Re: [問卦] 為什麼人工智慧在這今年炸開了
人工智慧分為3個領域
機器視覺
專家系統
自然語言處理
視覺在三葉蟲時代就有，已經演化3億年了
電腦特效遠超人類期待
去看去年阿凡達2就知道了
專家系統像是阿法狗，剛好是在預期之內
語言是人類獨有，其他動物沒有的，才100萬年
而且不是機械化的東西
所以之前聊天機器人跟白癡一樣
GPT使用的方式是模式辨識，也就是辨識大量語言的模式，再用機率去算
這個方法比起傳統自然語言處理，更像是機器視覺
所以才會像你說的有炸開來的感覺
事實上小孩學語言就像模式辨識，還不知道意思就先學怎麼用
我桌上遊戲設計聚會某個設計師的女朋友在教小孩，就發現小孩不懂髒話的真正意思
就先罵髒話，這個就很像是模式辨識
這樣大概了解了嗎?
--
※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.91.32.112 (臺灣)
※ PTT 網址
推
AI有辦法發展成像人類有情緒感情嗎?
→
因為有美積電
噓
AlphaGo是專家系統??沒懂多少就在大放厥詞
噓
阿法狗只會打圍棋拉
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首PoAI人工智慧是至少20年以前就在討論的東西 也許多人開發研究 那時候的聊天機器人很呆 沒辦法承先啟後完整的聊天 還會不小心就被玩壞調教成髒話智慧![[問卦] 為什麼人工智慧在這今年炸開了](https://i.imgur.com/rtuHvFNb.jpg "[問卦] 為什麼人工智慧在這今年炸開了")
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其實AI大家根本不陌生啊 AI寫出來的東西在去年以前俗稱“農場文” 就是由爬文機器人到處爬文兜出來的文章 怎麼現在冠個AI就不農場了？ 有沒有八卦？1
這一波是十年前的AlexNet才開始讓ML實用化 以往都只是研究 AlexNet橫空出世 GPU+大型CNN 辨識率高 忽然讓一堆人想到 啊幹 原來GPU能幹那麼複雜的事情 所以從2012年之後 ML/AI的研究如同雨後春筍呈現爆炸性的增長 ML從事的人多 想法就多 推出的模型多 成功的總會有幾個1
矽谷一定要有話題可以炒呀 不然錢要從哪來 區塊鏈炒一波之後就下去了 AR/VR 接手炒一波也下去了 現在換 AI 接手
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[情報] Tesla官方曝光了其神經網路視覺辨識成果影片： 來源： 在Tesla 官網的招聘頁面中，有一小段影片(應該是今天才放上去的)![[情報] Tesla官方曝光了其神經網路視覺辨識成果](https://img.youtube.com/vi/1cSw4fXYqWI/mqdefault.jpg "[情報] Tesla官方曝光了其神經網路視覺辨識成果")
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Re: [問卦] ChatGPT到底是炒作還是未來趨勢？！其實呢，ChatGPT這種人工智慧語言模型 真的很不簡單欸我覺得這種技術 不是單純的炒作，而是未來的趨勢之一 現在科技發展越來越快 人工智慧在各個領域都有很多應用3
[情報] 【AI資料科學家人才養成班第01期】更新(歡迎分享轉貼) (報名延長至2/7下午5時) 後疫情時代非接觸新經濟加速企業數位轉型，AI、電商、雲端經濟、大數據人才需求大增 。 訓後即具備「程式＋產業領域」雙重應用技術能力，從此踏進人工智慧資料科學領域，成 為最受企業歡迎的人才！![[情報] 【AI資料科學家人才養成班第01期】更新](https://i.imgur.com/U1MEZvGb.jpg "[情報] 【AI資料科學家人才養成班第01期】更新")
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Re: [問卦] AI產出的產品之間有關聯性嗎？: 阿肥碼農阿肥啦！有興趣可以看我在科技版的文章，看一下chatGPT的思維模式綜述。 #1Zxi_nPB (Tech_Job) 基本上，現在的深度學習突破的領域在學術界已經是一兩年前的舊聞了，現在所有的語言 視覺模型最好的成果都是基於Transformers(變形金剛)這個家族爆發性成長的結果。![Re: [問卦] AI產出的產品之間有關聯性嗎？](https://img.youtube.com/vi/e0aKI2GGZNg/mqdefault.jpg "Re: [問卦] AI產出的產品之間有關聯性嗎？")
[情報]Python人工智慧與資料科學人才養成班 2期【Python人工智慧與資料科學人才養成班第02期】（344小時） 深入了解數據背後隱藏的真相，建構AI專業的無限可能！ 人工智慧應用服務產業需求持續走高，全球市場規模上看251億美元！ 就來報名【Python人工智慧與資料科學人才養成班第02期】(全程線上遠距授課) 1.以「程式＋產業領域」雙重應用能力養成為首要目標，成為最受企業歡迎的人才。![[情報]Python人工智慧與資料科學人才養成班 2期](https://edu.tcfst.org.tw/web/images/about/type/1200/%E5%8B%9E%E5%8B%95%E9%83%A8.png "[情報]Python人工智慧與資料科學人才養成班 2期")
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