昨天經網友告知，有這個地方以我為例在討論有關AI與影像辨識的問題，我也參與討論之後，覺得與版主及多數參與討論者的觀點是很一致的！可見所謂「AI」的神秘面紗已經被專業人士慢慢揭開！大家即使不是深入直接研究AI或影像辨識核心的人，也已經務實的理解討論那些AI與傳統科學發展的技術之間的關係了！

我認為很有趣的一個觀點是：版主很明確地將車牌辨識與人臉辨識，視為與那些以CNN為基底的AI是不同類的技術！對此我深表認同肯定！如果以CNN為基礎，是不可能開發出目前市售的精確的車牌辨識或人臉辨識的！這一點也是我一直大力批評狹義的「AI」，想釐清的一個被AI支持者刻意模糊的事實：

傳統主流的影像辨識根本與那些ML、DL與CNN技術不同，也一直不必引進或依賴這些技術走向更好的境界！我就是一直以傳統影像辨識的技術為基礎研發進步走到今天的一個業者！我也相信我絕對不會是唯一的一個這種人！反而認為我這種人才是影像辨識研發業界的主流！所以當我看到那些AI被過度炒作到似乎已經是「影像辨識的主流技術？」我的老師魂與學術魂就爆發了！

我想最重要的建議與結論就是：如果你想在影像辨識領域討生活，絕對不能只學那些ML、DL與CNN！更重要的還是基礎的影像物理科學！真正有用的影像辨識絕對不可能只依賴資料統計就產生所有「智慧」的！即使那種AI技術在很多議題上有用，但真實堅實的影像辨識科學一直屹立在那邊！沒有任何退流行或被那些「AI」技術取代的問題！

我們這種人尷尬的是「AI」這個名詞被ML、DL與CNN這類技術所霸佔，好像不用那些技術就「不AI」了？「不夠智慧」了？事實上我們這些以堅實科學為基礎的技術，才應該是更有「智慧」的AI技術，卻很尷尬的不好意思說我們是「AI」？如果網路上漸漸有專業意見釐清這些AI名詞的誤導與濫用，我想不管最後大家如何定義認知「何謂AI？」我都沒意見，讓更多人知道事實真相才重要。