搜尋此網誌

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
AI輔助創新二月底即將開課了,歡迎關注智合創新在ACCUPASS上帳號。


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

#問題模型

#CHATGPT
#創意挖掘
#系統創新

 

2024©汪周禮@智合創新

智合創新─傳遞創新知識與服務

學創新,找智合!
創新專案、培訓、輔導等服務,歡迎聯絡我們:service@iiiinnovation.com

2023年12月11日 星期一

未來知識教育趨勢-AI的影響

 未來知識教育趨勢-AI的影響






假日到朋友位於基隆山上所經營的農莊拜訪,距離上次來這裡剛好整整三年了,景物依舊,人事皆存,看到老朋友們非常高興。


於是便多喝了幾杯茶水,聊開了,相互分享一些見聞後,頗受啟發,摘要心得分享給有興趣的朋友們參考。



1. 知識教育與AI的關係及其兩極化發展:知識教育受到AI 的影響將會朝向兩極化方向發展。

AI技術正在轉變教育方式,從傳統教室學習朝向更個性化、可自我調整適應的學習模式。
這裡兩極化是指,一邊是高度個性化、AI輔助的知識學習方法,另一邊是傳統、非個性化的知識學習方式。

AI可以提供個性化的學習路徑,幫助學生可以根據自己的節奏步調或模式來學習知識,不過由於使用AI需要一定資源,同時也可能加深教育資源的不均等分布。因此這一塊一定需要政府介入,讓這樣的資源可以讓所有學生使用,在少子化的社會,讓每個人都能找到自己的專長,利於提升國家競爭力。
可以明顯預見到的是傳統教育模式將會受AI工具的影響而逐漸轉變。


2. 知識體驗與應用的價值:知識教育中的知識體驗與知識應用將會體現出極端價值。

在現代教育中,單純吸收知識已不足夠,隨著科技發展速度加速,知識教育與科技應用之間的落差正在加速擴大。

知識體驗和知識應用變得更加重要。也就是學習過程應更注重批判性思考、問題解決和多樣化的創新能力培養,而不僅僅是知識的灌輸。將學習的認知層次從過往單純的記憶與理解,透過AI 提高到整合應用與分析和評估甚至創造模式,一次學習模式就可以同時提高多層次認知並快速整合的教育層面。


3. 底層知識邏輯與創新商業模式:底層知識邏輯的整合將會翻轉出不同的知識創新商模與知識學習口碑,如何衡平這兩者將有機會創造新商機,例如,如何在台灣市場創造破億元的知識培訓規模。

對基礎知識原理的深入理解,配合底層知識邏輯整合,可以推動創新和新的商業模式。例如,將教育與數位技術(AI, AR/VR/MR, 區塊鏈技術等)結合,開發新的學習平台或教育工具,這可能在不同的特定市場(如台灣)產生顯著的經濟規模影響。


4. 數位轉型時代的新知識需求: 數位轉型時代,企業對新知識的需求比以往任何時候都更迫切,這個新知識需要完善的知識體系,已經開始逐漸捨棄需要大量時間累積的片段式知識,例如傳統填鴨式教育。

隨著新興數位技術的快速發展,企業需要更有系統的新知識來適應這一變化。例如 AI, AR/VR/MR, 區塊鏈技術結合數位轉型服務等。
這包括了解最新的技術趨勢、數據分析、企業市場服務線上策略等。

企業正尋找能夠快速適應並利用這些新知識的方式,這一塊與傳統知識與花時間累積的學習方法的模式將會越來越無法滿足企業應對數位轉型變化的需求。


5. 新知識體系對企業管理的影響:新知識體系將為企業帶來多重複合的管理效能,將企業管理結合完善的知識體系培訓,進一步向上拉高層次。

將這些新知識整合到企業營運與管理中,將可以縮短企業內部溝通時間,提高決策的效率和效果。

例如,利用數據驅動的決策制定過程,或者應用新的教育技術來提升員工技能和效率以及溝通模式。

例如將系統創新工具知識引入企業集團內部甚至供應商,當企業集團內部以及供應商可以將問題利用特定創新工具的問題模型描述,在相同的系統知識下相互溝通,避免因為語言造成問題描述差異產生認知落差,有效降低溝通成本。

在國際社群中,看到這種整合方式已經被很多跨國集團所採用多年,被證明能夠幫助企業在競爭激烈的市場中,減少溝通障礙,提高營運與決策效能,進而保持優勢。


#AI
#知識教育
#企業創新

2023©汪周禮@智合創新

歡迎訂製企業創新培訓課程

service@iiiinnovation.com

SW-TRIZ × FAP Model - 適用於開放式技術系統架構的TRIZ系統分析工具

  SW-TRIZ × FAP Model 作者:汪周禮(Jeffrey Jou-li Wang) 為軟體與 AI 產品開發而生的 TRIZ 系統分析方法 SW-TRIZ (TRIZ for Software) 與 TRIZ FAP(Function–Action–Paramet...