AI

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。

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！

■單純由文字生成電影是可能的嗎？數個月前美國杜克大學的研究團隊在AAAI發表了一個新的機器學習架構[i]：混合生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）與變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）兩種技術，能夠從文字描述中生成全新的短片。

■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……

■AI的強大也讓人忍不住開始擔心，AI會影響人類社會到甚麼程度？類似電影《魔鬼終結者》的情節不斷出現在各類科幻創作中。事實上當今的AI應該稱作「窄AI(narrow AI, or weak AI)」，與「普通AI(general AI, AGI or strong AI)」不同，它們其實不能理解操作者輸入給他們的文本、字句、數據的意思，而缺乏編織認知能力。窄AI只能用來執行特定的任務，透過統計方法估算出機率後，實行機率最高的選項為結果。

■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。

■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？

■如果問哪些能力是人類最可貴的，相信許多的人都會回答「創造能力」。透過聲音和色彩，人類能創造出引發共鳴的音樂和繪畫；透過文字，人類能創造出感動好幾個世代的文學作品。就像是小說中科學怪人也能學習語言和感情等抽象表達，透過人工神經網路，現在機器人能夠學習畫畫和音樂！