同學:樓價開始不值得擔心,我開始擔心AI這個對手。
這代人,最關心是樓價。能夠讓樓價大跌的因素,不是土地供應問題,不是人民幣走資問題,不是利率問題,不是人口問題,不是政策問題,不是2017股災等問題。所有我們logically predicted的因素,都不會產生真正的黑天鵝。
要樓價下跌,是需要...
同學:樓價開始不值得擔心,我開始擔心AI這個對手。
這代人,最關心是樓價。能夠讓樓價大跌的因素,不是土地供應問題,不是人民幣走資問題,不是利率問題,不是人口問題,不是政策問題,不是2017股災等問題。所有我們logically predicted的因素,都不會產生真正的黑天鵝。
要樓價下跌,是需要一個很強大的市場共識,例如社會上有60%以上的人覺得樓是一種負累,租樓比買樓著數,然後人踩人放盤,才會骨牌式下跌。又或者更悲哀的是,市場突然出現一種破壞力極大的因素,導致大部分人突然喪失買樓和供樓能力,或者被迫放棄擁有的物業。
我大膽猜想,這種力量來自科技,尤其是ai。人工智能逐漸取代人類的工作,正在發生。有一天,可能很多人一覺醒來,發現自己原來是一無是處,變成一個廢人。公司不需要你,客戶不需要你,社會不需要你。你原本賴以為生的學歷、能力和專長 ,在科技面前變得一文不值。公司用機器人和ai取代人類,引發大規模裁員,原本的會計師、繪圖師、貨車司機、工廠工人、保險經紀、收銀員、速遞員、白領員工、數據分析師、都會在一瞬間失業,只有少數精英能倖存。供樓的斷供,未買樓的無法上車,人類越來越不能負擔一個屬於自己的空間,甚至無法養活自己。到時大量失業,引發社會動盪,政治動盪,人們要求工作,要求更多福利,全球沒有一個政府能處理這個問題。尤其是今天擁有人口紅利的中國,很大機會在AI時代,出現文革以來前所未有的動盪。千千萬萬民工失業,大學生、碩士生、博士後,全部淪為廢青,即使強而有力的中央政府,也無法維穩。
什麼時候會發生?我原本以為是20年後,但我錯了。人機大戰已經開始,從alpha go戰勝棋王的一刻,已經拉開序幕。我是否過於危言聳聽?2005年,沒有人相信Google和Facebook可以統治世界,甚至催生出英國脫歐和Donald Trump做總統。科技往往進步得比人的適應能力要快,而我們往往是後知後覺。當結果發生時,我們才回頭發現,原來我們的世界變得越來越快,越來越陌生,但我們連準備的時間也沒有。
我開始擔心下一代。我擔心的是,傳統education system訓練出來的操卷動物,學生被鍛鍊成只懂得追求標準答案的人。他們用了18年的青春扭曲自己的才能,變成只懂得滿足考評局、老師和父母期望的人。這些青少年大都沒有很強的人際關係技巧、沒有創造力、沒有野心、沒有危機意識,見步行步,集體頹廢,恐怕未來這些人會在人機大戰中輸得很慘很慘。因為,我們的競爭,已經從身邊的人,延伸至我們看不到、也想像不到的對手:Google、Facebook、Apple、uber、IBM、騰訊、阿里巴巴和百度等等。
可憐的是現在的小學生,他們的學習模式還是我們小時候一樣。很多缺乏大局觀的父母,還停留在八九十年代那種「贏在起跑線」,「瘋狂操練考卷」,「肯努力就有回報」的old school mindset。學校不考,就不學;老師認為對的,就是對。年復年地扼殺孩子的創意和創造力,浪費人生中最能開竅的時間在無意義的「達標遊戲」。 我認為「人機大戰」是一個比dse或者入大學更重要的議題。也許,是時候反思人類的價值和定位。這個是關乎生存與否的問題。你知道這一天,來得比想像中要快。
朋友,你覺得下一步,我們應該怎樣?
文:Henry@skx
----- 後記:有同學說:「啊Sir,其實打機可以搵錢的。你有沒有見過LOL電競組合?」嗯,你覺得人類可以在virtual environment完勝AI的電競組合嗎?這點我不知道,反正我贏不了fifa的傳奇級AI,每次和它對戰,我都說帶著恥辱和憤怒關機。
#skx
#skillxpress
#learning_for_future_advantage
ai訓練繪圖 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
從AI晶片自製熱潮 看AI商用應用發展起伏
名家廣場 -2021.09.16
文/夏肇毅 CubicPower晶智能中心創辦人
現在人工智慧的開發越來越廣泛,許多公司為了訓練新的人工智慧模型,必須提供大量的運算資源以供計算。有的公司無法滿足於現有的運算資源,於是便興起了開發適合自己的運算硬體的念頭。像生產電動車的特斯拉,一直致力於開發自動駕駛軟體。為了訓練用於自駕車的人工智慧模型,日前就替自己的公司總部開發了用於訓練的D1晶片。
這陣子許多大公司不約而同地開發自家用晶片,一方面是不想受制於人,另一方面是要為自己的特殊需求來量身訂做開發晶片,以便更符合自身需要,同時也能讓產品和競爭對手做出差異區隔。
像GOOGLE為旗艦手機研製處理器,蘋果也為MAC開發自己的處理器。這些公司在剛開始都是採用現有供應商的產品,用久之後,也許覺得受人把持不合己意,或是覺得花了太多錢在這些供應商上面,所以乾脆自己跳下來做,以便完全掌控開發方向,同時獨享開發成果。
聯發科兩年前開發出5GAI晶片,推出後得到廣大的採用,業績與股價大幅成長。NVIDIA與AMD也因持續採用台積電最先進製程來開發人工智慧繪圖計算晶片,業績與市佔大幅提高。自發現委託台積電來生產HPC晶片變成了讓業績成長的萬靈丹後,大家便爭先恐後的搶用。
相對於在硬體投資上不吝千金的意氣風發,大公司幾年前競相成立的人工智慧應用的機構卻悄悄地關門或重整。像日前新聞報導的Google宣佈解散健康部門Google Health,Open AI解散機器人研究團隊,IBM縮減Watson Health團隊等。不過才短短5、6年,當時重金禮聘的重量級人才與開發團體,如今業務無法推展,在不敵現實壓力下,只好黯然縮編裁撤。
不知道是否看到硬體的廠商生產IC,好像印鈔機在那重複轉動,就可以不斷地印出鈔票,而提供雲端硬體服務的大公司,一個大案就可以拿到十數億美金的合約來。但做軟體應用服務的,每個需求都不同,好像要一小單一小單慢慢地談,費許多心力後才能有一個案子的一次性些許收入。同時這種最新科技的應用,也並不是廣大群眾一時之間就會張開雙手欣然接受的。像手機在上市之後,也是經過了2G,3G,4G,5G等不同世代的改善後,才被廣泛接受為日常生活的一份子。加上人工智慧實際案例應用的準確性,也不如原先宣傳的那麼樂觀,於是推展起來自然阻礙重重。
著名的IT研究與顧問諮詢公司Gartner對於新興科技的發展歷程,有一套稱為Hype Cycle的理論。所有新興科技議題聲量在經過觸發期,攀頂期之後,經過大量供應商增殖,聲望將達到峰頂。之後便開始急遽下墜。其間有供應商倒閉合併,聲量墜落到谷底。存活下來的公司在得到二三輪資金的挹注後,才能夠繼續開發第二代,跟第三代的產品。之後才能通往成熟的高原期,開始得到百分之二十到三十的消費者採用,變成一個成熟商品。
人工智慧產品也一樣,唯有在Edge AI與5G AI手機都廣泛地散佈在人們身旁,各類可靠準確的應用模型被訓練出來後,最後再仰仗加值經銷商VAR的螞蟻雄兵,來將各式人工智慧應用嵌入我們的日常生活中,自然到都不覺得它們的存在。到那時,人工智慧才是真正開花結果了。
附圖:為更符合自身需要,並與對手作出產品出隔,許多大公司投資開發自家用晶片。圖/本報資料照片
資料來源:https://view.ctee.com.tw/technology/32430.html?fbclid=IwAR2y1UfKDMcigrasB-RnK2VAFQ0wFyjxcO5dcstRB74lCqIPDI9NvO_mQ7I
ai訓練繪圖 在 StoryTeller 說故事 Facebook 的最佳貼文
#睡前故事:【不存在的地球景色】
2121 年 7 月 19 日是嫲嫲的生日,小達決定要送一個真正的樹林給嫲嫲。
這是因為上個月有一天,小達在畫板上畫樹林 —— 紅、藍、紫色,三角形的樹,上面長滿燈泡,還有一顆顆粉紅色小圓圈拼成的瀑布 ⋯⋯
嫲嫲剛好拜訪,但當她知道這是小達所認知的「樹林」時,她眼神裡突然出現一點難以察覺的憂傷:「樹和瀑布不是長這樣的,」她用僅有的年幼記憶努力地描述:
「樹有綠色的樹葉、棕色的樹幹,有高的也有矮的,隨四季有時會光禿禿的,有時又很濃密,泛黃的時候代表它快凋謝。瀑布流的是山水,不是由海水提煉的,在陽光底下會閃閃發亮 ……」
才五歲的小達聽不懂「四季」、「凋謝」、「陽光」等字,但是善良可愛的他卻一心想為嫲嫲畫一張她心目中的樹林。
幸好廿二世紀的科技非常先進,想要把腦海中的影像變成逼真的圖片一點也不困難,就算是個只懂用蠟筆作畫的小朋友也能輕易辦到。
小達根據嫲嫲的描述,笨拙地拿起畫筆簡單畫了幾筆,電腦隨即將他隨手的塗鴉轉變成疑幻似真的景色。
「嫲嫲你看,是樹林和瀑布呢!」小達說:「生日快樂。」
+++
在故事發生一百年前的今天,技術雖然尚未普及至小朋友的畫筆,但多虧 NVIDIA 研發的人工智慧影像處理技術 GauGAN,現在大家已經可以將隨手塗鴉的草圖,轉換為逼真的合成圖片。
GauGAN 的團隊領袖 —— 來自台灣的劉洺堉,認為人腦是世界上最好的繪圖工具。
他於美國 NVIDIA 總部工作,在深度想像研究團隊(Deep Imagination Research Team)裡醉心鑽研電腦視覺(Computer Vision)和深度學習(Deep Learning)。團隊認為,這兩者是人工智慧研究的關鍵:前者是電腦觀察世界的渠道,後者則是電腦理解世界的方式。
一般而言,電腦視覺用於辨識景物,將事物分類為不同標籤,然而 GauGAN 的技術與此相反:它將標籤還原成景物,藉此創造出不存在的地球景色。
我們只需畫出物體的形狀,AI 便會填充所有的細節,包括顏色、質感、陰影、紋理 ⋯⋯ 這不是因為我們告訴它,而是它根據現實生活圖像的大數據庫學會的,例如我們把泥地變成雪地,它會知道兩者的不同而作出調整。
這項技術十分適合建築師、設計師、需要創造虛擬世界訓練機器人,開發無人車的人。由於以 GauGAN 產生的圖片帶有隨機性,因此也可以用來激發電影或遊戲工作者的創意。目前,已有不少概念設計師借助 GauGAN 創作,如活躍在電影和遊戲界的概念藝術家 Colie Wertz,便經常用到 GauGAN 畫背景。
現在,任何人都可以當畫家了,在 AI 的幫助下,你要重新拿起畫筆嗎?
Image & Concept art: NVIDIA GauGAN & Colie Wertz
Text:木由 @debutante.sight
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