吳誠文：12強台灣奪冠非偶然 主權AI續助威體育發展

全台灣都還沉浸在奪得世界冠軍的喜悅中，連AI也來湊熱鬧了？我認為這則報導中說的內容都是事實，現在的運動科技除了基礎醫學與人體工學上的研究之外，與以往最大的不同，就是會統計歸納整理各種已經數位化的運動員與運動場上的資料，來決定如何進行訓練以及場上的戰術戰略！嚴謹的科學加上統計資料呈現的機率趨勢，這就是運動場上的AI了！

堅實明確的科學原理當然是我們要做出最佳判斷時最可靠的朋友，但是當我們要處理的問題太過複雜，或是科學原理還沒發展到可以完美解釋所有現象時，如機器學習等基於機率統計學的技術就是最佳幫手了！如何調整球員的投球或打擊姿勢？才可以獲得最大的機率將對手三振或打出全壘打，是統計學擅長的事情，只要他們有足夠的資料進行統計！但是當然不是百分之百保證成功的！

試想一下，投手投每一個球時要面對的複雜狀況，要在每一球投出之前都做出完美的物理解題推算太困難了！但是從過往經驗中以結果論，在概略的已知條件，如對手是左打或右打？是喜歡推打或拉回式打擊？投手本身是左投或右投？球速在甚麼區間？有幾種擅長的球種？以十來個參數統計出成功率最高的選擇是比解需要考慮上百個條件的物理問題簡單很多的！這不就是電影「魔球」想表達的概念嗎？

事實上，之前人類文明發展經過的幾千年，當我們對近代科學還很無知的渾沌年代，我們其實都是使用類似現在的AI統計學應對所有問題的！各種巫術命理等等其實本質上如果有可靠的部分也都是基於前人經驗的統計，何時會有東風？也是古人機率統計出來的AI判斷！這種「AI」概念自古就有，絕對不是超越科學的全新概念！即使是新概念，也絕對不是超越科學原理的神奇技術！

現在的AI與古人的AI最大的差異是資料的來源與數量大不相同！古人需要很多個世代才能累積的模糊資料，能做的統計工作十分有限，所以當近代科學興起，我們可以掌握到更精準的原理原則時，古人的「AI」就被輕視冷落了！直到幾百年前，占卜算命都還是很嚴肅的國家大事，現在應該沒國家會這麼做了！

現在因為電腦數位化資料的出現，網路也將電腦應用推廣到每個人每件事，我們可以使用的資料變得非常可靠還非常巨量！即使我們無法解析出所有資料事故的成因，只以結果論從大量資料中統計出成功機率最高的方式，就可以做出很多更準確的決策了！這就是近年AI技術取得很大成就的方式與原因了！

回到12強奪冠的賽後分析也說這次的敵情偵蒐做得非常完整！每個對手的過往資料習慣都是我們情蒐「AI」資料統計的內容，知己知彼之後教練團與球員就知道用甚麼方式投球或打擊會有最高的成功機率，比盲目憑個人感覺做的判斷當然成功率更高！這就是「AI」的效果了！讓資料統計幫我們做出更好的判斷！

雖然我日常總是批評這些AI科技在我擅長的影像辨識領域中是橫柴入灶，沒有太大用處！但不表示我反對那些AI科技！也不代表我會否認那些科技在其他領域的極大成就！我都有認真學習思考的！我也希望所有人都可以對AI科技的內容與涵義有更深入全面的了解！才不會被有心人士用AI的迷思詐騙了！

首先我想提醒大家的就是不要「迷信」！如前所述，現在大家說的以機器學習為基礎的AI本身並沒有超乎科學原理的神力與準確度！統計學是基礎科學難以個案處理時的便宜行事之計！如果某些議題領域如我日常處理的影像辨識，其實資料(數位影像)是很確定的，就不需要用統計學(AI)去猜測了！那不會比用科學原理精準解題效果更好的！

就像你可以用生成式AI做出美麗的廣告設計圖，但是絕對不能用它們設計太空船或任何精密儀器！風險太高了！需要所有細節都絕對可靠的設計時，我們還是必須仰賴精準踏實的基礎科學的！正如影像辨識如果需要98%以上的辨識率時，這種統計學AI是不可能比傳統科學做得更好的！應該說是根本做不到！

能像人一樣作複雜精準思考的AI現在沒有，如果有人要你相信有？那一定就是詐騙無誤！深度學習就是這種詐騙典型的幌子！它會讓一般人充滿期待，以為會有出人意料的智慧產出？但是理論上它們就是不可能比科學推理準確的，頂多到極限就是非常接近科學推理而已！而且付出的成本還高過傳統科學研發方式至少數十倍！最終會賺錢的絕對不是使用者，是兜售這類「AI」技術工具軟硬體的人！其他人都是詐騙的受害者！