現在的AI科技廣告常常會誤導大家的認知，讓大家相信精準縝密的科學事實研究過程不再重要，也不再必要了？任何人只要收集夠多的資料，交給機器學習、深度學習或神經網路的數學模式去「學習」或「訓練」，所有人類的智慧就會自動重現在經過訓練的模型之中？作為RD，認真讀書、思考與分析研究事實好像都沒必要了？只要去多上幾堂ML、DL與CNN的課程，買齊能使用GPU的軟硬體就AI了？真的如此嗎？錯得離譜了！

我認為這是神話，也是騙死人不賠命的鬼話！事實是：只有邏輯簡單且重複率高的現象才能夠使用那些技術來模擬出人工智慧，稍微複雜或重現率不高的狀況就幾乎無法經過資料訓練得到好結果，即使勉強執行，成本效益也極差，這種模式的AI研發只會使更多人破產，讓地球暖化加速，世界末日更快降臨而已！

我認為要實現AI就跟一般人的學習過程一樣，不是拿大量題庫練習或死背很多教材就可以達到好結果的！即使真的可以因此考上好學校或證照公職，我們也必須知道：當然有更簡單聰明的方式可以達到一樣的目的！就是好好「理解」實際問題與狀況！「想出」解決問題的最佳邏輯與程序！

簡單說，就是聰明人讀書靠理解思考多於背誦記憶，現在大家說的「AI」技術卻只是最低階的記憶與背誦而已，完全放棄可以經過理解直接建立更精簡解決方案的可能性！所以稱讚它們是「先進」與「未來」的科技？實在是太荒唐太可笑的過譽高估了！現在如果我們看到有人懸梁刺骨的死背死讀書，都會笑他們太笨了！有太多網路影音教材都可以讓我們不必經過死背，看看就懂很快就獲得智慧了！

如上的貨櫃碼辨識就是一個有趣也值得思考的案例！因為貨櫃必須強壯堅硬又不能浪費太多鋼材，所以側面會做成凹凸浪板的狀態，於是噴漆其上的貨櫃碼就會出現胖瘦不一的現象！因為角度關係顯得太瘦的7就會跟也有個頂部突出的1字很相似！就容易誤認7為1了！這就是我說邏輯有點複雜的狀況了！而且你很難獲得夠多的這種例外資料進行有效的機器學習或訓練！

怎麼辦呢？其實只要能理解事情會發生的原因，即使我只有一張這種影像資料，都可以很快也很正確的做出可以隨時正確辨識這種「例外」影像中貨櫃碼的程式！也就是使用者需要的，很「AI」的程式！雖然基本的程序很容易將7誤認為1，但是一算檢核碼就知道有錯，我們就可以回頭檢視視，只要確定有這種現象，微調參數或「嘗試」將7改為1試算一下檢核碼公式就可以準確糾正這種錯誤了！

我的影像辨識程式就是這樣由簡而繁漸趨於完備，也就是越來越「AI」的！這需要我的知識、思考與努力寫程式做實驗，但是不必用到太多資料，也不需要像虛擬貨幣挖礦一樣，耗費超級巨大的電腦運算量！所以我可以很便宜很快速地讓我的AI升級，就只是使用一般電腦一兩小時的工作時間而已！

所以當我們承包各種影像辨識專案時，我們的報價遠遠低於那些使用ML、DL與CNN等「AI」技術的團隊，研發時程也遠遠短於那些團隊，辨識率還總是比他們好，辨識速度也更快很多！更不必逼客戶買昂貴的GPU周邊設備！我們完全沒有削價競爭的意思，數十萬收費兩三個月完成，只要有案子做，月薪還是可以達到市場行情，絕對不會餓肚子的！

但是報價高出我們好幾倍的AI研發團隊卻常常錢不夠用，做不出預期成果還會賠錢破產的！大量資料與高運算量都很燒錢的！而且我沒聽過甚麼影像辨識專案用那些AI技術順利完成賓主盡歡的例子！倒是不斷聽到那類AI公司不堪虧損不支倒閉的例子！甚至我們承接的辨識專案也多半來自那類AI公司失敗的爛攤子！我們每次都可以完美救援成功的！

影像辨識市場的實況就是這樣子的！但是現在所謂的AI技術宣傳廣告的勢力太龐大，泡沫吹得很大但還沒破滅，所以很少人願意得罪當道說實話的！大多數還能合理經營中的影像辨識公司，包括我們在內，都「不是」仰賴ML、DL與CNN過日子的！希望這個AI謊言泡沫可以早點爆掉，大家就不必再曖昧尷尬的被迫說謊了！