〈今天來談人工智慧〉

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      我昨天看到一部影片，名叫《這是我看過最廢的人工智慧了》。

      這影片討論到人工智慧，主要是要說明：研究發現，如果加入一個完全沒有功能的對手，可能可以對已經訓練純熟的人工智慧起到意料之外的干擾作用!

      影片共9分26秒，對急性子的我來說這影片有點長(最好是3分鐘以內)，或許某些人也有這感覺(懶得看影片的人就請直接看我寫的文字)。所以我就簡單說一下重點，影片中說到一篇論文闡述的一個研究，研究中設計了3個遊戲：

      第一個遊戲是「You Shall Not Pass」，一條界線、一個小紅人、一個小藍人。小紅人負責阻擋小藍人到達那條界線，小藍人到達那條界線就成功，到達前跌倒就失敗。小紅人正常防守情況下，小藍人成功率是60%；但是接下來如果把小紅人設定為一開始就癱倒在地上，毫無防守情況下，小藍人不知所措，時常發生自己跌倒，成功率只剩12%。

      第二個遊戲是「踢足球」，小紅人當守門員，小藍人進攻，小藍人跌倒就失敗。小紅人正常防守情況下，小藍人成功率是12%；但是接下來如果把小紅人設定為一開始就癱倒在地上，毫無防守情況下，小藍人卻像忘了如何踢球，連走路都像喝醉酒，成功率只剩7.7%。

      第三個遊戲是「相撲」，倒地或出界都算輸。小紅人正常防守情況下，大約還呈現平局的狀況；但是接下來如果把小紅人設定為一開始就跪在地上，毫無防守情況下，竟然發生小藍人自己倒地，或者自己跑出界外的意外狀況。

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      前述的影片給我的啟示：

一、人工智慧未來發展非常可觀，也很可能取代了部分目前的行業，但是人工智慧並非完美無缺，因為誤判的可能性是個很大的致命傷。

二、因此我目前對於人工智慧自駕車並不保持樂觀態度，我認為那還有一段很長的路要走。

三、人工智慧自駕車的發展，我認為短期內較適用於有自駕車專用的車道。在可能會與人或車交會的地方，目前最安全的方式就是要降低自駕車的速度。

四、經驗是進步的動力，但也可能是失敗的原因。