我簡單說，現在做 AI 有一個基本問題，就是這些模型和算法並沒有
充分的學理支撐。只是大家用各自的靈光一閃，嘗試可能解決問題的
方法，如果結果好就可以發論文。
這是純屬工程優化的東西，在許多前沿的技術發展中都存在的現象：
理論落後於實踐。
所以只要沒有直接拿圍棋知識寫到程式中或輸入資料，就算沒有明確
說明，但多數人會相信，運用圍棋知識，甚至人類知識來改進模型或
算法的情況並不存在，因為大家都做不到。
這是一個有錢任性的領域，這是一個比拚人品、比拚天才靈光一閃的
領域，事後要怎麼說都有理由，實際上就是研究人員想怎麼試看看，
就怎麼試看看的，能讓研究人員隨便想隨便試的環境，才是最難得的
地方。
現代科學有很大的程度，就是這樣進步的。
要是 Deepmind 可以做到通過圍棋知識來改進模型，那麼大家都不用
搞 AI 了，趕快買進 Google 股票就好了。
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充分的學理支撐。只是大家用各自的靈光一閃，嘗試可能解決問題的
方法，如果結果好就可以發論文。
這是純屬工程優化的東西，在許多前沿的技術發展中都存在的現象：
理論落後於實踐。
所以只要沒有直接拿圍棋知識寫到程式中或輸入資料，就算沒有明確
說明，但多數人會相信，運用圍棋知識，甚至人類知識來改進模型或
算法的情況並不存在，因為大家都做不到。
這是一個有錢任性的領域，這是一個比拚人品、比拚天才靈光一閃的
領域，事後要怎麼說都有理由，實際上就是研究人員想怎麼試看看，
就怎麼試看看的，能讓研究人員隨便想隨便試的環境，才是最難得的
地方。
現代科學有很大的程度，就是這樣進步的。
要是 Deepmind 可以做到通過圍棋知識來改進模型，那麼大家都不用
搞 AI 了，趕快買進 Google 股票就好了。
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