人工智慧

很多主人會在自己的寵物身上裝個攝影機，來看看自己家的狗狗貓貓是怎麼度過牠們的一天。你有想過這種影片除了具有窺探寵物隱私的功能（咦？），還能夠做什麼嗎？最近有一篇投稿至ArXiv的文章，表示他們還能夠使用這些影片，在一些情境下模擬機器狗的動作。人們常自然而來地把自己的觀點帶到其他生物身上，私以為狗狗搖尾巴代表開心，貓咪折手手是信任你，在玩弄寵物的時候，有人有想過寵物的感受嗎？這裡不是要談濠梁之辯，但是得去思考一下，傳統上，當我們想要模擬動物的行為時（仿生機器人），都是依據套好的刺激與動作下去建模，如此人工的模型是否會偏離了動物真實的習性？相對的，這篇文章的作者則提供了不同的學習角度，試著為動物的行為模式賦予意義。

■繼AlphaGo打敗世界圍棋棋王、攻克堪稱全人類最後一座智慧的堡壘後，人工智慧（Artificial Intelligence）的演進未曾停歇。研發人員運用類似的神經網路演算法，在各個專業領域殷勤播種，諸多應用旋即遍地開花——像是新藥研製，甚至能自行編寫遊戲程式的人工智慧等等。如今，人工智慧還坐上化學家的寶座，能解開錯綜複雜的有機化學反應、探尋有機分子的合成路徑。但是，它沒有讀過任何有關化學知識的課本，所有規則都是靠自己學習。

■我們應該都能同意，如果任何一個國家的立法者對人工智慧沒有充分的認識就貿然制定政策，一定會引發許多災難和不必要的紛擾，或許你能在科技影集《黑鏡》裡找到一些例子。借鏡國外，英國巴斯大學（University of Bath）的學者近期就發表了一份報告，答覆英國上議院希望了解人工智慧現時境況的請求。底下就讓我帶大家來回顧這份報告吧！

機器人總是給人冰冷堅硬的印象──鋼甲取代血肉，面對外在的刺激感應，機器人絲毫怎麼不靈光。如今，利用日益純熟的3D列印技術，機器人的肌膚也能被靈活地「印」出來，賦予了它更多元、更貼近人體的感知系統。以後跟機器人握手，或許它就能感受到我們的「力道」與「溫暖」，並自然而敏銳地回禮，讓握手的節奏不再那麼生疏僵硬。

機器聽懂使用者的需求，再給予合理的答覆，這聽起來早已是Siri、Alxea這類語音助理能輕鬆做到的事情。只要結合前端的語音處理、後端的機器學習架構（像是Seq2Seq），似乎只要給極大量的資料，讓模型持續接受訓練，機器便有望能越來越像人一樣進行正常溝通。但很多時候，情況並不是這麼地理想。如同片面之詞對人而言可能有不同解讀，對機器來說也是一樣的道理。要如何能幫助機器理解人類的語意，便成了一些資料科學家著眼之處，這裡要介紹的與神經網路架構無關，而是站在訊息模型的角度，嘗試找出有效溝通的方法。

人工智慧 (AI) 最近在許多領域中都已超越人類的表現，也為醫療保健帶來希望，AI也許會比現代醫學更能預防、偵測、診斷和治療疾病，有研究預測在2053年AI執行手術的能力將會勝過人類。雖然很多人擔心AI會取代人類的工作，或破壞醫病關係，但只要擁抱數位醫療並互助共存，相信AI可以幫我們減少重複性質高的工作，並運用人類的特質來關懷病患、針對不同病患規畫適合的療程，守護健康，讓醫生在有限的時間中發揮最大的功用。

繼AlphaGo打敗世界圍棋棋王、攻克堪稱全人類最後一座智慧的堡壘後，人工智慧（Artificial Intelligence）的演進未曾停歇。研發人員運用類似的神經網路演算法，在各個專業領域殷勤播種，諸多應用旋即遍地開花——像是新藥研製，甚至能自行編寫遊戲程式的人工智慧等等。如今，人工智慧還坐上化學家的寶座，能解開錯綜複雜的有機化學反應、探尋有機分子的合成路徑。但是，它沒有讀過任何有關化學知識的課本，所有規則都是靠自己學習。

■當今許多器官的機械功能都能被人造取代。在小說中，各個器官組合成科學怪人，但在現實中，僅僅拼裝這些人造器官並不會變成人造人。神經元將資訊從各個器官彙整到中樞處理，這樣的「意識」或是「智慧」才是人的核心。本文從神經元開始，介紹基於神經元的人工智慧。