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關鍵特徵的辨識測量才是重點,類神經網路在此毫無意義!
2024/08/28 05:26:16瀏覽447|回應0|推薦6

以影像處理與類神經網路分級胡蘿蔔之研究

這就是一個典型蹭AI熱度的研究報告,從上面的流程圖中就可以看出,這個研究所以能成功產生價值效益,關鍵的步驟與工作內容當然是他們很合乎科學與人工經驗的找出分類依據的幾個特徵,用影像處理技術強化他們想知道的特徵,再做出精確的測量!

只要有了這幾個關鍵特徵的測量值,科學家完全可以繼續依照科學原理建立一個比傳統人工目視分類更合理更有意義的分類標準!譬如某個特徵會正比於胡蘿蔔素的含量,應該在分辨品質優劣時獲得加權,這個事實科學家知道,老農夫未必知道!何必還要使用複雜的類神經網路數學費力嘗試找出這些明確特徵與意義含糊的人工分類經驗符合的程度?

這完全是脫了褲子放屁多此一舉!老農的經驗絕對不會比依據科學概念建立的分類標準更精準更有意義。即使類神經網路(統計)可以學得跟老農夫的判斷一模一樣,也不表示事情做得更好!這是我們引進AI的目的嗎?把真正的科學擺在一邊,努力做出跟一般人一樣只用模糊經驗判斷的粗略分類?我相信如果沒有AI迷思,直接用科學態度做這個研究,一定會更省時省工效果還更科學更好!在此例中類神經網路根本是來亂的,一點加值效果都沒有

那為什麼就是有這麼多的類似影像辨識研究一定要扯上機器學習(ML)、深度學習(DL)與類神經網路(CNN)呢?就是因為大家都已經被洗腦中毒了!認為只要跟這些所謂的「AI」技術扯上關係,我的研究就「AI」了?就更有「價值」了?也更容易獲得關注拿到額外的政府補助了!這絕對不是基於科學的原因,只是一種媚俗遷就愚昧假科學的動機使然!

所以非常多的相關研究,甚至市場上的商品,即使根本不需要或不包含這些技術,都會橫柴入灶硬是說自己的研究與產品跟這些技術有關?國王明明沒穿衣服,都會睜眼說瞎話說自己穿著漂亮的新衣了?我覺得這就是目前一種集體失智的荒謬社會現象了!就像原子筆其實跟原子能科技毫無關係,但是當年認為原子科技就是最先進的科技,商人為了誤導大眾硬加上去的!如果是現在就會變成AI筆了!

其實科技就是科技,任何科技都是幫我們將事情越做越好的工具幫手,AI應該只是一種模擬人類智慧完成工作的概念,不必然是特定的技術!並沒有任何可以信賴的科學組織或機構明確定義「只有MLDLCNN才是AI技術」,其他技術都「不是AI技術!熟悉或想推廣這些技術的人當然希望自抬身價,獨佔AI的光環,但事實當然不是如此。荒唐的是:他們居然真的成功了!

所以現在大家都被嚴重誤導了!事實是MLDLCNN跟所有其他科技一樣,只是在某些議題上有用有意義,絕對不是萬能的!已商業化的AI功能其實多數都「不是」使用這些技術的!在影像辨識的領域,它們對於絕大部分的應用都是可有可無無足輕重的!我們公司這些年做了數十個各式影像辨識專案,都很順利獲得成功!我們也熟知這些MLDLCNN技術,但始終沒碰到必須使用它們的機會!總是有其他更省錢有效的技術可以做得更準確更好!

上面引述的這個研究也是一個很典型的案例,我相信研究作者自己也會同意默認我的觀點,他很可能只是受到指導教授與上級主管的壓力,被迫一定要扯上類神經網路的!因為這樣才可以幫教授與自己的研究單位爭取到較多關注與補助嘛!所以即使論文作者同意我的觀點,也一定不會公開承認的!因為人在江湖身不由己嘛!

做個科學家淪落至此真的很可悲!如果我現在還是某大學的教授,我應該也不敢如此直言不諱,戳穿國王沒有穿新衣,冒犯無所不在的「AI詐騙集團」的!因為現在所有學術界也都被「AI化」了!如果某教授公開說出我這種言論就是不想活了!不僅個人的論文、計畫與升等會被擋下,如果影響到學校的AI補助款,還會被開除的!

還好!我現在只是個商人不是教授,客戶最想要的不是產品的AI與否?而是有用與否?便宜與否?我只要能繼續做出便宜好用的影像辨識軟體,客戶願意買單,我就可以挺直腰桿暢所欲言,做個不必泯滅良心與科學求真精神的理想科學家了!得罪AI當道是沒關係的,只要能讓花錢買東西的衣食父母滿意就好了!

( 心情隨筆工作職場 )
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