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這陣子我在讀
萬維綱《拐點》，
這是本談AI的書，
給了我許多有意思的啟發。

讀AI主題的書，
最大的難點在於，
AI進化太快了，
搞不好書你才剛拿到，
裡頭的資訊就過時了。

但《拐點》的寫法很聰明，
不跟你談AI能幹嘛幹嘛，
或是有什麼功能你要怎麼用。

更精確地說，
他有談，
但不是主要核心，
反而更側重寫AI的邏輯，
以及人在面對AI該保持的態度。

─

我自己在讀這本書時，
本來預期學到各種AI運用，
但反而書裡給我最大啟發的，
是從AI的進展，悟出學習之道。

專家是這幾年
才開始研究AI的嗎？

並不是，
早在很久之前，
專家就投入AI研究了，
但為什麼這幾年才爆發？
那就要回到AI訓練的邏輯。

萬維綱說，
在2021年，
AI的研究者在訓練
神經網路時有個重要發現。

本來訓練到1000步，
甚至10000步，
AI模型對訓練題的表現，
就已經非常好了。

但是，
對於生成式題目，
幾乎沒有處理能力。

研究者沒放棄，
持續給更多參數和資料，
當訓練來到10萬步，
AI的生成式表現逐漸起色。

最後來到100萬步，
不得了，AI對生成式題目，
竟然達到近乎100%的表現。

─

這裡有一個很重要的概念，
叫做「湧現」(Emergence)。

也就是說，
當系統複雜到一定程度，
就會發生超越單純元素簡單疊加的現象。

比方來說，
一隻螞蟻很笨，
但是整個蟻群很聰明，
可以建造蟻穴、找出最佳路徑。
同樣道理，
一個參數不能幹嘛，
但當AI的參數模型
大到某個數值，
強大能力就湧現出來了。

這些能力並
非學者刻意植入的，
而是AI自行摸索出來的。

─

人的學習不也是如此嗎？

學一項技能，
可以糊口飯吃；
學兩項、三項
好像頂多當興趣，
看起來也不能幹嘛。


可是當你持續學下去，
不管是透過閱讀書籍，
還是找老師學習，
「湧現」遲早會發生的。

AI可以快速
給你想要的答案沒錯，
但學習本身是無法速成的。

AI湧現的背後，
其實是多年來的積累和試誤，
更何況是我們人呢？

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本節目由【PodcastCone】團隊、節目製作人 Jocelyn Jhu 製作播出
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