2023年以前AI雖然是一個大家都能夠認同的趨勢，但除了「自駕車、輔助駕駛」等功能之外，似乎在消費性市場還未見到足以讓慶龍眼睛為之一亮的「殺手級」產品，不過，隨著AI聊天機器人的問市，慶龍不僅看到了「破壞式創新」的巨大潛力，更感受到未來幾年內，人類的世界就將產生巨大變化，其扮演推手的就是AI聊天機器人的問世，其扮演推手的就是喚醒AI機器人靈魂的台積電(2330)。
欣慰的是，關於這一點，慶龍早就2018年的時候，就已經提出了相關的論述，訂戶可點選收看以下的影片觀點。
平心而論，看到AI聊天機器人，慶龍訝異的是它背後的思維模式：類神經網路，確實非常精準與全方面，並完全屏除了人類思考常出現的主觀偏見。
分享一篇由艾爾科技創辦人林宜敬所寫的文章【我們是最後一代】，其重點節錄如下：
類神經網路的運作方式，跟以前傳統的電腦程式很不一樣。傳統的程式，靠的是加減乘除以及邏輯運算，一切都是程式設計師「設計」出來的，但類神經網路是模仿人類大腦而建造的，他的能力是「訓練」出來的，而不是「設計」出來的。
人腦的思考能力，來自於一些透過突觸（Synapses）互相連結的腦神經元細胞（Neurons）；而人工智慧類神經網路的思考能力，也是來自於一些透過參數（Parameters）互相連結的人造類神經元。
人類在學習的時候，腦神經元的突觸連結方式會發生改變；而人造的類神經網路在學習的時候，參數的數值也會發生改變。
動物的腦，突觸的數量越大，思考學習能力越強；而同樣的，類神經網路的參數越多，思考學習的能力也越強。
早期的類神經網路所包含的類神經元數目，了不起也不過是幾萬個，恐怕比一隻蟑螂的腦神經元數量都還要少。所以早期的類神經網路都只能專注於某種特殊功能，像是下圍棋、幫照片著色、或是將語音轉換成文字等等。
但是近幾年，許多大型的科技公司野心變大，開始去訓練一些稱作Foundation Models的超大型類神經網路。像是GPT-3，就是一個擁有1750億個參數的超大型的類神經網路。而科學家們估計，人腦大約有100兆個突觸。GPT-3的1750億個參數跟人腦的100兆個突觸相比，只有五百分之一左右，所以GPT-3的思考記憶能力，終究還是比不上人腦。
科技界盛傳，繼GPT-3之後，下一代的GPT-4馬上就會在今年推出了。據說GPT-4的參數數量會是GPT-3的500倍，也就是100兆個，跟人腦的突觸數量相當。GPT-4絕對不會是人工智慧研究的終點站，接下來很可能會有人腦500倍容量的GPT-5、人腦25萬倍容量的GPT-6。
所以順利的話，一年之後，研究所的學生都不用再自己寫論文了，因為論文可以交給GPT-4寫，而且寫的絕對比大部分的研究生都好；同樣的，大學的教授們也不用再浪費時間上課、指導論文了，因為反正學生的作業跟論文都是GPT-4寫的。
所以我們很可能是最後一代。我們可能是最後一代的真人研究生、最後一代的真人指導教授、最後一代的真人學者。
本文From《投資家日報》2023年2/9
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