※ 引述《rexrainbow ( hua)》之銘言： : ※ 引述《rabbit66376 (逸蒼雲)》之銘言： : : 先不討論AI如果真的可以自行編碼會產生什麼問題 : : 你覺得現代是可學習的AI比較多 : : 還是不可學習的AI比較多? : 那麼你得先定義什麼可以稱為"學習", : (中略) 事實上，解這我上面的這個問號時並不需要定義[學習] :) 因為這段問題主要目的是詢問[可學習的AI]比較好製作 還是 [不需學習的AI]比較好製作? 雖然有點不好意思 不過你問的問題，正好是我在下面問薩滿大的問題 因為他對於學習的定義有點模糊 我希望在他更清楚的描述以後會比較好討論 : 我先假設, 學習是一種找出關聯, 首先 關聯其實是一個很模糊的概念 所以當你假定AI可以不需查表就自行關聯的時候 你會發現 AI已經具備了相當於人類的學習能力 目前普遍的情況是，除了純粹的數字計算外 關聯必須透過查表 而表，則是人類製作的(等於說還是人類在作關聯) 事實上，人類的設計比AI更複雜(否則駭客任務的世界早就發生在現實之中了) 至於你要在資料庫的叢集當中 取差集、聯集還是交集可以看實際需要 還有一個有趣的事情 你提到了[個體]和[矛盾]的資料 其實如果是規格化的電子零件 應該沒有所謂的個體 而即便我們將[個體]廣義延伸到識別碼也算是個體的情況 在將資料歸檔以前，就會儘可能先忽略矛盾的部分 雖然對於相同規格的製品，在相同的參數下 不太可能有A識別為假(或是矛盾)，但B卻算出為真的情況。 : 　攻殼車沒事做了, 它有兩種選擇. 一是發呆-- 什麼也不做, : 二是到處走走. : (程式設計) : 1. 用眼睛看四周, 到2 : 2. 是否曾經看過? : -- 是, 到4 : -- 否, 到3 : 3. 到處走走, (人類自以為的解讀--好奇心) 回到1 : 4. 發呆 : 於是.... 攻殼車就一直走一直走, 回不來了. 太好了，一個經典的問題 [選擇] 你覺得攻殼車是根據[什麼]作[選擇]的? 我相信等你回答過後也會得出與我相仿的看法 ===================================== 題外話 如果塔其克馬背後的拉鍊拉開不是編劇小組，而是貨真價實的AI 也許我們就不會在這裡討論這麼久 --

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