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臺灣VR/AR產業聯盟主席高煥堂:VR/AR可以欺騙大腦,AI可以賦能大腦!

工程師兵營 ? 來源:電子發燒友 ? 作者:電子發燒友 ? 2020-11-25 12:02 ? 次閱讀

嘉賓:高煥堂,臺灣VR/AR產業聯盟主席、臺灣銘傳大學《AI潮流下的創新設計思維》課程講師、臺灣科技大學VR技術培訓課程講師、廈門VR/AR協會榮譽會長。擁有40多年碼農編程經驗。主修于美國Colorado州大學信息管理研究所、臺灣淡江大學管理科學研究所。專精于Android終端平臺、AI、Docker容器、VR技術等。
高煥堂老師AI創新學習專區https://bbs.elecfans.com/group_1445

采訪內容:

社區小助手:能不能簡單說一下,您是什么時候開始接觸VR/AR行業的呢? 又是什么讓您與它結緣的?

高煥堂老師:

1990年代,我在美國念書時,學習過VR。之后的工作都沒有涉及VR或AR。一直到2015年,在臺灣開始與HTC業務上接觸了新一代的VR設備。2016年開始加盟福州網龍公司,大力投入VR/AR+教育的相關技術和業務。

社區小助手:AI的概念非常火熱,但也經歷了幾次冬天,如何理性看待人工智能技術和行業的發展?

高煥堂老師:

2000年之前的AI是Rule-based的AI,也就是典型的AI,遇到了難以突破的瓶頸。2000年之后,隨著互聯網/物聯網的流行,大數據愈來愈豐富,電腦硬件運算能力也突飛猛進,使得基于神經網絡(Neural Network)的機器學習獲得巨大成長動能,逐漸變得火熱起來。但是它不是典型的Rule-based AI,而是機器自我學習的AI,所以有人說,應該稱它為機器智能(MI)才對。

大家會常聽到,大數據分析可以提供復雜數據之間的相關性,但是常常無法提供因果性。因而今日的AI,天生就具有強大的數據歸納能力。由于越狹窄的行業領域,歸納效果越好,所以AI逐漸成為各專業領域的專家了,而且歸納性的瞬間推理,已經讓AI展現出強大的專家直覺,并遠遠超越人類,再也無法逆轉了。

從認知學(Cognitive science)的角度而觀之,人類有三種邏輯思維能力:歸納法、演繹法和溯因法。今后,AI在歸納思維上持續勝出,而人類在演繹和溯因思維上取勝,雙方互補,人機共舞。

由于我們數千年來的教育偏于歸納性思維,新一代將與AI處于同一條賽道上,工作機會將會受到AI的影響。因而,AI很可能會大幅改變未來的教育行業。

由于AI在各行業可提供專家直覺,而且超越了人類,也提供人類更好的助力,所以在各行業的蓬勃發展,是必然的趨勢。

社區小助手:VR/AR一直挺火的,包括一些智能眼鏡之類的硬件也開始面向用戶推出,但是很多人對于VR/AR的具體使用場景不是很了解,能給大家簡單介紹一下嗎?

高煥堂老師:

最容易領會的場景是學校課堂,VR是一個工具,就像我們拿了一部照相機去捕捉到我們原來無法獲取到景色,可以增強老師的教學效果。例如,老師使用像Google Earth等VR內容來教地理,學生的確有身歷其境的感受和體驗。

其次是工業領域,利用VR來遠距遙控機器人。例如,鐵路的巡軌機器人就是一個很容易理解的場景。機器人把數千公里外的場景送回到管理人員頭上的VR設備,雙方實時交互。

還有,AR應用于維護類工作,如醫生手術、電廠維修等都是很容易理解的場景。

社區小助手:您認為增強現實(AR)和虛擬現實(VR)這兩個技術在未來哪個前景更好,為什么?

高煥堂老師:

AR與VR兩者會持續發展,而且相輔相成。例如,拿VR/AR旅游為例,一般而言,各地方的景區管理單位比較愿意提供經費開發AR旅游服務,因為其能提升景區的服務品質,這樣的效果是顯而易見的。然而,AR旅游只是更貼心服務已經來到景區的游客,并未能把景區傳播到尚未來到景區的廣大群眾,以便吸引更多人們來景區觀光。而VR恰恰可在這方面表現得淋漓盡致。

例如透過Web VR或5G電視機的VR頻道可以將景區推播到數億個客廳里,能讓許多人在家里就能身歷其境地暢游景區,有效招攬更多人群來旅游。所以VR招攬更多客人來景區,而AR則對來到景區的客人提供更貼心的服務。兩者之間具有高度互補性。

社區小助手:普通工程師如何學習人工智能方向的知識?您有什么建議嗎?

高煥堂老師:

由于AI的知識體系尚未完全發展成熟,AI系統的開發和分工模式也還沒建立,使得AI的教學和學習,面臨一些挑戰。例如,拿比較成熟的芯片IC產業來說,IC制程分工是:設計一〉制造一〉封測一〉組裝(成PC、手機等)。反觀當今的AI應用系統開發,一個公司或一個團隊,把設計、制造(編程)、測試、組裝(Assembly)都全包了。其相當于30年前的IC(半導體)產業結構。

基于上述因素,一般AI工程師大多先從Python/C語言的編程技能入手,然后理解NN神經網路架構和機器學習流程。然而,對于各領域的行業大數據分析工程師而言,其順序可以倒過來:先學習NN神經網路架構和機器學習流程,然后才逐漸學習Python等編程技術。基于這項需求,我寫了《不編程,而學AI》系列書籍。

社區小助手:自從業以來,遇到最大的困難與挑戰是什么?能否給我們分享一下您的經驗以及心路歷程?

高煥堂老師:

數十年來,一直從事工程師的工作。后來想往設計師方向發展,就取去學習設計思維(Design Thinking),這是一個很大的挑戰。然而,卻發現了這是邁向商業創新的很棒途徑,創新的過程就是利用工程師的嚴密邏輯來檢驗天馬行空的夢想,逐漸圓夢而已。

今年已經寫完一本新書《動腦創新、動手設計》一書,預定2020年春季在北京出版上市。該書詳述我的經驗和心路歷程。

社區小助手:工作忙的時候,您是如何平衡工作和生活的呢?聊聊您未來的規劃?

高煥堂老師:

以更多感性去看待科技,例如以<愛>取代<用>科技,更多擬人化看事物,少點物化看人,自然會讓工程師的工作與生活更加協調。

我已經退休了,未來仍繼續以寫書、教書傳達我的感性科技觀。

社區小助手:采訪到這里就快要結束了,有什么話想要對大家說的嗎?

高煥堂老師:

VR/AR可以欺騙大腦,AI可以賦能大腦。兩者結合,如同蘇東坡把酒作詩,創意無限,如行云流水。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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