客戶告訴我，他們有很大宗的貨物是這種管子，五個管子會綑成一包！為了節省空間當然就不可能是正矩形，而是上三下二或下三上二的梯形了！好處是進入貨櫃裝載時，只要上下顛倒交替堆疊，就可以省下好大的空間了！但是之前光是假設貨物都是正矩形就夠我忙的了！所以直到上周他們才問我：能否處理這種梯形貨物的問題？

答案當然是可以！如上的具體效益是：如果不考慮實際貨物是梯形，一個貨櫃的橫斷面只能裝下四個這種貨物，這批35個貨物就必須動用到兩個貨櫃了！但是如果考慮是梯形，可以上下顛倒互相交疊呢？35個貨物就可以剛好擠進一個貨櫃了！運到美國橫跨太平洋的貨物，如果可以少一個貨櫃，省下的錢不就是我領薪水的來源了嗎？

其實客戶的裝載師傅應該是刻意出題目考我的！很顯然的，這種貨物重量不重，根本不會超重的！問題只是貨櫃的空間夠不夠用？以他們人工裝載規劃的經驗，35個貨物本來就可以擠進一個貨櫃的！但是如果使用我之前的「矩形假設」程式跑呢？那就一定不行的！

我會想寫這篇文章的重點就在這裡了！目前所有的ML、DL與CNN演算邏輯都還是緊抱著矩形目標假設的！我和這些演算法一個很重要的差異就是：我可以很輕鬆的跳脫這個預設的矩形假設！我甚至可以很簡單的告訴你，我是怎麼作到的？

我其實也是以矩形物件的假設開始做計算的！但是我會在載入資料時的屬性知道此貨物是梯形，可以上下顛倒的堆疊！所以如果此貨物入櫃時，發現左邊的貨物具有同樣梯形的屬性，他就知道自己可以「更靠近一點」！只要上下方向與鄰居相反即可，梯形的上下寬度差就是空間的紅利了！

如上的案例，原本只能放入四個貨物的貨櫃寬度，現在就可以塞進五個貨物了！高度本來就可以塞七層，4X7=28<35一個櫃子放不下，5x7=35就ok了 span="">！邏輯上通了，剩下來我只要修改程式具體畫出梯形的物件就好了！當然順便畫出幾個圓圈示意實際貨物的管子就更美了！

這種「額外功能」的升級改版，對於我這種業者來說，即使也不太容易，但是一定可以估算工程難度，穩健估算工期限時達標的！但是如果我是用ML、DL或CNN做的呢？那真的就不知從何著手了？我不是說：你用那些熱門技術就無法做到我做到的事情？而是用我的技術很簡單的升級維護工作，如果用ML就會變得異常困難！譬如必須增加很多資料，重新「學習」之類的！

對於「非ML」演算法來說，任何例外，即使是從矩形預設目標變成梯形，我要改程式時也是很容易的！但是以統計學為基礎的ML、DL或CNN，這都是極大的工程！你很難逐步解析你自己開發出來的軟體？這蠻奇怪的齁？但事實就是如此！

用ML的人通常無法準確追蹤自己的軟體判斷對或錯的原因？這很荒謬吧！卻是他們那種「AI專家」都無法辯駁的事實！知道這麼多內幕之後，你還會覺得他們(用ML、DL與CNN的人)很厲害嗎？比我這種只用傳統科技的人厲害嗎？多去拜訪請教他們吧！事實就是這樣的！我絕對沒騙你！