※ 引述《xmiracle (旋律碎片)》之銘言：
: 拿一個失敗例子說AI是騙局也太武斷了
: 你現在能跟Siri講話 Email信箱會自動擋垃圾信
: 手機相機會自動找人臉 都不是騙局啊
: "如果是人的話 多多少少會受到驚嚇而減速"
: 但人在這麼短短一秒內 能不能在撞上去之前踩煞車也有爭議
: "若test pattern沒打到這個快撞到鬼corner case 早就撞上去了"
: 但現實生活中很多機器學習應用 都沒把你個人行為特別訓練進去
: 另外深度強化學習只是機器學習的一個分支
: 說深度強化學習不成功也不代表機器學習不成功
: 科技發展的過程本來就會有犧牲者
: 當然誰都不願意被犧牲 能盡量避免犧牲最好
: 但如果這科技最終能給大家好處
: (例如因為路上全部都是自動駕駛 減少車禍率與交通時間)
: 長遠來說繼續發展還是比較好
: ※ 引述《sunsamy ()》之銘言：
: : 影／Uber自駕車撞死人畫面曝光 當下完全沒減速
: : https://goo.gl/URDpTu
: : 新聞的影片如上
: : 如果是人的話
: : 多多少少會受到驚嚇而減速
: : 快撞到人的反應
: : https://www.youtube.com/watch?v=WGFeOliT6xw#t=23s
: : 快撞到鬼的反應
: : https://www.youtube.com/watch?v=GdCXoAo3tUQ#t=28s
: : 所以目前人工智慧仍是curve fitting的產物
: : 不curve fitting的話泛化能力也不夠
: : 所以當然做不出會思考的強人工智慧
: : 人要撞到人與鬼之前都會受驚嚇而減速或轉彎
: : 是人工智慧，若test pattern沒打到這個快撞到鬼corner case
: : 早就撞上去了
: : 所以我才說是騙局
: : 各位看倌們，自已判斷吧
: : 至於其它人怎麼說呢？如下
: : ==========================================
: : 深度強化學習被成堆的炒作包圍着
: : 當別人問我強化學習能否解決他們的問題時，至少有70%
: : 的時候我的回答是：不能。
: : 深度強化學習是最接近於通用人工智能（AGI）的範式之一
: : 不幸的是，它目前還不能真正地奏效。
: : 人們認爲波士頓動力的機器人使用了強化學習，
: : 但是實際上並沒有
: : 換言之，他們絕大多數情況使用的是經典的機器人技術。
: : 如果你僅僅關心最終的性能
: : 那麼很多問題都能夠通過其他方法更好地解決
: : 即使當深度強化學習成功的時候，它也有可能僅僅是
: : 過擬合了環境中的某些奇怪的模式
: : 即使忽略了泛化問題，
: : 最終的結果也可能是不穩定的和難以復現的
: : 次有人問我強化學習能否解決他們的問題，
: : 我還是要告訴他們，不行，不行。
: : https://goo.gl/LCGfQt
AI自駕車和人類比安全？
自駕車會有bug, 會有設計不良，遇到緊急狀況處理不如人類。但別忘了，是和“典範”
人類比。
住測試區的人活該承受風險？
人類會疲勞，會酒駕，會超速，會闖紅燈，開車會滑手機，甚至看電視。遇到緊急狀況，
尖叫踩油門不是開玩笑的。撞到人還“不小心”倒車壓死也不是沒有。
除非有數據自駕車的事故率，發生事故的傷亡率大於人類，否則我用膝蓋想都寧願路上的
自駕車越多越好。
更別說這次事故車上還有人呢...