前幾天有客戶詢問我能否協助開發他們將2D點陣圖轉化為3D建模所需向量物件的自動化流程？一開始我誤解低估了他的需求，但昨天開工日研讀了他們提供的論文資料，也跟他們線上會議討論之後，我推辭了這個案子！我沒多厲害，常常未戰先敗直接認輸的！我可沒有那些AI詐騙集團那麼大的膽子！為了騙錢假裝是大師？甚麼都會作？我不是神棍！只是一個水電工與科學家而已！

如上圖，他們需要的「自動化」程序是一個可以根據光影變化自動調整產生的扭曲網格！如果是色調變化小而緩慢的區域，網格就應該比較稀疏，變化大的地方就應該變得密集！每個網格線的交點，其實就是一個必須提供明確顏色資訊的節點！每一個變形網格內部的顏色則依據這些節點資訊內插產生！

一旦這種資料架構建立好了，後續的設計者就可以自由的縮放、平移、甚至旋轉扭曲這個物件，它內部的顏色表現都會很自然，與原圖幾乎完全一樣！這就是現在的動畫科技的基礎工程了！我曾是數位遊戲設計系的教授，我知道的！但是顯然這種工作很困難很抽象，目前還無法自動化，都要靠有經驗受過訓練的「師傅」才能做得好！

他們希望我可以設計出一些老師傅等級的軟體，取代一些費力的人工手動設計過程，我也很想啊！但是何謂變化大小？其實是一個很抽象的概念！即使叫他們熟練的工作人員使用工具軟體拖曳調整出來的網格都不會很一致，表示其中有很多的不確定性，那是一個非常抽象，不確定性很高的判斷過程。我不會被複雜的數學幾何運算嚇到，但是我知道GIGO的道理，如果某個程序不合理我亂猜決定下一步，結果一定是垃圾！

換言之，同一張圖同一個設計師，早上下午做的結果都可能不一樣！我的程式邏輯應該如何建立呢？如果要用現在流行的AI機率統計的方式「學習」到設計師的經驗，那要多少資料才夠啊？如果我可以用演算法模擬出設計師的邏輯，只需要幾張圖，要逆向統計出他們的經驗值呢？那至少要幾百張圖啊！

加上這種設計工作的流程相當繁複，大約有七八個工序吧？如果一個過程就需要幾百張圖來讓電腦「學習」？那七個資料處理過程呢？100張圖的七次方是多少呢？哪一個需要研究這種議題的客戶可以提供那麼多資料呢？即使客戶真給了那麼多資料，他們要跑資料到可以收斂，不只是耗時耗電，過程中需要處理的數學模式與不確定性比用我的演算法研究方式還複雜！工期會是幾年呢？等客戶老闆的孩子長大接班當CEO了，這個專案都還沒完工吧？

所以我很誠實的說：以我目前的技術，我做不到！要能做到的前提是這些「師傅」腦袋裡的經驗邏輯，經過長期研究變成明確的學術資料，目前他們給我的論文只是一個起點，還不夠我據以寫出可以大致接近一個普通設計師能力的軟體！我硬做出來的軟體一定很笨，不可能會被客戶接受的！他們一定寧願還是用人工作那些工作，所以我不會為了短視利益浪費彼此的時間與金錢的！

其實我的客戶是個聰明人！甚至也會自己寫程式做了一些相關的研發，他也知道這個研發很難，未必可行，但是他擔心的是：會不會他的同業找到一個武功秘笈？或是一個AI大師？忽然就做出這個軟體，他的事業不就受到重創了？就像一百多年前的貨運行，大家都用馬車載貨時，天下太平！

如果有某個競爭對手忽然開始用卡車送貨了呢？他希望自己即使不是第一，也必須是第二第三，不能被AI時代突襲忽然被拋在後面！他自已很努力發現做不到之後，認為我有兩把刷子，應該比他更厲害一點，所以找我問問看！如果連我都說做不到，他至少多一點信心安全感，他的競爭對手應該也不會忽然讓他難看的！

我的說法很像我對自駕車的評論！我說：「你的擔心是下一個世代的事情，至少是三十年後吧？」他是一個剛創業不久，孩子都剛出生的年輕人！所以到他老得跟我一樣(>60)即將退出職場時，他擔心的事情才可能出現！在我的眼中AI的世界發展就「必然」是如此的！比這種觀點發展更快更突然的AI，99.999%就是詐騙！信不信由你！

到此忍不住又要酸一下那些假AI科技了！其實真實世界的AI需求中，真正需要ML或CNN的實際案例少之又少！使用傳統科學與演算法才是AI研發的正途！我根本不用ML與CNN做這個行業，不但沒問題，反而大佔優勢！這個世界還要被ML與CNN迷惑混淆多久才會醒悟呢？我是這個亂象的受益者，你們呢？都是受害者！但是你知道嗎？