涂靈對人工智慧的想像(下)

涂靈對人工智慧的想像(下)

撰文/李中志(美國伊利諾州立大學電腦科學教授)
轉載自《科學月刊》2016年5月第557期

涂靈的答案

涂靈發表CMI 後人生陷入低潮,不到4年就過世,60多年來在涂靈的缺席下爭議不斷。涂靈花了幾乎一半的篇幅在CMI 裡列出9 大常見的批評,並加以反駁,論述相當簡潔直觀,但談不上有學術論述的嚴謹,如下:

一、神學批評,認為人類的智慧是獨一無二,神創的。
涂靈是無神論者,但他以神學之間彼此的矛盾與過去在科學上的錯誤來反駁。

二、我們寧可相信機器不能思考,因為如果機器能思考,那後果將很可怕。
涂靈認為這是鴕鳥心態,不如面對處理。其實機器不必能思考,也可能很可怕。

三、數學與機械論先天的不完備性。
涂靈是當代極少數能徹底了解這點的學者,但涂靈認為沒有任何證據可以讓我們宣稱人類的智慧是完備的,人類的智慧很有可能也被不完備定律限制。

四、電腦與機器無論如何不可能產生意識,而自我意識是智慧不可或缺的要素。
涂靈以哲學上的唯我主義(solipsism)反駁,既然自我意識的存在唯有自己才能驗證,我們也無法斷定電腦是否有意識。

五、機器的行為沒有意外,也沒有驚喜的創新,一切都是規劃好的。
這個批評源自勒芙蕾絲(Ada Lovelace)對巴貝其(Babbage)計算機的評語。涂靈機理論的計算能力與更早一百年的巴貝其機不可同日而語,但受決定論的限制不變。涂靈半開玩笑地說,因各種原因,電腦跑出的東西常常讓他充滿了驚喜,但史上第一個程式設計師愛達的質疑顯然不是這麼浮面。涂靈還很弔詭的把驚喜的責任歸給人類,就像玩電腦遊戲,一切都是設計好的,但玩遊戲的人充滿了驚喜。

六、電腦缺乏人性,如友善、正直、戀愛、喜歡吃草莓、犯錯,等等非理性的行為。
涂靈認為「模仿遊戲」並沒有要求電腦必須真的具有人性,但如果有足夠的記憶體與計算能力,這些是可以在表面上模仿的。

七、人的神經系統是連續的,不是數位的。
涂靈認為只要能設定我們能忍受的誤差範圍,我們就有辦法在這誤差範圍內模擬連續的神經。

八、人的行為很難只照一套預定的行為準則進行,電腦則無可避免必須依照一套有限的準則反應。
涂靈認為這只是對人類行為的一項假說,說不定就如「太陽下沒有新鮮事」,人的行為也是完全由一組準則規範。即便人的行為無法以決定論來規範,電腦透過與人互動,非決定論的因子已實質影響電腦的表現。

九、有些人具有超能力如心電感應、念力等。
涂靈建議如果這些能力確實影響了測試的結果,只好讓測試在能隔絕超能力的房間內舉行。這節相當唐突,大部分學者認為涂靈只是一時興起抬槓的文字。

有趣的是,涂靈提出「模仿遊戲」的原始動機是想讓大家離開「機器會思考嗎?」這個問題,但從他這些自我設定的批評與答覆來看,他其實一直在維護一個開放的空間,讓「機器會思考嗎?」這個問題有個正面答案。若再進一步耙梳涂靈的深處信仰,涂靈其實沒有企圖要讓機器賦予意識或人性,相反的,他認為意識或所謂人性可能只是人類自我的幻想,人終究只是一部更複雜的機器。60 多年來大眾對「人只是一部機器」的信仰有增無減,當代對「強人工智慧」(strong AI)的討論已不在可不可能,而是有無可能在涂靈機理論的限制下展現智慧?如果不可能,計算人類智慧所需要的一個更複雜的計算模型會是什麼?近年量子計算似乎提供了另一個出路,但除了相當局限的運用,量子計算目前的進展似乎仍脫不出涂靈機理論的限制。

「弱人工智慧」崛起

上面提到的「強人工智慧」是指以電腦模擬人類的智慧行為,包括對話、認知、意識、情緒的反應等等,也就是涂靈測試企圖辨識的。相對的是「弱人工智慧」(weak AI),只限定在特殊的用途,利用電腦快速計算與處理大量資料的能力,幫人類做出決策,也就是所謂的「專家系統」,例如幫助醫師診斷的系統、風險分析系統、導航系統,與近來快速進步的汽車自動駕駛,大數據處理,都是「弱人工智慧」的成果。

在1966 年問世的ELIZA,算是自CMI 發表之後人工智慧的一個階段性成果,然而ELIZA 的成功卻帶來錯誤的期盼,之後數年一窩蜂的跟進,但成果了無新意。進入70 年代之後,電腦的用途與極限逐漸被研究者掌握,人工智慧研究的主流逐漸轉為上述的「弱人工智慧」,至今不變。CMI 的重要性因此逐漸下降,甚至開始出現批判,認為涂靈測試誤導了人工智慧的發展。

批判的聲浪在90 年代達到巔峰,認為涂靈測試裡「強人工智慧」的概念讓研究者浪費許多無謂的精力,只是為了通過一個無實際用途的涂靈測試。但這樣的批評者多半不是人工智慧的研究者,有點無的放矢。幾乎所有努力要用電腦模仿真人對話的程式設計師都是業餘的愛好者,學界根本不可能以此為計畫案拿到國家或產業界的輔助。既然如此,何來浪費資源與誤導?正如加州柏克萊大學的羅素(Stuart Russell)所言,沒有任何人工智慧學者是以通過涂靈測試為研究目標。史陶特本身是人工智慧領域裡頂尖的學者,不久前才與物理學家霍金共同簽屬一份公開信,反對具有人工智慧的武器研發。

駛向新時代

有趣的是,進入21 世紀後,人們又逐漸心平氣和來看涂靈測試。一方面是人工智慧的研究方法與方向已相當成熟,受CMI 影響的程度甚微,與電腦剛問世時不同。就如筆者本人,雖不是人工智慧的研究者,但在研究生時期第一次讀到涂靈測試仍然興奮莫名,但很快地,經由師長的指導與自身知識的累積,很快便意識到CMI 與涂靈測試並沒有給研究人工智慧一個科學上有意義的操作型定義,涂靈測試只是電腦專業以外值得思考的哲學問題。另一方面則是,隨著認知科學的進展,關於心智的哲學逐漸與實證科學結合,有回到古典理性主義的趨勢,認為語言與符號的處理在思考中有獨占的地位,重新把閱讀與詮釋CMI 的興趣帶回哲學與認知科學的學術會議上。更重要,這個趨勢糾正了一個態度:我們不需要知道人類智慧運作的原理,我們還是可以盲目製造幾可亂真的人工智慧。而這個態度正是50、60 年代,人們急於運用電腦卻誤入死巷的原因。

雖然毫無疑問,好萊塢必將繼續以涂靈測試生產更多好看的電影,但這畢竟不是研究人工智慧的實況與願景。總結CMI 發表後人工智慧這60多年的歷史,我們的確遠離了涂靈的構想。儘管仍有不少對CMI 持強烈批判態度,認為CMI 從來就不應該存在,然而如果我們持平回頭去讀CMI,再把自己放在1950年,一個電腦剛問世的好奇時代,外行的大眾認為電腦比愛因斯坦還聰明;內行的人看電腦只是一個指令一個動作的愚笨機器。涂靈的CMI 拉近了幻想與現實的距離,它仍像一座明亮的燈塔,雖然不是船隻駛往的方向,但初出迷霧的船隻靠它定出自己的座標、自己的方向。從手機到網購,從氣象到醫學,人工智慧無所不在。謝謝你,艾倫‧涂靈。(完)

延伸閱讀

  1. Turing, A., Computing machinery and intelligence, Mind, Vol. 59: 433-460, 1950.
  2. Saygin, A. P., Cicekli, I. & Akman, V., Turing Test: 50 Years Later, Minds and Machines, Vol. 10: 463-518, 2000.
  3. The Turing Test, The elusive standard of Artificial Intelligence, Kluwer Academic Publishers, James H. Moor edited, 2003.

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)

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