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..

AI革命 台灣的新機會

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。......

(全文)

|延神閱讀|《人工智慧的未來

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