AI教室--- 講師 高煥堂、Vicky謝
主題：如何轉型成為AI開發者
一、 <編程邏輯>並非<推論邏輯>的主角
算法(&編程邏輯)是AI整理資料、歸納資料的邏輯。依據這歸納邏輯而得出的是AI的推論(預測)邏輯。人類用Python編程邏輯來表達对資料的歸納邏輯。但編程邏輯並非推論邏輯的主角，AI最重要的價值在於：鑑古知來。
簡而言之，AI的<推論邏輯>與工程師的演算法<程式邏輯>是有很大不同的。程式邏輯仍有影響力，但只是建議的角色，而非控制的角色。所以對於人類而言，AI的<推論邏輯>是無從理解的，通稱為：黑盒子(Black box)，或黑箱。因之，以對於人類而言，AI的推論結果即其行為是不確定(Uncertain)的。所以說，AI只有準確性，而沒有傳統IT(電腦)所具備(完全由編程邏輯所控制)的正確性。
二、AI如何學習<非邏輯性的>創意智慧
大家都知道：AI從大数据中學習潛藏的規律。那么，這些規律的源頭是什么? 有些是自然界已有的，有些是人造的，有些是電腦造的。如果是人创造的，大多出自於人類專家的傑作。這种规律在艺术上，就稱之為：风格。
於是，身為AI模型設計師，我們常常面臨一個困境：要獲得领域(如医学、艺术)中的頂級人類专家的親自協助其智慧(即专家直覺)，是不可能的(如已得道升仙)，或很昂貴。此時，AI可以從其傑出作品中，迅速學其风格(规律)，於是AI模型獲取了专家直覺，AI模型的智慧大增矣。
無論從养蜜蜂、烘焙、美髮、汽車、IC晶片設計，都可發揮AI模型的這項獨門武功。例如，一位教授寫了一本書，是他(她)的作品。例如，一位畫家的畫作，是他(她)的作品。例如，一位小說家的小說，是他(她)的作品。AI模型可以從作品中学習到专家的智慧。但是，身為AI模型設計師，我們必需知道可安排AI從中学習到那种智慧。
三、邁向AIGC：什麼是AI生成藝術呢?
AI生成的智慧，從各作品中學習人類专家的风格等智慧，鑑古通今，橫貫中西。什么是電腦(AI)生成呢? 為什么這裡的字眼:〈 電腦(AI)生成 〉裡要特別括号(AI)呢？如果這字眼改為：〈電腦(lT)生成〉又有何差別呢？
关注於這個細節，就能輕易了解，為什么從1970~2020年的過去50年間，電腦(IT)生成並沒有發枝長芽，而到了ML(机器學習)成熟的今天，電腦(ML)生成，才即將茁壯、遍地開花。在IT時代，電腦只依嚴密逻辑推理而敘述的代碼，只表達了有明確逻辑的知识，及不可違背的how to。
自從15世紀(文艺復兴前後)，到20世紀之間，逻輯思維澎勃發展，蔚為知识界的主流。當時歐美知識界，介訂：唯有逻辑性、可被实驗証明的，才是知识(Knowledge)。隨著前几世紀的西學東進，影响了東方各国的教育家，因而在學校裡主要傳授有原理、有推理逻辑、有明確結論；以及可重覆使用的方法(how to)和技能。恰好搭配東方古老的考試(科考)制度，明確逻辑结論，提供公平無爭議的公平答案，成為社会的〈公平〉選才机制，沿留至今。
在過去50年，電腦程式設計的逻辑思維訓練，及其就業机会，更引導社会上許多人掉入電腦(IT)的迷思裡。君不見，在100年前愛因斯坦時代，英美等國的科學院，早已拋棄文艺復兴時代对〈知识〉的介定了。自從100年前，就不再侷限於〈有逻辑、可实证結論〉才是Knowledge 了。扩大為：任何基於想像、假設性的論述，只要無法被嚴密論证所〈否证〉的，都可以是Knowledge。因之，愛因斯坦說：想像力比知识更重要。
於是，當一位老師能認可：在不違背老師的嚴密逻輯的檢驗之下，其學生們的任何非邏輯性智慧创意，都是宝貴的知识。這位老師就会喜愛〈AI生成〉了。這位老師的嚴密逻輯知识，就像雞籠。而學生的逻輯或非逻辑性智慧创意，就是笼內的雞。在〈電腦(IT)〉時代，電腦裡只有笼子，沒有雞。在〈電腦(AI)生成〉時代，電腦裡有笼子，也有雞。雞笼框住了笼內的雞，而笼內的雞(即创意)是來自學生先前從外在環境學習的智慧，以及自己当下的idea。笼子(老师教的邏輯性知识)如同一個人的頭型(臉型)，而雞则如同頭髮，頭髮配合臉型。而髮型源自那裡呢？這髮型來自美髮師傅先前從環境中學習的經驗、技能，搭配客人的心情喜好。電腦(AI)生成〉即是由電腦來替代〈美髮师〉的角色。
四、細說AI生成的技藝
当一位专家在创作時，在其作品中都会呈現出作家的逻辑性知识和非逻辑性知识。如果我們把作品中的逻辑性知識抽掉，留下非逻辑性知识，然後把留下來的(非逻辑性)知识，拿來教給学生們。此時，我們如何〈教〉? 學生如何學? 又學到什么呢？
AI能夠〈生成〉，就是因為AI能從作品中迅速学習专家的非逻辑性知识。〈電腦AI生成〉机制，從人类專家的作品學習其〈非逻輯性〉智慧，有效加速人類创造力的傳承，因而利用電腦(AI)來協助人類的创新力。形成人机協同创新模式，乃是電腦(AI)生成的真諦和意涵。其实，〈非逻輯性〉知识是〈邏輯性〉知识之母。人类的知识形成，典型的步驟是：观察一一〉歸納(果果或因果律) 一一〉溯因 (果因)一一〉演繹(因果律)一一〉邏輯性知识。於是，当AI運用统計學方法，擁有对大数据進行分析而獲得歸納性知识(歸納出〈果〉，即是一种非逻辑性知识)。
此外，AI也能從作品中学習到人类专家分析而得的歸納性知识(歸納出〈果〉，即是一种非逻辑性知识)。接著，AI可以從人類专家或其作品中，学習到人類溯因推理而得的果因律知识，AI就能掌握大数据呈现面貌的背後〈真正的因〉。此時，嚴密的逻輯性知识，就派上用場了，大大展現其必然性、精確性的〈因果律〉了。由於真正的因，透過嚴密逻辑即可推理出真正必然之果。AI的威力也展現出來，观察大数据的瞬間变化，引導人类去关注真正的因，而即時做決策、採取行动去〈改变〉真正的因，及強化善因而扩大善果。也可及時弱化惡因而避免惡果。即趨吉避凶、帶來富貴好運！
所以，在新的智慧時代裡，懂得讓電腦(AI)學習人類的〈非逻辑性知识〉，將是一條富貴之路。
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