AI發展真的是超乎預期!!! 美股代號：AMZN,NVDA,MBLY,GOOGL,GOOG – 美股狙擊手

AI的發展真的是超乎我們的想像!!

朋友flora分享一下最近看的東西，我覺得AI的發展真的是超乎我們的想像!!!

也許在不遠的未來，真的會顛覆我們對於問題解決的想像邏輯!!!

 

• http://technews.tw/2016/10/26/neural-network-nvidia-tesla/ 為何特斯拉拋棄Mobileye 擁抱 Nvidia

 

這篇論點是：

目前自動駕駛車，都細分成多個項目，像是辨識物體、辨識道路，最後再加以結合，所以無法確認電腦是否真的完全抓到開車訣竅，而NVDA做的事情是：讓汽車自己去開車，訓練類神經網路（Neural Network，NN），讓電腦掌握開車技巧。

ð  NVDA：顛覆過往的全新模式（AI）
以前自動駕駛車細分為各種項目，無法確認電腦是否完全抓到開車訣竅，但AI的訓練卻能使類神經網路「全面」掌握駕駛技術。一年內就有非常好的效果，這也是10/19 TSLA敢宣稱所有生產車款要配備全自動駕駛硬體裝置的由來，之後可以好好關注這個議題！因為若是AI成功，將對過去的產業鏈造成很大的顛覆！

ð  MBLY：舊有模式做到最好的影像辨識商
Mobileye可以在簡單的攝影機底下，運用軟體辨識行車過程中的危險物（辨識速度優+準確性夠，但前提是能見度高），並對其做出反應，這是在舊有思維底下一層一層分工後，做得很好的圖像辨識商，所以目前大多數ADAS的圖像辨識搭載MBLY的主因！目前MBLY搭載汽車數仍在上升中，隱憂是AI發展成功之後，現有ADAS供應鏈可能會洗牌，但目前MBLY仍是最受惠的。

2.　https://www.thenewslens.com/article/54437模糊圖片立馬變清晰，運算速度快100倍——Google推出「超解析度」怎麼辦到的？

 

這個新聞很有趣！這個演算方法也是類神經網路（NN）的方式，讓他從多個高解析度 vs 低解析度的圖片做學習，比現有最好的演算法快100倍，而且需要更少記憶體。遇到新的圖片時，他會去回顧過去學習過的資料庫進行調整，其實就像是alphaGO利用大量棋譜自我學習的模式！

ð  GOOG已經把AI的概念延伸，放到應用領域方面，年初看棋王對決的時候，還沒有感覺AI離我們這麼近，但我相信接下來AI相關演算法的軟體會越來越多！

 

Flora的看法：

• 以前的軟體，都是針對問題去想解決方案，要先有邏輯 => 才有辦法寫成程式，當假設越多，例外狀況越多，重複結合的判斷因子越多，寫出的程式會越複雜、計算越久、需要越大的記憶體空間。
• 但AI是用自我學習的方式，反而可以跳脫人為邏輯上判斷不足而產生出錯的地方（因為當變因很多時，是無法考慮完全，才要常常debug），AI的學習反而可以比A => B的程式邏輯更全面，只是目前都在發展中，AI的極限尚不知道，但AI若是這樣發展下去，完全顛覆目前我們現有的產業解決問題模式！
  （非若Ａ則Ｂ，而是像一個孩子一樣，從一堆經驗複雜訊號中學習）

 

之後關注：

• NVDA和TSLA自動駕駛車進度與狀況!!!! (可能改變整個產業)
• GOOG推出有關類神經網路（NN）的應用程式，如何改變生活與演算法

也許產業的變化，比我們想像的，更快更有趣！