從台北開會會回來，趕來聆聽學習專業人士對於目前AI於產業衝擊的看法。謝謝同事的Door to Door，讓我有機會坐到第一排學習。車上跟同事討論未來的規劃，導入AI於關鍵元件與特殊材料的開發與策略分析的工作勢在必行，必須要提前準備與佈局。
研習會題目雖以晶片為主，但廣義的說，不單只是晶片設計，應該是各種的設計都會有重要的衝擊。目前我個人初步的兩大分類的AI有基於類神經網路的GenAI以及Declaritave 式的推理機：一個定性，一個定量。之前用GPT進行鍍膜還有鏡頭設計的 Script Code的生成，真的還是不行。但Prolog的宣告形式有些機會但彈性較低。要如何融合這兩者目前還抓不到訣竅，需要多聽一些專業的課程來補充不足之處。日前報名許多自強基金會的課程，又到了學習的熱季了😁，當學生真好。不過昨天看到的兩張圖，對台灣未來的競爭力真的很擔心 - 台灣的國家AI競爭力，在2024年之前政府投資的金額對比其他國家將近於零，倒是編列參加社交旅遊會議與頭等艙的數位部 - 後知後覺不意外....
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