以現在的狀況來說，我確實是以影像辨識的產品研發為業，也確實做得不錯！不僅車牌辨識產品賣得出去，使用一樣的技術做很多其他的影像辨識專案也都無往不利！除了我們估計還做不到做不好而婉拒的案例，只要我們接案，結果辨識率都是接近百分之百，辨識速度還都非常的快！在百萬畫素影像中，不管辨識甚麼東西？只要超過200毫秒(0.2秒)我們就覺得不夠好了！

我不諱言，我們確實是一個半路出家的團隊，我原本只是個海洋學博士，即使教了十幾年的程式設計，但我從來沒開過影像辨識相關的課程，在個人研究著作之中，也很少牽涉到影像辨識。我作影像辨識的基礎只是我的博士論文做過類似的數位地形辨識，以及一些30年前就已經出版的影像處理舊書。

我之前真的沒有想到這些年所謂AI技術的驚人變化！怎麼那些根本不認真分析個案事實現象的機率統計學居然變成主流的AI科技了？怎麼會這樣？幾百年來正統的科學發展都不是這樣在解決問題的！我們總是努力研究事實現象，充分理解掌握之後設計出可以盡量正確預測與判斷(辨識)的邏輯機制，也就是各種物理、化學、生物、地科或各種工程學中所說的定律，電腦時代之後只是將這些科學機制寫成程式更精準快速的運作而已！

務實求真求實的科學精神，幾百年來從文藝復興時代的伽利略、哥白尼，到牛頓與愛因斯坦都一直沒改變過！但是興起不過十幾二十年的所謂機器學習等「AI」科技卻隱隱然在暗示著：我們幾百年來的這些科學研究努力其實都沒必要？只要數據夠多，機器學習或深度學習就可以在極短時間內重現複製，甚至超越這些數百年累積的傳統科學能做到的事情？

我不是古人！我不是牛頓或愛因斯坦，如果真有這種可能性，我絕對不會感覺悵然若失，絕對不會誓死抵抗捍衛傳統科學研究的尊嚴！我一定會欣然接受這個充滿希望的新科技！趕快站在這個基礎上找到我的未來發展契機！現代人誰不會這樣呢？但是我真的做不到，原因是我知道現在大家以為的，以機器學習或深度學習為核心的AI根本做不到它們承諾的神蹟！

我再一次強調：我沒有想要否定現在這個所謂AI科技的價值，只是提醒大家它們被過度渲染誇張了！它們可以作到很多以前做不到的事情，但是大部分跟「人工智慧」的產生或建立茁壯沒有太大的關係。即使是現在大家已經看到的AI產品，你如果仔細檢視，就一定會發現，它們真正可以實用有效的關鍵都還是傳統科學的知識在主導研發，而不是機率統計的技術可以取代科學知識。

簡單說，大家都被誤導，被騙了！機器學習甚至深度學習都完全沒有可以取代真正傳統科學的任何神力！所有務實的AI研究一定還是以傳統科學知識為導師在進行的！現在被過度炒作的機器學習技術，只是一個甚至常常可以不必使用的輔助工具而已！它們絕對有用，但根本不是一個必要的項目！更別提它們可以取代傳統科學了！

我會在意這個話題的原因，是我自己的工作團隊始終都還沒引進機器學習或深度學習的相關技術，已經可以用傳統科學知識，加上程式設計的技術完成很多實用有效的影像辨識產品了！必須聲明：我們只是一個業界公司，不是甚麼學術單位！當然也不屬於任何學派，我們沒有任何學術包袱，如果某種技術好用，可以幫我賺錢，我們是絕對不會有任何堅持的！

我會如此放肆的批評大家已經奉為神明的AI科技(ML與DL)，其實是算準了我一定是對的！幾年後大家都會發現跟我現在知道的一樣的簡單事實與觀點，那時候我就可以說嘴了！我自己作影像辨識產品的邏輯其實很簡單，就是：「充分理解與模擬人腦對每件事情的認知與決策過程」！我的導師是幾百年來的科學知識，是幾億年來生物演化出來的視覺辨識目標的過程邏輯，而不是機率統計。

我對於別人怎麼作影像辨識毫無意見，你們越亂對我越有利！我只在乎我自己的作法對不對？是不是最有效率？如果ML或DL對我有用，我明天就會開始用！我是商人，不會跟錢過不去的！但是今天，我還是很願意大聲說：我的作法才應該是AI研發的主流思維，即使今天還不是，幾年後也一定是！繼續迷信ML與DL具有神力？你的麻煩就大了！因為你一定會因此浪費很多錢與時間，信不信由你！