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。
--
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-
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