現在的許多報章雜誌, 幾乎滿滿的工業 4.0 與人工智能內容, 不知道大家還記不記得當年的五年五百億以及兩兆雙星, 也是訊息充斥媒體, 結果呢?
當然, 將全球當紅的技術架構, 透過宣傳廣為人知, 絕對是件好事, 但若其結果只是讓許多人趕進熱潮, 完全錯失重點, 到頭來空忙一場, 可就得不償失.
大家先看看 http://mde.tw/cadp2018/content/最佳化設計.html, 裡所列出來的所謂"最佳化設計" 題目, 其實是利用計算機程式的蠻力運算以及些許的突變設計, 在已知模型運算優劣的情況下, 讓電腦的"演化"運算, 替設計者尋找可用的"最佳"設計.
其實這個例子中設計模型有最佳解析解, 可以透過數學的微分求得, 將其採演化運算求解, 可以讓使用者了解, 若設計者能夠透過數學模擬與運算, 在最佳化設計參數組合並不確定的情況下, 電腦的計算能力, 可以協助設計者找到逼近解析最佳的設計參數組合.
而這樣的所謂最佳化設計運算的前提, 是使用者能夠在基本的物理與數學架構下, 找到提供程式運算比較各階段運算優劣的模型.
意思是, 若設計者不具備推導能夠輸入電腦程式的所謂"適應方程式", 上面的演化程式與電腦運算能力再強, 都派不上用場.
所以初步的結論是, 任何希望在演化最佳化設計流程中掌握關鍵的設計者, 都必須熟悉其相關設計領域所需的物理與數學原理, 沒有捷徑.
好了, 那麼這個簡單的演化運算與人工智能有沒有關係? 有, 但是透過蠻力運算的過程, 真正的智能還是來自人的數學推導與程式編寫, 這種小兒科的應用, "人工"智能還是遠遠地落在天邊.
至於所謂的工業 4.0, 以 KMOLab 目前的程度, 距離更是遙遠, 面對這些口號, 也許只能先當作充耳不聞, 先好好看些影片, 多讀一些書之後再來說: http://mde.tw/cd2019/content/AI.html
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