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[最新新闻] 台湾VR/AR产业联盟主席高焕堂:VR/AR可以欺骗大脑,AI可以

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  • TA的每日心情

    2024-10-6 20:55
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    嘉宾:高焕堂,台湾VR/AR产业联盟主席、台湾铭传大学《AI潮流下的创新设计思维》课程讲师、台湾科技大学VR技术培训课程讲师、厦门VR/AR协会荣誉会长。拥有40多年码农编程经验。主修于美国Colorado州大学信息管理研究所、台湾淡江大学管理科学研究所。专精于Android终端平台、AI、Docker容器、VR技术等。
    高焕堂老师AI创新学习专区https://bbs.elecfans.com/group_1445


    采访内容:
    社区小助手:能不能简单说一下,您是什么时候开始接触VR/AR行业的呢? 又是什么让您与它结缘的?
    高焕堂老师:
    1990年代,我在美国念书时,学习过VR。之后的工作都没有涉及VR或AR。一直到2015年,在台湾开始与HTC业务上接触了新一代的VR设备。2016年开始加盟福州网龙公司,大力投入VR/AR+教育的相关技术和业务。
    社区小助手:AI的概念非常火热,但也经历了几次冬天,如何理性看待人工智能技术和行业的发展?
    高焕堂老师:
    2000年之前的AI是Rule-based的AI,也就是典型的AI,遇到了难以突破的瓶颈。2000年之后,随着互联网/物联网的流行,大数据愈来愈丰富,电脑硬件运算能力也突飞猛进,使得基于神经网络(Neural Network)的机器学习获得巨大成长动能,逐渐变得火热起来。但是它不是典型的Rule-based AI,而是机器自我学习的AI,所以有人说,应该称它为机器智能(MI)才对。
    大家会常听到,大数据分析可以提供复杂数据之间的相关性,但是常常无法提供因果性。因而今日的AI,天生就具有强大的数据归纳能力。由于越狭窄的行业领域,归纳效果越好,所以AI逐渐成为各专业领域的专家了,而且归纳性的瞬间推理,已经让AI展现出强大的专家直觉,并远远超越人类,再也无法逆转了。
    从认知学(Cognitive science)的角度而观之,人类有三种逻辑思维能力:归纳法、演绎法和溯因法。今后,AI在归纳思维上持续胜出,而人类在演绎和溯因思维上取胜,双方互补,人机共舞。
    由于我们数千年来的教育偏于归纳性思维,新一代将与AI处于同一条赛道上,工作机会将会受到AI的影响。因而,AI很可能会大幅改变未来的教育行业。
    由于AI在各行业可提供专家直觉,而且超越了人类,也提供人类更好的助力,所以在各行业的蓬勃发展,是必然的趋势。
    社区小助手:VR/AR一直挺火的,包括一些智能眼镜之类的硬件也开始面向用户推出,但是很多人对于VR/AR的具体使用场景不是很了解,能给大家简单介绍一下吗?
    高焕堂老师:
    最容易领会的场景是学校课堂,VR是一个工具,就像我们拿了一部照相机去捕捉到我们原来无法获取到景色,可以增强老师的教学效果。例如,老师使用像Google Earth等VR内容来教地理,学生的确有身历其境的感受和体验。
    其次是工业领域,利用VR来远距遥控机器人。例如,铁路的巡轨机器人就是一个很容易理解的场景。机器人把数千公里外的场景送回到管理人员头上的VR设备,双方实时交互。
    还有,AR应用于维护类工作,如医生手术、电厂维修等都是很容易理解的场景。
    社区小助手:您认为增强现实(AR)和虚拟现实(VR)这两个技术在未来哪个前景更好,为什么?
    高焕堂老师:
    AR与VR两者会持续发展,而且相辅相成。例如,拿VR/AR旅游为例,一般而言,各地方的景区管理单位比较愿意提供经费开发AR旅游服务,因为其能提升景区的服务品质,这样的效果是显而易见的。然而,AR旅游只是更贴心服务已经来到景区的游客,并未能把景区传播到尚未来到景区的广大群众,以便吸引更多人们来景区观光。而VR恰恰可在这方面表现得淋漓尽致。
    例如透过Web VR或5G电视机的VR频道可以将景区推播到数亿个客厅里,能让许多人在家里就能身历其境地畅游景区,有效招揽更多人群来旅游。所以VR招揽更多客人来景区,而AR则对来到景区的客人提供更贴心的服务。两者之间具有高度互补性。
    社区小助手:普通工程师如何学习人工智能方向的知识?您有什么建议吗?
    高焕堂老师:
    由于AI的知识体系尚未完全发展成熟,AI系统的开发和分工模式也还没建立,使得AI的教学和学习,面临一些挑战。例如,拿比较成熟的芯片IC产业来说,IC制程分工是:设计一〉制造一〉封测一〉组装(成PC、手机等)。反观当今的AI应用系统开发,一个公司或一个团队,把设计、制造(编程)、测试、组装(Assembly)都全包了。其相当于30年前的IC(半导体)产业结构。
    基于上述因素,一般AI工程师大多先从Python/C语言的编程技能入手,然后理解NN神经网路架构和机器学习流程。然而,对于各领域的行业大数据分析工程师而言,其顺序可以倒过来:先学习NN神经网路架构和机器学习流程,然后才逐渐学习Python等编程技术。基于这项需求,我写了《不编程,而学AI》系列书籍。
    社区小助手:自从业以来,遇到最大的困难与挑战是什么?能否给我们分享一下您的经验以及心路历程?
    高焕堂老师:
    数十年来,一直从事工程师的工作。后来想往设计师方向发展,就取去学习设计思维(Design Thinking),这是一个很大的挑战。然而,却发现了这是迈向商业创新的很棒途径,创新的过程就是利用工程师的严密逻辑来检验天马行空的梦想,逐渐圆梦而已。
    今年已经写完一本新书《动脑创新、动手设计》一书,预定2020年春季在北京出版上市。该书详述我的经验和心路历程。
    社区小助手:工作忙的时候,您是如何平衡工作和生活的呢?聊聊您未来的规划?
    高焕堂老师:
    以更多感性去看待科技,例如以<爱>取代<用>科技,更多拟人化看事物,少点物化看人,自然会让工程师的工作与生活更加协调。
    我已经退休了,未来仍继续以写书、教书传达我的感性科技观。
    社区小助手:采访到这里就快要结束了,有什么话想要对大家说的吗?
    高焕堂老师:
    VR/AR可以欺骗大脑,AI可以赋能大脑。两者结合,如同苏东坡把酒作诗,创意无限,如行云流水。
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