2022年学习机器人和人工智能的一些体会

前些日子开会，很受启发，比如有大佬指出：

• 总结：一般是高屋建瓴，通常是级别高的总揽全局，小虾虾不适用；
• 感想和体会：小虾虾们学习完大佬讲话之后，自己的收获。

这才发现写博客标题没有用对词，我这小菜鸡不配总结二字，要多用体会和感想。

体会一： 

确定性的算法无法完全适配不确定的场景，即便是百分之一的出错率后果也很严重。

标准化确定性环境，机器人和人工智能组合已经没有问题。但非标和不确定，才刚刚开始。

关于如下：

这个讲法的确是不合适的。

截止22年底已公开的自动驾驶技术，在架构上最多做到L2+。 由于结构性缺陷，所有尝试以现有技术实现L3及以上目标的想法必然失败。

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这幅图被引用次数很多：

这是想象出来的曲线，没有找到数据支撑。

更多情况下是如下曲线，并且有数据支撑。

如下引用大佬结论：

一只小鼠的能力≈需要消耗一个小镇的电力。

不需要接着展开了。

体会二：

人微言轻。  

迷信权威是常态。在2021年及之前，有时候会分享也会受邀发表一些看法，很多场合也会被询问看法。但事后发现，除了一些关系特别好的朋友或者毕业生会有共鸣，大部分都被忽视了。

2022年之后，很少分享或做交流，多以旁观者，不参与。

有朋友在21年和22年扩大规模，但是其实23年以后才会有转机，但那时他们并不相信。

体会三：

公开发表的论断通常都过于乐观，便于提升预期讲好故事，但并非客观事实。

图片中给出了预测，2015已经过去，2023即将到来，这是2010年底的预测，准确性如何。 

体会四：

把机器人和人工智能当热点追的“远远远……”多于对其感兴趣的。

体会五：

机器人用人工智能赋能实现规模化盈利遥遥无期。

赚口吃饭钱还是绰绰有余的，但是实现全行业高额利润目前还没有啥公司能做到呢。 

-Fin-