噓 Huffman: 炒作 02/08 14:11
推 ypc1994: 會計師事務所最懂AI 02/08 14:15
噓 miname: AI喊了幾十年了，從圖靈就開始做了 02/08 14:26
推 nikolas: 雖然很久以前就有 但當時的硬體跟現在的硬體能比嗎? 02/08 14:30
推 ariz283: 以前又沒有這麼強大的老黃跟TPU 02/08 14:42
推 ariz283: 而且光論神經網絡發展 以前是單純的神經網絡 現在發展到 02/08 14:46
→ ariz283: 多複雜 CNN RNN GANs 加上增強學習那邊的發展 能一日而語 02/08 14:46
→ ariz283: 嗎？ 02/08 14:46
噓 miname: 人工智慧不是只有類神經網路，幾十年來其他研究才是主流 02/08 14:48
→ ariz283: Then? 沒人說忽略了ML大範圍的Q-learning SVM stochastic 02/08 14:54
→ ariz283: decision tree等等的發展吧？重點應該是 與其一直說以前 02/08 14:54
→ ariz283: 就有 不如好好認真看看今日的發展對人們生活的改變 比如 02/08 14:54
→ ariz283: 以前估狗這麼強大嗎 02/08 14:54
→ ariz283: 一味矇住雙眼 跟 一味跟風盲從都是不好的 02/08 14:54
噓 miname: AI一直都很重要，你家洗衣機也有用AI，你會想裝1080在洗衣 02/08 14:55
→ miname: 機上面嗎？砸計算量的話深藍就幹過了 02/08 14:55
噓 miname: AI一直都有進展，DNN只是其中一個里程碑，沒啥特別的 02/08 14:59
→ ariz283: 算量力一直以來都不是全部 演算法才是重點 但如果沒有算 02/08 15:03
→ ariz283: 量能力 再好的演算法也難研究發展證明也難應用 誰說洗衣 02/08 15:03
→ ariz283: 機不能應用 誰說輕量型的邊際運算不會普及 讓我們生活更 02/08 15:03
→ ariz283: 聰明方便有效率才是重點 但並不是為導入而導入 現在的重 02/08 15:03
→ ariz283: 點該是了解技術能為自己的產業工作做到多好的改善與改變 02/08 15:03
→ ariz283: 而不是一味待在過去 守舊不是壞事 但是要都了解了才選 02/08 15:03
→ ariz283: 擇守舊 那才是真正的與時俱進 02/08 15:03
→ ariz283: 沒啥特別的？語音辨識技術 聊天機器人 能一直改善的視覺 02/08 15:07
→ ariz283: 辨識 文本產生 自動語言翻譯學習 人臉自動產生 這些以前 02/08 15:07
→ ariz283: 能靠數據做到會自我改善的表現？ 02/08 15:07
→ WenliYang: 別擔心 等軟硬體成熟了 台廠再跟進metoo costdown! WIN 02/08 15:09
噓 miname: 你說的應用2012年前都有了喔，我以為衡量演算法好壞其中一 02/08 15:11
→ miname: 個指標是複雜度，好的演算法不需要大量硬體資源也能跑 02/08 15:11
→ ice80712: svm早就落伍了 現在很多商用的都是dnn 02/08 15:14
推 ariz283: 凡事都有階段性的發展 一直一直往前走的 不可能一蹴而就 02/08 15:17
→ ariz283: 而軟硬體互相的搭配發展進步 不可能就斷定日後就不會更 02/08 15:17
→ ariz283: 好 而與其去鄙夷否定 不如拋下驕傲 正視 才是重點 02/08 15:17
→ elements: 早期的圖像語音識別應該是爛到有目共睹。目標的確不是 02/08 15:21
→ elements: 新的，但是DNN逐漸成熟後這些成果都大量進步，的確DNN 02/08 15:21
→ elements: 不是就代表AI，但他的貢獻我想不是普通而已。 02/08 15:21
→ cityhunter04: 想做永遠不嫌晚...但問題是老闆不想花錢！ 02/08 15:23
→ zhi5566: AI是不是雷不知道 還沒出現殺手級產品 目前應用炒股蠻威 02/08 20:04
噓 checkmarx: 87pwc 02/09 09:09
推 a866662: 現在洗衣機應該很少有人工智慧喔 只是一些指令而已 02/10 11:53