如何設計和管理AI產品?

我天天批評以機器學習領銜的假AI，但是也天天認真搜尋閱讀這類真正用ML從事AI工作者的文章！我所以會持續關注這個議題，主要原因是太多人因此被誤導受騙，虛擲了太多時間金錢卻一無所獲？就像你看到很多親友被詐騙時，就是忍不住會在群組發言提醒大家不要上當一樣！

這種文章對於關切AI與ML的讀者很重要！因為真的有以此(ML)為業還獲得一定成就的人存在，才會有人請他(她)寫這類文章跟大眾分享經驗，這表示ML不完全是空穴來風，我不能一桿子打翻一條船！其實我也希望ML真的可以幫助到我日常需要做的AI研發工作。看他們的文章絕對比看本身沒用ML做過任何實務工作的玩家或教授或「大神？」胡說八道有意義。

但是每次仔細看這些有實務經驗的專家寫的中肯文章，你只會看到ML的適用範圍實在不大！譬如需要高精準度的影像辨識根本就不適用以統計學為基礎的ML！這和我這個影像辨識業者的看法完全一樣！別有居心的AI(ML)詐騙者總愛蹭影像辨識的熱度？暗示機器學習可以在影像辨識上發揮神效？但事實是幾乎「每一種」影像辨識應用都是如下，真正ML實務專家所說：「應避免使用ML」的！

試問：車牌辨識、指紋辨識或人臉辨識，可以用猜猜看的嗎？可以只有八成辨識正確率嗎？所以我才會把標題那句話當口頭禪：「機器學習＋影像辨識＝詐騙」！因為據我所知，真正已經商業化的影像辨識產品，幾乎沒有一種是以機器學習為主要工具開發的！硬說ML是輔助開發工具都很勉強，因為成本高很難用也沒絕對必要，我天天都在實務工作中證明此事。

如上有豐富實務經驗的ML專案經理所說的肺腑之言，真正適合ML的工作項目她如是說：

我看到的是她說：ML根本沒有比較簡單好用！即使有了ML，你還是需要知道沒有這項工具時，開發一樣目的軟體所需的所有知識與實況！而且還更困難！最終的成效呢？也不是可以得到精準神奇的確定答案！只「適合用於協助決策與預測」？所以這種有豐富實務經驗的ML專家，清楚認證了：ML依舊只是機率統計學！Nothing more, nothing less!

對我的實務工作來說，就是必須釐清：機器學習到底哪一個具體成就可以讓我比使用正規的科學方法更有效益？開發出更快更準的影像辨識軟體？我真的很認真想找到這個技術答案！因為對我的事業會有極大的幫助！但是七八年了！完全找不到！所以我才會提醒對此存有浪漫幻想的客戶說：

機器學習＋影像辨識＝詐騙

不是因為我跟機器學習有仇！而是我找這個傳說中的仙丹妙藥七八年了！完全一無所獲！反而看到越來越多仙藥不存在的證據！你還要尋寶嗎？小心不要投資太多，以免傾家蕩產哦！