Re: [問卦] 為什麼AI 這2-3年進步這麼神速?
其實就三十年前的演算法,電子炒過一堆領域後換它,有人說只是聊天那就太膚淺了,最近一次的突破是底特律警方利用AI辨識抓通緝犯,結果錯抓到個孕婦還是個尼哥,被求償一億美元,就技術人員的說法,這類演算法對有色人種很容易誤判,嗯,翻轉時代來臨了。
※ 引述《soulmola (肥宅的教育不能等)》之銘言:
: 雖然我小時候就聽過ai了
: 但那時候也沒像現在這樣
: 生成式XXX 百花齊放
: 給個一句白話文 只要不是文盲會下指令
: 都會用…
: 文案程式期刊整理短影片醫學行程規劃查資料
: 雖然不完美 但快要萬能了
: 不敢想像再過10年會是什麼畫面
: 八卦?
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人腦對有色人種的誤判率你知道有多高?
推
多高?
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江國慶 王迎先 拜託啦 隨便想就2個
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低能兒還要我講才喔喔喔喔是喔真的假的
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上面那張好難
推
推文圖真滴難= =
35
首Po雖然我小時候就聽過ai了 但那時候也沒像現在這樣 生成式XXX 百花齊放 給個一句白話文 只要不是文盲會下指令 都會用…11
阿肥外商碼農阿肥啦! 先說一下,你小時候聽到的AI這個多半是指符號主義跟控制論這派,這派興起大概就是19 80年左右,主要就是從集合論跟控制論下手,當時的電腦科學家相信只要窮舉人類的邏輯 符號跟搭配控制系統工程就可以達到人工智慧的入口,不過後來發現這種根本無法模擬出 人類的模糊性更糟糕的是隨著系統越來越複雜抽象邏輯會發生衝突等現象,所以符號主義21
我剛好研究所讀資工領域的。 你應該知道在這次AI大模型震撼世人之前,電腦科學界在紅啥嗎?? 就是Big Data,大數據,資料探勘。 但是因為"算力"不足,所以在十年前,幾乎都是關注於儲存與基礎處理而已。 譬如NoSQL數據庫與一些簡單的資料探勘,那個時候SVM分析歸類資料可火的。2
近期AI成果一個很重要的因素是從 ‘‘有限’’解放到‘’無限‘’ 有了一定程度的‘‘無限’’作為能力 能做到的事顯然就變得強很多 我們可以稍微回顧一下深度學習AI的發展 2012年Nvidia的GPU被用到圖片分類問題上 其實1970年代就已經有相關技術 但是很吃算力 與其讓電腦慢慢學習特徵 不如人工研究怎麼抓特徵10
我在2005年寫的論文是有關類神經網路解問題,那時雖然有matlab裡的工具箱可用 但論文的問題不適用,所以用數學式跟寫神經元程式一步一步弄出來 然後寫完模型後還要讓他學習,光一個改變參數就要讓他學習四個小時才能有答案 以前的電腦算力不足,軟體無法搭配,AI學習速度非常之慢 這幾年的電腦算力提升不少外,一些創新的網路模型也有出現,也有軟體有現成工具1
你電腦電子資訊領域就算硬體軟體再發達再先進 二類組領域還有文組領域的 會認為當你把一疊資料讓電腦去運算 就可以製造出 當你在烹調任何食物的時候 什麼時候要加鹽巴嗎? 什麼時候加味精? 什麼時候加胡椒
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Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師這篇應該算是AI勸世文 如果你之前沒有任何工程背景,想要直接轉入AI的話,那真的是建議放棄。 AI發展至今,其實要入手真的非常容易,某種程度上只要知道如何呼叫API (Python為介面)就可以完成很多事情。 我經歷過幾個用deep learning的實際例子,都是要解決既定的工程問題,12
Re: [閒聊] 美術系怎麼看待這次Ai繪圖事件?前陣子剛好因為工作需求做了一些AI研究 我之前的工作設計到語音辨識領域,就個人實際測試經驗來說 現階段AI的確在很多部分無法取代人類 現階段無法取代的原因不少,個人覺得主要是兩點 1.演算法有限制1X
Re: [新聞] ChatGPT的「幻覺」根本無法解我快笑死了 語言學教授連發言資格都沒有,你懂AI嗎? AI 的模型有幾種 ? 光是目前就有數10種以上 例如最早的 線性迴歸 決策樹 分群 分類 類神經網路2
Re: [問卦] 嘴得一口好「AI」的都是什麼人啊?就是啥都不懂的人啊... 沒聽過無知近乎勇? 你真要說那些電子化不管軟硬體都是AI啊... 啊如果是說這幾年崛起的AI那就比較侷限在演算上用統計的方式去決定吧... 像之前瑞士不是有新技術幫助癱瘓者重新能夠運動...3
Re: [問卦] 沒人發現宇宙一直找不到其他生命很詭ai是比外星人可以期待的 簡單講 人腦神經元連線絕對是跟雞肉上的肉絲一樣有物理鍵 而ai訓練後的檔案可以有功能的也是一堆物理權重量 現在的GPT4跟GPT1比進步神速
爆
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[問卦] 我對賣油很熟,有問題可以問我17
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