AI寫程式也不是不可能
有一套基礎函式庫後
用training的方式去產生衍生函式
然後你要寫什麼功能的時候由AI提問引導你
它再組合出來給你
你丟數據給它看結果正不正確

不過這就是要很強的算力吧
不論是在生成代碼或是運行時期
函式傳參數的方式可能也要很有彈性

問題是使用者自己都不曉得要什麼，提出的需求一堆都是邏輯衝突或是天馬行空的想像，甚至純粹來練口才硬凹的，通常都是開發人員『吵』完了，弄出個不倫不類的東西後，使用者才開始慢慢有輪廓出來，然後再來要求修改的......

如果是AI提問引導，那能完整給予邏輯資訊大概也是開發人員，如果直接讓一般使用者去回覆，AI大概也是直接罵硍......

人來溝通都想痛扁對方了，何況AI∼

就像樓上某位國小什麼的，你認為AI會理他嗎∼

最先進的技術，通常是開發人員在掌握的，閹割閹割再閹割的末端，才是給什麼都不懂的使用者的∼

你說的有點像是matlab的做法
但是實際上.... 還是需要非常熟悉工具的人才做得出來

台灣食物鏈最頂層的IC design hourse大公司要買都要考慮再三了(實際上對於演算法的開發加速幫助很少)
我只知道我公司的副總去年弄了一套完整的來, 然後今年問說要不要續約... 大家都閃光了XD

你可以當作是有個GUI 導引你如何選用演算法, 以及演算法的結果
對我們來說的幫助大概就是不需要寫code就可以先用罐頭跑一次流程, 然後決定程式碼要選用甚麼樣的演算法來實作

最終產品化的時候還是要知道數學算法的實作方式才有辦法寫出符合預期的東西

記得讀到過，登月小艇的起降都是由電腦控制的。
但是……太空人依然要求要有手動控制的機制。

為了讓他們安心，還是加裝了。雖然好像沒用到過……

現在AI還有很大進步空間
但要是真的為此一方面改進AI學習能力另一方面也諸位AI設計出新型的城市編碼工具??
我是認為確實這類工作應該會被取代只是還有一大段路要走

那個是外星黑科技

登月後多年有人問NASA主管怎麼不再登月

居然回答登月技術已經遺失了

電腦能當機, 人腦不行嗎?

說真的我覺得BZ講得沒錯, 但與其說是判斷, 不如說是歸類連結(聯想)
這也是我前面所提, 讀過許多神經與大腦科學的書以後, 我認為人腦是對話制.

掌管五官(感)<=>記憶(經驗)<=>當下情緒
上述三者交互作用後, 做出最後的判斷.

最後一個最大的時候, 就是巴拉說的當機了 XD

韓國2個工程師寫的東西用曲線圖呈現後, 我發覺我也是能夠判斷前, 頂點, 後.
但無法做到像電腦計算前某某區段... 或許有神人可以(至少要每天摸同一個設備數年).
而電腦可以在4個小時內!

但算出來後, 找原因, 不行, 因為原因可能是某A區, 某B區, 某...
甚至是外在的, 譬如最近跳電? 電腦不會無緣無故把跳電列為常態考量.

然而我們身為人類, 又是產業技術人, 會看新聞, 也懂話術, 自然就會猜這個原因.
這是電腦絕對做不到的~ 我常說一句, 之所以愛跟設備再一起, 就是因為這些不會騙人.
找不到原因, 是你技術還不夠.

以上繞來繞去就是說電腦目前算不上智慧的原因就是無法全方面接受後, 自動歸納選擇.
只能給他一個項目, 讓他學習後專精再專精, 但如果外力介入造成學習過程中異數.
我目前看到的是會報廢重算...

當電腦哪一天懂得感情與愛情後, 就有智慧了

不相信就算了 我就直接公布答案了, 支拉夫的書念太多頭殼真的會壞掉


這個我覺得有可能, 雖然不是很清楚明白AI是什麼, 但是電腦中標, 他也會自己去感染 不知道這個是不是初級AI的表現


1 + 1 = 5 按小算盤模式寫看看好了



結果就是 1 + 1 = 5

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水土散熱大濕不意外又來鬧笑話
支拉夫機乖昭告自己是有多無知