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📌 我对人工智能、深度学习的一点看法 - YouTube

Original URL: https://youtu.be/fd30E3GxsR8

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好的，這篇文章我為您整理成以下五個部分，以繁體中文呈現：

**❶ 總結 (Overall Summary)：**

這段影片中，講者分享了他對人工智慧（AI）和深度學習的看法。他從早年對AI的失望和不信任，到近年被深度學習的突破性進展所震撼的轉變過程。講者回顧了早期AI基於規則的方法，認為這些方法在解決複雜問題時存在局限性，無法達到工程上的嚴苛標準。他對當時的AI研究持負面看法，認為很多成果是誇大其詞，無法實際應用。然而，深度學習的出現，特別是2012年以後的發展，例如在圖像處理和匹配上的應用，以及大語言模型的出現（如ChatGPT）和特斯拉的FSD，徹底顛覆了他原有的認知。他提到一個同事利用大語言模型解決工程問題的例子，讓他意識到深度學習是一種基於數據驅動的新範式，與傳統基於規則的方法截然不同。講者將深度學習比作數值解，強調它可以通過大量的數據和複雜的函數逼近真實世界的複雜問題，而不必拘泥於尋找解析解。他認為，AI的發展正處於黎明前的黑暗，未來將在工程應用方面有更大的突破。他鼓勵大家擁抱這項技術，並給出學習AI的建議：從AI概論開始，然後是機器學習，最後深入到深度學習，並強調實踐的重要性。總體而言，講者從一個AI懷疑論者轉變為擁抱者，並分享了他學習過程中的思考和感悟。

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✔︎ 觀點 (Viewpoints)
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* **早期AI的局限性：** 講者認為早期的AI研究（80-90年代），基於規則的方法雖然在某些領域（如語音處理）取得了一些成果，但整體上無法解決複雜問題，缺乏整體性的解決方案，且不夠可靠。
* **評論：** 這是對早期AI發展的一種客觀評價，點出了當時技術上的限制。
* **對AI的不信任：** 講者在多年工作中，認為AI在工程應用上無法達到100%的可靠性，無法承受任何風險，因此對AI持懷疑態度，甚至認為是騙局。
* **評論：** 這反映了工程領域對技術可靠性的嚴苛要求，以及對當時AI技術不成熟的擔憂。
* **深度學習的突破性：** 講者認為深度學習在2012年以後的發展，特別是圖像處理、大語言模型和特斯拉FSD的出現，徹底改變了他對AI的看法，讓他感到震撼。
* **評論：** 這是對深度學習技術進步的肯定，並承認其在某些領域超越了傳統方法。
* **數據驅動的範式轉變：** 講者認為深度學習是一種基於數據驅動的新範式，與以往基於規則的方法截然不同，是思維方式的根本轉變。
* **評論：** 這點出了深度學習的核心概念，即通過大量數據訓練模型，而非人為設定規則。
* **AI的未來潛力：** 講者認為AI目前處於發展的早期階段，未來將在工程應用方面有更大的突破，並鼓勵大家擁抱這個技術。
* **評論：** 這是一種對AI未來發展的樂觀態度，並認為它將像當年的計算機一樣改變各行各業。
* **學習AI的建議：** 講者建議學習AI要循序漸進，從AI概論開始，然後是機器學習，最後深入到深度學習，並強調實踐的重要性。
* **評論：** 這是一個合理的學習路徑建議，可以幫助初學者逐步掌握AI知識。

**❸

✔︎ 摘要 (Abstract)
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* 早期AI基於規則，難以解決複雜問題 ⚠️。
* 講者曾對AI不信任，認為是騙局 😒。
* 深度學習突破，改變對AI的看法 ✅。
* 數據驅動範式，與傳統規則不同 📌。
* 大語言模型，展現AI驚人能力 😮。
* AI正處於發展初期，未來可期 ✨。
* 工程應用是AI未來重要突破方向 🛠️。
* 學習AI需循序漸進，並注重實踐 📚。

**❹

✔︎ 關鍵字 (Key Words) 和其他
：**

* 人工智慧 (AI)
* 深度學習
* 規則驅動
* 數據驅動
* 範式轉變
* 工程應用
* 大語言模型

**❺ 容易懂 (Easy Know)：**

想像一下，以前人們解決問題就像按照食譜做菜，一步一步來。但是現在出現一種新的方法，就像給電腦看很多很多照片，讓它自己學會分辨貓和狗，甚至能做出超厲害的畫！講者叔叔以前覺得電腦笨笨的，不會自己思考，但現在他發現電腦透過學習可以變得超級聰明！他鼓勵我們都去學學這個厲害的技術，因為它就像電腦一樣，將來可以幫助我們做很多很多的事情！

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✡ 謝謝使用 Oli 小濃縮 (Summary) ✡

▶ https://youtu.be/fd30E3GxsR8

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