CNC機器與斑馬
當我第一次看到我們工廠的CNC機器工作時,映入我腦海的是 – 斑馬。更準確地說,這台機器讓我覺得他比其他AI機器都來的優秀,因為當時據我所知,AI是無法識別斑馬的,這也是AI的最大的難題之一。但後來我了解到這個問題已經因為3D CG數據的出現而解決了,我對CNC抱有的優越感也隨之消失。
斑馬問題
抽象符號溯源問題,這是由 Stevan Harnad 教授提出的一個問題,也因為他舉的斑馬例子而被稱之為斑馬問題。裝上攝影機之後,AI便能開始處理視覺訊息了,但它卻無法辨識一隻斑馬,因為AI所擁有的驗證數據是字符串數據。假設我們把斑馬定義為「一隻有條紋的馬」,作為人類,即使我們從未見過斑馬,我們也可以僅根據這個定義將其辨認出來。但AI則做不到,因為它擁有的僅是17位字符組。這個問題的本質是:AI的確能儲存並處理大量數據,並且效率比我們高得多,但這些數據之外它們是無意義的。
3D數據帶來的革新
現在,AI的圖像處理算法已經能夠依靠3D數據辨識視覺信息,並通過形狀和表面紋路來識別出一隻斑馬。儘管AI還是像以前一樣無法理解任何數據的意義,但這一技術已經造福到了家具製作領域。過去,CNC機器需要經由大量人工輸入的數據才能精準地運轉,而現在,只需要掃描3D模型圖,便能自動計算出數據。不過我們的製作過程並未因此而變得簡單,比如把材料放入機器時需要特別精準的位置把控,不容絲毫錯誤,要做到這些,職人手藝依然必不可少。
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