台科大的盧希鵬老師的文章, 關於台灣發展AI的方向, 供參考..
2017-06-08 03:11 台灣科技大學 盧希鵬 聯合財經網
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「舊AI」的專家往往認為「新AI」沒甚麼，在技術上只不過是把類神經網路多加幾層，同時將輸入等於輸出，以算出特徵量，在功能上就如同回歸預測與因素分析的差別。在「舊AI」的機器學習上，人類有一項重要的工作是定義「特徵量」。像是在手寫阿拉伯數字辨識上，直接以像素（pixel）作為特徵量；在人臉辨識上，「舊AI」會先定義人臉的特徵（如兩眼瞳孔間的距離等等）；或是在預測股票時，「舊AI」也要先定義股票市場的特徵（如基本面、技術面、消息面等變數），再做監督下的機器學習（就是有老師告訴學習結果的對與錯）。機器學習的好壞取決於人類是否能夠定義出好的特徵量，「新AI」最大的貢獻就是電腦可以自己找到特徵表達的方式，不需要人類的監督教導，效果卻比人類找到的還要好，麻煩是，人類看不懂。......
｜延神閱讀｜《人工智慧的未來》
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