AI偵探能打擊幫派──也將引爆道德危機?

黑道份子燒殺擄掠、處處行兇,是警方從古自今的難解之題。如何辨認行兇案件是否與某個集團有所關聯? 該罪犯會不會再次冷血報復? 今天,這些問題正被一個嶄新的演算法一網打盡,它可以全自動化地利用更少的特徵,將行凶者分門別類,甚至預測犯罪,猶如科幻電影《關鍵報告》的情節滲入現實當中。然而,這把利劍的另一鋒刃也尖銳地刺向許多道德議題:壞人反向操作新技術預測警方的逮捕行動、每位無辜的人都要承擔著被誤判的風險……

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從神經元開始的人工智慧

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。

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「抱歉,我說錯話了!」AI正努力向人類學習對話

■舉微軟的對話系統為例,當機器接收到了一則訊息,它將會產生數千個可能的回應,並根據各個句子接近人類對話的相似度做排序,再從中選擇最接近正確的回答。在一次的Demo中,使用者問了機器「誰是Adele?」,系統羅列出了許多可能的回應,前五個最適合的句子依序是「她是歌手」、「我不知道她是誰」、「她就是歌手」、「Lana Del Rey(拉娜德雷,同為美國著名歌手)」以及「我不知道她是誰,但她是歌手」。我們大概可以看出機器對於世界應有相當的了解,而能認識到這邊講的Adele正是美國那位名為Adele的歌手。

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再現性危機:人工智慧的下一場冰河期?

■你或許聽過,人工智慧的發展曾經歷兩次嚴冬。如今,人工智慧研究似乎已進入穩健且快速成長的階段,以致我們每隔幾個月就能在新聞媒體上看到重大突破。例如2016年橫空出世,陸續擊敗不只一位國際級頂尖棋手的圍棋程式Alpha Go、2017年登場的寫詩機器人微軟小冰(甚至出版了個人詩集!),乃至於後來誕生的Alpha Go終極版本--不需預先寫入任何圍棋相關知識的Alpha Go Zero。
然而,你是否知道,當今看似疾速發展的人工智慧研究,其實隱伏著不小的危機?

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科學家必看!AI正在改變科學研究的方式

■你是否覺得在新聞、臉書、廣告和你的朋友都在討論人工智慧、深度學習和大數據?沒錯!因為它們就是這麼重要!人工智慧除了應用在「傳統人工智慧領域」,他也席捲了直覺上跟人工智慧毫不相干的許多科學領域。包括尋找新的基本粒子、憂鬱程度的預測、從書寫風格判斷個性、古文鑑定、找出自閉症根源、去除天文雜訊和研發製藥,這些都和AI有關。讓我為你一一介紹!

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這樣太危險?AI加上核能?

■機器人打敗了西洋棋和圍棋的世界冠軍、影像辨識超越人類,甚至還能入籍沙烏地阿拉伯。人工智慧再做出什麼舉動好像都不奇怪了。知名的電動車公司董事長甚至在推特上表示:國家級的人工智慧可能會導致第三次世界大戰。除了超越人類表現所導致的假想災難情節外,人工智慧確確實實地製造了許多美好的東西。例如:X光片肺炎判斷率超越醫生,使更多病人能獲救。本文要介紹的是另一個例子:核融合。

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物理學中的人工智慧

■提到人工智慧,可能會想到下圍棋、預測股市等功能導向的應用。對於偏創造性的工作,例如科學研究,直覺上來說人工智慧好像無用武之地。但其實,人工智慧在科學研究中正扮演逐漸重要的角色。本文介紹在量子力學和相對論研究中使用的人工智慧。

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【探索17-8】機器能有意識嗎?

如果機器能藉由不斷輸入資料而學習、成長,會不會有一天終能演化出如人般的意識呢?在一味擔心此問題以前,黃從仁老師提供我們一套切入的角度,將目前多數人認為的意識分為「清醒意識(wakefulness)」、「知覺/認知/動作/情緒意識(awareness)」和「自我意識(self-awareness)」三部分討論,在分別的操作型定義規範下討論目前機器發展的程度。

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【人物專訪】無盡的追尋──訪洪裕宏教授

「意識是什麼?」這個難題,洪老師從三十年前開始追問,在哲學、認知與腦神經科學等領域中反覆尋找答案。直到今日,科學家與哲學家仍為這個課題所困,但這場無止盡的追尋,似乎不會終止。他拋出的這個弔詭的問題:「誰是我?」是一個研究階段的段落,對於不曾接觸意識研究的讀者而言,也同時是最好的起點。

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機器學習與人工神經網路(三):AlphaGo 怎麼下棋?

■Google 的圍棋人工智慧 AlphaGo 是第一支能戰勝職業棋士的電腦程式。其實早在1997年,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)就打敗當時的西洋棋冠軍。人工智慧在棋藝上擊敗人類已經不是新鮮事,為什麼 AlphaGo 的勝利仍震撼全球呢?除了圍棋和西洋棋複雜度的差異外,另一個原因在於讓電腦自己學習下棋。

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機器學習與人工神經網路(二):深度學習(Deep Learning)

■戰勝圍棋九段的 Google AlphaGo 正是以深度學習作為核心。比起一般的機器學習,深度學習是如何有深度呢?廣泛地說,深度學習是指具有層次性的機器學習法,能透過層層處理將大量無序的訊號漸漸轉為有用的資訊並解決問題。但通常提到深度學習,人們指的是一種特定的機器學習法─「深度神經網路」(Deep Neural Network)。

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