【AI與創造它的科學家們】關於AI我們需要知道的兩三事

從遠古到當代,人們對「人造智慧體」的嚮往,在中西方的神話和寓言中展露無遺,卻一直到二戰結束後,在眾多科學家的努力下,人工智慧(AI)相關理論才漸漸有了雛形。冷戰期間,美國基於對俄語即時翻譯的需要,使機器翻譯成為美國國防部的重點研究項目,從此開啟近代人工智慧發展的序幕,但發展過程並沒有科學家最初想像的順利,而是經歷了許多高低起伏,科學家們再也在每一次的瓶頸中不斷改良,讓人工智慧的演算法日趨精確。

本次演講邀請到清華大學資訊工程學系陳宜欣副教授,為我們介紹人工智慧的發展史與創造人工智慧的科學家們,揭開人工智慧發展在二戰後所經歷的興盛與寒冬,也帶領我們思考人工智慧背後蘊藏的珍貴人文價值。

 

講者|清華大學資訊工程學系 陳宜欣副教授
彙整撰文|周書瑋

 

● AI 並非取代人類而是讓電腦在某一領域上展現優於人類的技術

要討論人工智慧,那就應該先來界定何謂「智慧」。

我們可以將智慧分成四種不同程度,在金字塔上由底部向頂端分別是反射智慧、智慧反應、目標尋找和學習。反射智慧指的是單純對外界知識做出反應,像幼稚園的孩子機械式的背誦一加一等於二;智慧反應則能根據當時環境和先備知識做出反應,提出最佳解答,例如同樣面對一加一等於多少的問題,國中生會問是什麼單位相加呢?畢竟如果是一公升的水加上一公升的氧氣,結果並不會等於二。第三層次的「目標尋找」是,在回答外界提問之餘,還能自己思考並提出問題並尋找答案或解方最高層次的智慧——學習,指的是辨別答案的好壞與正確性,並相對應的調整尋找目標的方式,這是人類大腦最縝密的思考層次,也是人們希望電腦能執行,但目前技術尚未到達的領域。

至於何謂「人工智慧」?

基本上可分為兩種層次,第一種是「強人工智慧」,也就是讓電腦獲得人類智慧,像人類一樣熟練又靈活,就能快速的幫人類執行某些任務甚至是取代人類,或者是讓電腦具備「覺智力」,能感受人在想什麼,在不做出反應的前提下發去發現不同事物。第二種是「弱人工智慧」,也就是讓電腦在某一特別的領域中展現優於人類的技術,讓電腦在該領域中有效率的執行人類交辦的任務,像是專門下圍棋的電腦。然而,人類經過數百萬年的演化,發展出許多精細的思考模式和動作,許多能力並非機器能立即模仿或取代的,因此目前人類對人工智慧的研究仍停留在弱人工智慧層次,尚未觸及強人工智慧。

 

● AI 的起源與歷史沿革

近代人工智慧開始真正受到人們重視,是在二戰之後。二戰期間,人們開始思考如和將資訊近乎原封不動地從甲地傳至乙地,且不被敵軍發現的方法,這項需求催生了資訊理論之父克勞德向農所提出的資訊理論——只用簡短的編碼傳遞資訊,就能大幅降低資訊被敵軍辨識的風險,也奠定電腦的二進位系統的運算基礎。一九五零年代,圖靈提出的圖靈測試,評估機器人的聰明程度,也就是讓正常人類和機器人對話,但正常人並不知道對方是機器人或真人,如果正常人無法分辨對方人或機器,就足以證明該機器人是有智慧的,圖靈測試也是當今人工智慧仍被廣泛運用的檢測方法。一九五零到六零年代,可說是人工智慧的萌芽期,除了圖靈測試,艾希莫夫也提出機器人三定律,當時還出現了第一場人工智慧的西洋棋賽,眾多資訊科學家與會的達特茅斯上,科學家們都認為應該很快就能達成他們希望讓機器人表現出的強人工智慧。

一九六零到七零年,資訊學家迎來的人工智慧的黃金年代,第一個交談程式ELIZA被成功開發,資訊學家們大量使用貝氏方法以及各種新興的知識表示法,對資訊進行推理和預測。然而,科學家發現,需要搜尋的資訊往往過於複雜,且電腦處理人類知識的速度過慢,甚至常常出現科學家意料之外狀況,人們意識到人工智慧沒有想像中的一蹴可幾,因為人類知識變化太多也太複雜,一九七零到八零年,人工智慧的發展可說是進入了第一個冬天。

在沉寂了十年後,資訊學家們放棄了對強人工智慧的追尋,決定先將目標放在弱智慧的開發上,因而提出「專家系統」,希冀讓電腦從特定領域專家所建立的龐大資料庫中學習,並從習得的關聯性和規則中尋找人類所需的答案,像是電腦得知新冠快篩陽性後,應該做出什麼判斷並進一步提出什麼問題。不過,專家系統在不到十年內,就因電腦的學習規則難以與時俱進且建置不易,漸漸淡出工業界,人工智慧的發展再次進入冬天。

一九九七年後,資訊學家更朝向弱人工智慧方向靠攏,再加上全球資訊網(www)的崛起,使得資料的分享和搜集變得容易,電腦計算能力也大幅提升,大幅改善了機器學習的效能。機器學習可分為六個步驟——資料搜集、資料清理、尋找資料特徵、選擇適合模型、結果驗證及最後的實際應用,其中尋找資料特徵和適合模型的階段都極可能失敗,此時就必須回到上一階段重新來過,這也再次印證,人工智慧並沒有人們所想像的簡單,也許我們原以為問題有一顆核桃那麼大,但目前能解決的部分只有核仁那麼小。

 

●  以愛為出發點,提升人類的福祉和生活品質

Image Net 的發起人李飛飛曾說,人類最珍貴不是創造力,而是「愛」,就好比電腦科學的發展初始於的初衷在於減少二戰的傷亡人數,資訊學家總希望透過人工智慧提升人類的生活品質。機器深度學習的道理和嬰兒認識世界的方式相同,嬰兒透過眼睛觀察世界,所看見的就形塑了腦中世界的樣子,當他漸漸長大成小孩,看得越廣,能辨認的事物也會越多;機器也是透過掃描海量圖片來深度學習,當它看得圖片越多,辨認的速度和準確度都會提高,也越能夠滿足人類的需求。

在這個科技日新月異的時代,面對蓬勃發展的人工智慧技術,我們應當具備機器學習的思維,在解決問題時,觀察問題的特徵,尋思大考資料庫中可能的模型,驗證結果時,找到問題的癥結點並回過頭解決問題。

人工智慧正在改寫我們對世界的想像,相信在不久的將來,人們將能透過人工智慧,解決生存的挑戰,諸如極端氣候與環境的改變、災害的預防與救災、克服疾病等等。作為一位與時俱進的地球公民,我們能做的,把資訊學家所發明的人工智慧應用在生活中正確的地方,成為人工智慧的推手,一起用愛來形塑世界。

 

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