人工智能与人工神经网络，好比是死读书获取知识和阅读后领悟知识

文︱周显

我搞的人工智能公司“0xmd”在市场中，有不少竞争对手，其中有一些技术知识，可以同大家分享。

现时很多的“人工智能”软件，其实是使用第三方的“应用程式介面”（Application Programming Interface），即所谓“API”，简单点说，是驳向ChatGPT，并非真正由自己开发的人工智能。

当然，这也并非没有市场需要，皆因现时香港人要想使用ChatGPT，必须使用VPN来翻墙，省却了这一步骤，也算是为使用者提供了某些方便。

很多早年开发的“人工智能”采用的是“Rule-Based AI System”，其原理是使用一组预定义规则来作出决策和解决问题。我们有一些竞争对手正是采用这一种方法，已经做得很不错，覆盖率也很高。

不过，由于我们有一位拍档是AI专业，因而倾向自行开发，使用“人工神经网路”（Artificial Neural Networks）及大型语言模型（Large Language Model）来令电脑学习。

这和前述的“Rule-Based AI System”，其分别好比是死读书、靠背诵而得到知识，和经大量阅读不同的书本后领悟的知识。

马斯克设计特斯拉的自动驾驶技术，坚持使用“人工神经网路”，因此研发成本高了很多，也需要更多的数据，去给电脑学习，以及聘请更多的人才，去解决当中复杂的技术问题。

反之，如果采用“Rule-Based”，AI就会比较笨，例如说，Rule是“在红灯前停车”，如果前面有交通灯坏了并由交通警指挥交通，便需要建立另一套规则，否则就会发生意外。

至于中国的人工智能驾驶，暂时主要是采用激光雷达技术。这很可靠，问题是，成本很高，假如马斯克的人工智能驾驶成功，就有很大的成本优势。

我们也不是绝对不用“Rule-Based”，例如说，我们的系统可兼容48种语言，中文方面，有不同的方言需要克服，例如说，闽南话。我们找了几份闽南话对照表，教会了电脑。

如果是按照正宗的人工智能方式，应该是要教它阅读几十万篇闽南话文章，让它自己领会，这好比中学时的英文老师，要我们不要用英汉字典，而要用“English-English”，看大量例句来理解。但我们作为医疗健康人工智能系统，可不会把算力放在文字之上了。

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