這些叢林中的太陽能舊手機，可以監控盜伐和研究野生動物

昨天在電視上看到介紹這個發明的節目，主人翁是個跟我有類似背景，讀過物理系也很會寫程式的人。他有感於盜伐原始森林對地球暖化造成的嚴重危害，致力發明了這個超低製造與運作成本的監視系統，可以讓盜伐的活動立即曝光，被當地保育人士加以制止，成效已經開始呈現！

我印象最深刻的是他提到，矽谷所以能發達運作的一個重要概念是：「最少發明，最快應用！」我對此立即有感！任何新發明都沒有絕對成功的把握，也確定會很耗時花錢！如果你有具體應用的目標，最好的方式就是搜尋既有的科技加以組織達到目的！不該將成功的機會寄託於一個未知的新技術研發！

他的發明就是這個概念的具體實踐！用現成的小太陽能板替募捐來的免費舊手機充電，寫App程式利用手機既有的錄音設備錄音，再利用手機既有的無線通訊能力互相通訊，就可以在當然沒有完善基地台的原始森林中建立一個可以隨時監聽整個森林中任何地點動靜的監聽通訊網了！

我想最少發明的概念，應該是起於矽谷中有太多新創公司寄望於某些關鍵的研發，來完成他們的目標產品，但是研發新技術曠日費時還要花錢買設備做實驗，如果耗盡資金後，產品仍然無法及時上市賺錢，公司當然只能倒閉收場。客戶是不會在意或欣賞你用甚麼技術完成商品的！堅持新發明的意義只在學術界有價值，在真實世界是無足輕重的！所以商業導向的矽谷必然會產生這種指導方針！

對這個故事的主人翁來說，他的目標不是賺錢，做出產品也是給弱勢沒錢的受害者使用，當然不可能獲利的！所以更沒有人會「投資」讓他研發這個系統，如果他要實現理想，就更需要降低研發成本，所以他才會在受訪時提出這個理念！如果他不能做到，他的理想就會變成毫無意義的空想泡沫。

我很感慨的是：保護環境已經是大多數人的共識，多數人行有餘力也都願意捐點錢保護環境，但是事實上錢不能直接解決問題，反而可能造成一堆新的官僚機構浪費濫用了這些善意！真正可以產生具體效益的人卻未必可以得到需要的資金，是非難論，最有效的答案其實就是這種超省錢的具體實踐方式！只用私房錢，甚至不必跟老婆報備，事情就完成了！科技可以是這樣的！不必是錢坑。

暫且拋開對於天下事的關心，「最少發明，最快應用！」的概念其實也正是我在我的影像辨識事業上的現在進行式！表面上我好像很另類？大家都在瘋機器學習，瘋那種狹義的AI新科技，我卻常批評他們不切實際，我的影像辨識極少用到那些「新科技」，反而大量使用較「傳統」的影像辨識技術，也做得不錯！

對照起來，我就知道我的想法與這位高手相似，如果既有的「成熟」科技可以快速具體解決我的問題，讓我的目標迅速達成，產品快速上市，我為何要將成功機會寄託於還不確定可以使用的新技術呢？機器學習就是這種東西啊！我也一直在學的！但是如果無法確定有效，我應該為了趕流行非用不可嗎？

我面對現在所謂AI科技的具體壓力就是來自於此！我一直沒有排斥任何新的技術，不然我不可能在前面20幾年一直搶先學會最佳的Web與App技術，成為一個好老師與好的電腦書作者，從一個教程式的教授轉型成一個可以在競爭激烈的軟體資訊業界存活的業者！

面對AI的熱潮，我的學習態度與當年面對Web或App的崛起，是完全一樣的！但是這次我卻發現太多虛妄的假象與惡意欺騙的炒作！譬如機器學習的機率統計概念實際上是完全不適合用於高精確度的影像辨識實務使用的！所以我才會棄用機器學習，繼續採用OCR的傳統技術做為我產品開發的主軸！

我堅持的理念其實就是：「最少發明，最快應用！」機器學習對我的影像辨識事業來說，是一個未成熟未完成的新發明！我是個新創的小公司而已，我無法寄望等待機器學習可以完成我的車牌辨識，或絕大多數的影像辨識專案，我還看到業界幾乎全部依賴機器學習的影像辨識都卡關待救援之中！

所以在我的位置看影像辨識，我幾乎完全「棄用」機器學習是必然的務實選擇！我沒有成見，當我發現對我的業務有用時，我甚麼技術都會用的！我只是忍不住想告訴大家真正專業領域核心中，我看到的實況！真的跟外面宣傳的說法天差地遠！機器學習與影像辨識實務的距離還非常遙遠，你知道嗎？你相信嗎？你的AI影像辨識投資真的很安全嗎？你應該在意的！