perseus0623 wrote:
最近日本在很多門是...(恕刪)
我是覺得 有個東西機器人很難取代
那就是經驗 那不是程式就能寫入的
==> 最近有個程式叫deep mind用deep learning的演算法打敗韓國人的圍棋.
有個法則叫"十萬小時". 意即你要努力學習1萬小時, 就可以成為大師.
韓國人可能努力10年變成大師.
機器每天下棋24小時, 一年365天, 1年多一點就達到1萬小時.
程式設計師不用懂圍棋, 也不用寫入. 機器自己會努力學習, 求取經驗值.
一個物品的名稱 使用者能夠發明出千奇百怪的叫法
寫程式的人不知道有沒有聽過 還是按照官方名稱去制定
會不會輸入了關鍵字，卻要讓用戶找上老半天？
==> 你看Google Search就知道, 你打錯字, 他還會更正你.
同樣, 寫程式的人不需要聽過. 一切以data為中心.
這其實就是big data最近很流行的原因.
兄台有興趣, 我再談多一些.
若說同名異義, 或是異名同義, 就我所知, 在1980年代就有理論.
近幾年已變成成熟演算法了(好像叫什麼"意群的距離").
有本書上舉了個例子,
bat, run, safe.
bat可以是蝙蝠, run可以是逃跑, safe則是保險箱.
但如果這3者的"距離"很近, 則更可能是指棒球.
bat是短打, run為得分, safe是安全上壘.
還有 門市人員或者電話客服人員
也能夠從經驗去判斷他們面對的用戶是要用甚麼樣的方式來說明
才能夠讓用戶理解或者找到他們要的答案
==> 客服或說明, 現在郭董才要租給各公司. 可能要一段時間才成熟.
至於門市或推銷, 除了有時效的食品外, 都受到網購大幅打擊.
這表示大家在很多產品上, 對門市人員的依賴性很低
你若看Amazon的推薦系統, 可比什麼門市人員專業多了.
和門市常常是雞同鴨講.
在Amazon你只要打入有興趣品名, 它會根據你的查詢做出推薦.
如果你願意先登入, 還會根據你的購買經驗做出推薦.
當然, 我們犧牲的是隱私權. 門市人員的好處反而是"他不認識你"
要跟電腦/雲端比專業, 門市人員完全不是對手.
perseus0623 wrote:
最近日本在很多門是...(恕刪)
