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非常谢谢陈文茜和孙大千的这段优质的访谈。我非台湾或大陆人只是对台湾有较深厚的感情.个人因学习与工作都需了解金融科技也对AI的发展很关注所以特别留意这视频.文茜最后说台湾早期没搞起软件开发是因为毕业生英文不行，填鸭式的教导下缺乏想像力，数学程度不足. 我不认为这是问题的根源.我所接触过的台湾软件工程师都非常优秀. 开发程序也不需很好的英文，更重要的是有很好的罗辑思维和解决问题的思考能力. 重点在任何一个社会中,开发程式的能力与兴趣兼具的人在常态分布下本来就占极少数（＞5%？). 印度当然能以量取胜. 因为在90年代发达国家急于解决Y2K千年虫问题时没有其它国家能提供那么大量且廉价的“软件苦力”’. 印度政府因应这软件商机所需投入的国家资源例如土地，水／电，海陆空交通，厂房，良好的普及教育等极小. 以它的政治环境10年是建不出制造业所需的硬件.所以印度只有一小部份的人靠这个千年一遇的良机富了起来. 相反的台湾能从70年代开始发展起制造业是因为制造业能创造更多的工作机会. 每个高端的制造都能延生出产业链. 再加上政府能有效且稳定的投入土地，水／电，海陆空交通，厂房，良好的普及教育等，让台湾创造了经济奇迹，一两代人就能靠努力致富. 所以印度与台湾都因为自身的條件做了最有利的选择.
孫大千委員知書達禮還能寫關於AI的新書真是才華洋溢佩服讚讚讚❤
終於搞清楚什麼是AI , 謝謝張先生的解說。 比聽號稱教父的人演講1個多小時，還通俗易懂。
謝謝孫大千先生，謝謝文茜姐，這麼優質的節目。
Thanks!
孫大千博士這麼有才知書達禮被你圈粉很棒的節目❤
陈文茜女士和孙大千委员的访谈真是太精彩了真是优质的节目赞赞❤
黑白講
主持人在不自覺中，顯現她的優越感！ 她有兩次以上提到 「她懂， 一般人不懂」！！！
在最早处理器设计任务分配上，cpu是中央处理器，他是执行整个计算机操作运行的，OS的多数任何是由CPU完成；GPU主要是用来图形处理，加速特定3D渲染等，随着这些固定引擎更加可编程化，现在可以承担更多任何，比如AI。现在想想可能“终结者”的故事可能成真。
深度學習(deep learning)是機器學習(machine learning)的ㄧ種。Machine learning 含蓋的範圍比較廣，除了以類神經網路為基礎的深度學習之外，還有很多其他的方法。support vector machine (SVM), reinforcement learning, cluster analysis 等等，都是機器學習。以範圍來說：AI > machine learning (ML) > deep learning (DL)
今天才知道原來孫大千這麼有才！
我看AI科普節目說現在的人工智能已經完全可以取代基層的編程人員，那麼將來應該是不斷進階，它的能力越來越強，這樣人類給他一個起點，它會編程，運行，遇到問題，自己完善和解決，它內部怎樣解決的，和發展到什麼程度，人類就失控了，恐怕如此。
AI會每天留一個文檔，今天遇到什麼問題，怎樣解決的，那麼人類跟得上它的步伐嗎？就像阿西莫夫的“最後的問題”，人類將解決能源問題，解決了計算問題，那時候最高級的AI技術人員能做到也只是修修補補，或者像它請教。
LPU是NPU嗎？
LPU是自然语言处理器，NPU是神经网络处理器
@@bruceliu247 TPU呢？謝謝你，我還是再去ＧＯＯＧＬＥ一下好了，中文名稱對我有限的知識 太難想像。
自我學習芯片
台灣現在追AI恐怕已來不及了， 台灣硬體產業大多是代工或電子相關， 走在別人後面， 台灣只能像中國一樣專注應用， 連這個台灣都慢半拍了。就連半導體， 台灣也只能做較低階的下游， 對於製程設備與材料是望塵莫及。對於高階晶片設計也是差一截。 AI 產業是無法代工的， 而且 AI 就是人造腦， 那個AI最聰明， CP最高的， 一定主導市場， 台灣在模型建構幾乎沒有任何機會。 軟體對邏輯的要求比硬體還高。 很不幸， 台灣教育出來的人， 大多缺少邏輯思考或獨立思考， 做什麼都是一窩蜂。 美國若是獨霸AI， 未來倒楣的不只中國， 而是美國以外所有國家。
總覺得這個女人裝得很懂，其實只會將聽來的資訊炒冷飯似的＂發表＂一下。 這種自以為是的風格，其實內心是自悲感往外跑的表現。明眼人一看就知道。
什麽是意識？電腦學會了和你對話，讓你“覺得電腦有意識”就等於“電腦有意識”嗎？這種邏輯實在太跳躍了吧？哈哈哈。
姐姐叫不完是怎樣
哈哈，陈小姐，你想过吗？----芯片代工（这段）在台湾是被老美允许的，而且自主性弱。而上游的设计是留着给老美自己的，因为利润高又能控制他人
AI是天使也是魔鬼
A l不是天使～是人類自欺欺人的騙局
聽起來怎麼覺得將來毀滅人類的會是AI。哈！真的欸害！欸哀啦！
错了，不是中国GDP下降， 只是人民币对美元汇率的变动吧了中国GDP 增长5.2%，美国的1.6 %。请问谁的比较好？
非常谢谢陈文茜和孙大千的这段优质的访谈。我非台湾或大陆人只是对台湾有较深厚的感情.个人因学习与工作都需了解金融科技也对AI的发展很关注所以特别留意这视频.
文茜最后说台湾早期没搞起软件开发是因为毕业生英文不行，填鸭式的教导下缺乏想像力，数学程度不足. 我不认为这是问题的根源.
我所接触过的台湾软件工程师都非常优秀. 开发程序也不需很好的英文，更重要的是有很好的罗辑思维和解决问题的思考能力. 重点在任何一个社会中,开发程式的能力与兴趣兼具的人在常态分布下本来就占极少数（＞5%？). 印度当然能以量取胜. 因为在90年代发达国家急于解决Y2K千年虫问题时没有其它国家能提供那么大量且廉价的“软件苦力”’. 印度政府因应这软件商机所需投入的国家资源例如土地，水／电，海陆空交通，厂房，良好的普及教育等极小. 以它的政治环境10年是建不出制造业所需的硬件.所以印度只有一小部份的人靠这个千年一遇的良机富了起来.
相反的台湾能从70年代开始发展起制造业是因为制造业能创造更多的工作机会. 每个高端的制造都能延生出产业链. 再加上政府能有效且稳定的投入土地，水／电，海陆空交通，厂房，良好的普及教育等，让台湾创造了经济奇迹，一两代人就能靠努力致富. 所以印度与台湾都因为自身的條件做了最有利的选择.
孫大千委員知書達禮還能寫關於AI的新書真是才華洋溢佩服讚讚讚❤
終於搞清楚什麼是AI , 謝謝張先生的解說。 比聽號稱教父的人演講1個多小時，還通俗易懂。
謝謝孫大千先生，謝謝文茜姐，這麼優質的節目。
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主持人在不自覺中，顯現她的優越感！ 她有兩次以上提到 「她懂， 一般人不懂」！！！
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深度學習(deep learning)是機器學習(machine learning)的ㄧ種。
Machine learning 含蓋的範圍比較廣，除了以類神經網路為基礎的深度學習之外，還有很多其他的方法。support vector machine (SVM), reinforcement learning, cluster analysis 等等，都是機器學習。
以範圍來說：AI > machine learning (ML) > deep learning (DL)
今天才知道原來孫大千這麼有才！
我看AI科普節目說現在的人工智能已經完全可以取代基層的編程人員，那麼將來應該是不斷進階，它的能力越來越強，這樣人類給他一個起點，它會編程，運行，遇到問題，自己完善和解決，它內部怎樣解決的，和發展到什麼程度，人類就失控了，恐怕如此。
AI會每天留一個文檔，今天遇到什麼問題，怎樣解決的，那麼人類跟得上它的步伐嗎？就像阿西莫夫的“最後的問題”，人類將解決能源問題，解決了計算問題，那時候最高級的AI技術人員能做到也只是修修補補，或者像它請教。
LPU是NPU嗎？
LPU是自然语言处理器，NPU是神经网络处理器
@@bruceliu247 TPU呢？
謝謝你，我還是再去ＧＯＯＧＬＥ一下好了，中文名稱對我有限的知識 太難想像。
自我學習芯片
台灣現在追AI恐怕已來不及了， 台灣硬體產業大多是代工或電子相關， 走在別人後面， 台灣只能像中國一樣專注應用， 連這個台灣都慢半拍了。就連半導體， 台灣也只能做較低階的下游， 對於製程設備與材料是望塵莫及。對於高階晶片設計也是差一截。 AI 產業是無法代工的， 而且 AI 就是人造腦， 那個AI最聰明， CP最高的， 一定主導市場， 台灣在模型建構幾乎沒有任何機會。 軟體對邏輯的要求比硬體還高。 很不幸， 台灣教育出來的人， 大多缺少邏輯思考或獨立思考， 做什麼都是一窩蜂。 美國若是獨霸AI， 未來倒楣的不只中國， 而是美國以外所有國家。
總覺得這個女人裝得很懂，其實只會將聽來的資訊炒冷飯似的＂發表＂一下。 這種自以為是的風格，其實內心是自悲感往外跑的表現。
明眼人一看就知道。
什麽是意識？電腦學會了和你對話，讓你“覺得電腦有意識”就等於“電腦有意識”嗎？這種邏輯實在太跳躍了吧？哈哈哈。
姐姐叫不完是怎樣
哈哈，陈小姐，你想过吗？----芯片代工（这段）在台湾是被老美允许的，而且自主性弱。而上游的设计是留着给老美自己的，因为利润高又能控制他人
AI是天使也是魔鬼
A l不是天使～是人類自欺欺人的騙局
聽起來怎麼覺得將來毀滅人類的會是AI。
哈！真的欸害！欸哀啦！
错了，不是中国GDP下降， 只是人民币对美元汇率的变动吧了
中国GDP 增长5.2%，美国的1.6 %。请问谁的比较好？