人工智慧 (AI) 成了全球的熱門話題,這個由人力開發的非自然生物的智慧,讓大家好奇、感嘆、振奮、困惑,電腦可以辨認臉孔、聽懂說話、翻譯語文、診斷病情、自己開車、下棋稱王。我們每天都看到新聞報導各式各樣的 AI 創新,儼然成為經濟發展的能量,甚至 AI 即將統治世界的說法大不乏人。蘋果執行長庫克應允川普總統在美國境內投資 10 億美元三個工廠,增加就業機會,但大家猜想就業的多是機器人,不是生物人類。
(圖片來源:MIT Center for Brains Minds + Machines。取自網路)
我們現在看到的 AI,都是了不起的成就,應用在各個領域,通常都超越人類的效率,替代了許多原來由人做的工作。AI 繼續發展的空間還很大,各行各業也會繼續用來替代人力,現在還看不出慢下來的跡象。日前就有汽車業者預測 2021 是豐收年,自動駕駛、無人駕駛、電動車輛、電池技術、共乘增加、私人車輛減少....。這些「豐收」的背後,莫不隱藏 AI 的影子。
幾十年來,電腦都用在整理資料,寫一個程式讓電腦依序動作,從哪裡取得資料,做什麼運算,整理的結果放到什麼地方,每一步驟都是由人預先設計好的。AI 雖然仍用電腦,仍需要有人寫的程式,卻換了另一種作法,因為 AI 的電腦程式不是直接運算求得解答,而是用來學習,好像我們學一技之長,不斷的練習、熟能生巧,AI 電腦程式就是經過不斷練習,最後發展出強大的功能,再用來解答覆雜的問題。
因為沒有人能把開車遇到的狀況完整的寫到紙上,轉成電腦程式,再用來駕駛無人汽車。我們人是做的多、說的少,有些事情做的很順利,卻說不清楚是怎麼做的,開車正是這樣。所以要車自己開,所需要的 AI 開車程式,要從頭學起,除了從資料學習,也包括我們充當教練上路學習,我們一邊開車,AI 電腦一邊學習,記住行車的每一個動作,遇到的每一個狀況。如果訓練不出來這樣一個 AI 程式,無人駕駛汽車就不能安全上路。
另一個例子是 AlphaGO,下圍棋的 AI 電腦程式,贏了中韓兩國圍棋國手,但圍棋致勝的棋步,複雜又龐大,沒有人能完整的列舉出來。AlphaGO 則藉吸取大量圍棋戰況,以及不斷與人類對奕,從中學習、增加實力。
(人機對奕。圖片取自網路)
AlphaGO 原是倫敦一家新興公司 DeepMind 發展出來的,現被 Google 收購,贏棋之後,執行長 Demis Hassabis 就收起棋盤,改變發展方向,從專業的 AI 轉向一般的通用 AI (Generalized Artificial Intelligence),希望 AI 有常識、有人的意識、更能平易近人。但他發現,這已經進入了「人的智慧」領域,到目前為止,還沒有數學邏輯來定義這樣的智慧,所以機器學習也就沒什麼可學的了。