最近AI人工智慧學習的方式很紅，在這裡簡單跟大家說一下，AI人工智慧學習的方法與以往我們所習慣的標準正確學習方法有什麼差異。
以前我們覺得電腦的學習非常的笨，因為電腦它根本無法反應我們所要做的事情，點個網頁或者是做每一件事情都需要下達準確的指令才有辦法做。進入智慧型手機的時代後，加入AI的演算，讓我們可以在做a這件事情時，AI就幫我們推測出後續我們可能做的所有情況，並以大數據的方式演算出我們最可能需要的是哪一種需求。
以往的電腦做不到這件事情，是因為大數據的量不夠多，大數據的簡單理解就是電腦可以儲存許多資料，電腦可以背誦許多事情，很多東西他不懂，但是他靠背誦把它記了起來，比如說他記得陰影的顏色，所以可以為黑白的圖片進行上色等等，因而跟AI來比誰的記憶力好真的是一件很蠢的事情。
這也就是為什麼後來我們不在以考試與背誦，來測試我們孩子的程度，孩子需要培養的能力是能夠用精確的字來搜尋他所需要的知識，而不是精確地背出知識對事件所賦予的定義，特別是事情的定義，隨著角度會有所不同，因而孩子需要培養出寬闊的心來，面對每一種觀點，對同一件事情產生不同的角度定義。
回到AI的學習方式，AI的可怕來自於他是從失敗中進行學習，正確解答的學習方式來自於我們最害怕失敗，每一個失敗代表一個扣分，每一個扣分代表回去會被打一下，會受到嚴厲的懲處，但AI的學習方式不是這樣，它在模型中可以失敗1000次，1萬次一兆次，乃至於做出最好最完美的模型，這也是為什麼他可以在最短的時間做出最完美的模組來超越人類。
由正確解答養出來的孩子們，最害怕面對的就是自身的失敗，對失敗的恐懼讓他們沒有辦法進行多次的嘗試，每一次失敗都與激烈的懲罰回憶進行連接，讓正確解答養出來的小孩，面臨新的挑戰會往回看，希望大人給予他正確解答，以利他能夠不會受到懲罰的往前進。
可嘆的是，AI並不進行正確解答這樣的學習，正確解答學習的好處是，可以幫助初學者在最初避開已有的經驗所造成的錯誤，達到現階段最快最好的處置方式，但正確解答也是這個答案的上限，這也是人們在正確解答下，學習的上限。
AI的學習從最基礎的犯錯開始，一開始很笨拙，但是在一兆次的經驗後，將能夠推算出比人們現有的知識，現有的方式，更好的運作模式出來，這也是AI的優勢。
AI並不是我們現行勞動力的敵人，利用AI可以避免我們過去與未來可能犯的錯誤，我們是AI的管理者，而非做著與AI相同的事情，又怕被它搶飯碗，AI將所有的失敗化為不可以做的事情，因而他在多次的失敗後可以降低他的錯誤，找出最正確最快的方法來完成這件事情，人們則是撿拾AI所推演後的精實果實，這也才是為了我們與AI共存的方式。
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