 外在 42.71.31.206 12/28 12:48
: → drinkmuffin: 因素 加上上線環境 你很難全部都告訴 42.71.31.206 12/28 12:49
: → drinkmuffin: AI 變成還是要人去判斷要做什麼 42.71.31.206 12/28 12:49
: → drinkmuffin: 如果是多程式服務 互相影響到 你要怎 42.71.31.206 12/28 12:49
: → drinkmuffin: 麼告訴AI? 42.71.31.206 12/28 12:49
: → drinkmuffin: 下咒語下半天的工夫 人工早就處理好 42.71.31.206 12/28 12:50
: → drinkmuffin: 了 42.71.31.206 12/28 12:50
現在ai最大的缺點就是你說的狀況
ai 可以透過大數據餵出可能性分佈
因此，ai的回覆很容易能對應到問題
但是ai 其實不懂為什麼
譬如，
ai 能讀一萬張工業風格的裝潢照片
ai 能歸類出工業風的可能要用到鐵件
但是ai可能會把鐵件用到人類覺得奇怪的地方
也就是過度推理
現在ai 已經不用擔心資料不夠
而是要擔心怎麼判斷哪些資料可以用
現在ai需要的其實是過濾器
只要有過濾器
就能幫助ai 用他們的方式了解世界
最近我有看到有人在寫這個
（商業網站不爽不要點）
https://blog.iegoffice.com/spct-intro/
https://blog.iegoffice.com/esat-intro/
https://blog.iegoffice.com/sdt-intro/
這類的東西會越來越多人在寫
ai 只會越來越少犯人類一眼就會避開的判斷錯誤
譬如你說的人工早就處理好了
那可能是一張設計圖
但是ai 卻是一秒上百張
效益就被拉開了
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