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2024年1月27日 星期六

探索AI技術的三大圓滿基石:無限算力、無限資料與完美模型 [TRIZ創意發想]

 [TRIZ創意發想] 

探索未來AI技術的三大圓滿基石:
無限算力、無限資料與完美模型



現今這個科技日新月異的時代,我們正見證著人工智能(AI)和數位科技的飛速發展。這些進步背後有三大關鍵支撐點:運算速度、數位資料以及演算模型。這篇文章將以假設的角度,想像去除這三大關鍵限制,也就是在算力無限大、資料無限大以及完美演算模型的情境下,探討這三大要素及其對未來技術發展的意義。

無限大算力:技術的加速器

無限大的算力是指能夠快速處理和分析大量數據的能力,數位運算不受算力限制,或是算力強大到完全可以滿足現有情境。隨著雲端運算、分散式運算和量子運算等技術的發展,我們正朝向這一目標前進。

無限算力可以加速從氣候模擬到金融市場分析的所有過程。然而,這也帶來了運算需要大量能源與冷卻資源方面的能源消耗和發展可持續性的挑戰。

無限量資料:知識的海洋

數據是現代數位科技的石油。從社會生活中的社交媒體到支撐企業商業運行的物聯網,數據資料正在以前所未有的速度指數生成。無限量的資料為人工智慧技術的機器和深度學習模型(Machine Learning & Deep Learning)提供豐富的學習資源,加速了演算模型的發展,從而提高準確性和泛化能力下的應用範圍。然而,這也帶來了資料使用、傳遞與保存上的隱私、安全和品質的問題。

完美模型:智能的巔峰

完美模型是指能夠在任何情境下都提供準確結果的AI模型,滿足情境改變的需求。這需要不僅僅是大量的數據和強大的算力,還需要創新的演算法和模型設計。然而,這是一個極具挑戰的目標,涉及到技術、理論和倫理的多個層面的跨領域整合發展。

 

三大支柱之間的相互影響

這三大要素彼此之間存在著密切的相互依賴和影響。無限的算力可以加速資料的處理和模型的訓練。同時,豐富的資料資源是推動模型發展的重要因素。而高質量的模型則可以更有效地利用這些資源,從而提升整體系統的性能與使用範圍和應用效果。

 

未來趨勢:三大基石如何塑造未來

根據前面的內容我們可以知道,這三大要素將共同塑造數位科技發展的未來趨勢,並有著不同層面的影響,這些影響包括:

  1. 全球化與地緣政治:全球化趨勢將促進計算資源和數據的共享,但也受到地緣政治的影響。
  2. 永續發展與環境影響:隨著技術進步,對能源效率和環境影響的關注將增加。
  3. 消費者行為與市場需求:技術進步將引領消費者行為和市場需求的變化。
  4. AI倫理與社會責任:在AI的設計、開發和應用中,伦理和社会责任将成为不可或缺的部分。 5. 技術普及與教育:教育和培訓的調整將對應技術的普及,以培養未來所需的技能。
  1. 安全和隱私挑戰:隨著技術的發展,安全和隱私將成為更加複雜的挑戰。

 

可見未來的科技風格

未來科技的發展將呈現出一種超現代、前瞻性的風格。我們可以期待看到更多融合了動態數字元素、顯示屏、全息和擴增實境元素的互動式設計。這些元素不僅反映了技術的進步,增加了更多應用想像空間,當這些科技深入社會大眾後,更預示著社會和文化將隨著數位科技的轉變而開始轉變,例如平台經濟後,出現的網紅經濟與網紅引發的社會現象,逐漸將數位文化嵌溶至當代社會文化中。

 

總結

可以預見到,無限大算力、無限量資料和完美模型是構築未來理想科技發展的三大基柱,這三大基柱所打造出來的AI技術應用,將持續加速推動新的創新機會,無可避免的,同時也帶來風險和挑戰。隨著這些技術的進步,我們將見證一個更智能、更互聯和更可持續的世界的誕生。

在這一過程中,我們必須注意平衡技術進步與倫理、社會責任和環境可持續性之間的關係。隨著全球化、永續發展、消費者行為、AI倫理和安全等因素的共同作用下,未來的科技發展將是多元、動態且更加複雜。

或許這就是未來科技的景觀——一個由無限的可能性和挑戰共同塑造的世界。在這個世界中,無限大算力、無限量資料和完美模型將是我們探索未知、推動創新和實現夢想的關鍵。


2024©汪周禮@智合創新 --- 傳遞創新知識與服務
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2024年1月26日 星期五

AI 研究與產業發展方向探索- 利用CHATGPT開發創意想法 - TRIZ4AI

利用CHATGPT開發創意想法

 


題目:利用CHATGPT結合TRIZ系統創新思考術 開發創意想法
創意想法主題:AI 研究與產業發展方向探索

 

TRIZ創新工具應用前端識別問題

 

識別問題的目的在於建立具有價值的問題模型,更進一步地,讓根據問題模型的解決方案,如果無法取得目標上的成功,就算是失敗,也能具有相當的參考價值,藉此有機會創造出更符合目標底層意義上的成功方案。

  

基本流程:

[初始問題現象分析 ─> (定義問題 ) ─> 初始系統分析 (內部初始系統/外在標竿系統) ─>資源分析─> 挖掘問題因果鏈分析 ─> (重新定義問題 ) ─> 問題模型]


 

TRIZ系統創新的應用領域中,為了要讓解決方案的更有價值,因此如何讓解決系統問題的方案符合發展趨勢的問題模型,在深入挖掘問題與建立問題模型之前,也就是一開始的初始系統分析後,會使用包括資源分析的工具。

 

透過資源分析找出限制來源種類與特徵,這對建立正確的問題模型非常重要,畢竟創新種子一開始,就是從突破環境土壤層層限制下,逐漸存活下來。

 

換個角度看,只要我們能找到限制,運用反向思考,根據系統工具,就可以判斷系統資源限制的大小,決定創新的難易程度。

TRIZ系統工具中,這一塊比較偏向系統理想性(Ideality)的概念。

 

AI核心:資料、算力與演算模型

 

為了能夠更清楚AI發展趨勢,因此我在這邊使用AI 三大基礎架構的概念,也就是,數位資料、硬體算力與軟體模型(演算法)的巨觀角度來觀察發展限制,從發展限制中,根據資源與競爭現況,尋找最適合的發展目標。

 

基於上面的概念下,使用CHATGPT結合TRIZ系統工具,針對AI發展方向從SWOT、交互作用分析、價值(重要性)、限制與可行性多種角度,與CHATGPT對話以嘗試挖掘更多有趣的想法。

 SWOT探索

發現:這個分析表格描繪了理想狀態下 AI發展的主要優勢、劣勢、機會和威脅。我們可以更容易看到,在算力、資料和模型的發展過程中,我們需要平衡這三者之間的推進力道與相關的挑戰和風險。


無限假設探索

發現:每個要件的增強都會提升其他兩個要件的發展。


重要性探索:

發現:在不同的應用情況下,三大要件的重要性會彈性改變因此,平衡這三者的發展可以有效提升AI的價值。


限制探索:


發現:或許我們可以從限制來探索短期、中期與長期的AI研究與發展策略。


可行性探索:


發現:根據可行性評估的內容或許可以協助產業找出發展方向。

 

短評根據CHATGPT的輸出結果,判斷完滿演算法最不可能實現,而無限算力相對可能實現。

當然,以上這些內容僅供參考。畢竟,真實情況的發展,往往出人意料之外,這也是創新迷人之處。


補充:

當然如果要更完善的發展一個策略,光憑SWOT並不足夠,可以加入更多管理與策略分析工具,例如PESTELE分析,包括全球化和地緣政治影響、永續發展與環境影響、消費者行為變化、AI倫理和社會責任、技術普及與教育與安全和隱私挑戰等等多重競爭的巨觀角度觀察多重視角分析。


結論:
AI LLM - CHATGPT(GPT4) 結合現有方法與工具的應用,完善了知識領域的概念創造與知識傳遞的效率,雖然提升知識經濟發展,但也加速知識競爭的層次,可能會讓知識經濟朝向M型化結構的方向發展,加大知識應用上的能力隔閡。


#TRIZ
#系統分析

#資源分析

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#CHATGPT
#創意挖掘
#系統創新

 

2024©汪周禮@智合創新

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2023年12月16日 星期六

ChatGPT 應用 - Multi-Tabs or Multi-Accounts?

 ChatGPT 應用- Multi-Tabs or Multi-Accounts?




Multi-tabs 單一帳號下同時開啟多個ChatGPT分頁。 Muiti-Accounts 多個不同帳號,採用不同瀏覽器同時登入使用。 採用multi-tabs的好處在於可以完全獨立分開對話主題,單頁中的對話主題維持特定一貫效果,這種方式對於複雜的主題內容,例如半導體專利技術分析,在操作上就會出現影響,因為當我們使用chatgpt進行半導體領域技術研究和分析的時候,由於技術涉及的廣度與深度,我們需要不同領域領域的外部專家以及由專家提供的方法論工具相互整合應用,以創造出更好的效果。

這裡會出現的問題在於,如果使用同一帳號,這個帳號的資料內容就會被外部專家所得知,我們希望每個不同領域的專家分享其專業應用成果,但又不希望這些外部專家了解我們其他主題內容。因此multi-account的方法就會比較合適。

此外multi-accounts的方式也適合於中小企業SME內部使用,例如不同的部門的使用,研發、財務或是行銷等。


綜合整理資訊如下:

Multi-Tabs

     1. 單一領域應用:當工作集中在一個特定領域或主題時,使用多tab可以幫助保持對話的組織和一致性。

     2. 個人使用:個人用戶在探索不同主題時,可以開啟新的tab來分隔不同的對話線索,而不需要擔心隱私外洩或資料共享。

     3. 臨時性任務:對於短期、臨時或不涉及敏感資訊的任務,多tab可以提供足夠的分隔,同時保持操作的簡單性。


Multi-Accounts

     1. 跨領域協作:在需要多個團隊或專家共同參與的專案中,使用不同的帳號可以確保每個團隊或個人的工作和資料保持獨立。

     2. 隱私和資料保護:對於涉及敏感資訊或需要嚴格資料隔離的場景,例如需要與不同外部專家協作的半導體技術研究,多帳號可以有效保護每個參與者或團隊的隱私。

     3. 組織內部使用:在企業或組織內部,不同部門可能需要處理不同類型的資訊。 分別使用不同帳號可以幫助維持部門間的資訊安全和隔離,如中小企業(SME)的不同部門。

心得: 基本上multi-accounts相對適合需要跨領域分工的下協作使用,例如我可以將特定帳號內的GPTS分享給正在和不同領域專家協作創造GPTs的情況下,而不洩漏我自己的其他資料對話內容,而multi-tabs適合 單一應用領域的情況下使用。

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