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大家都來學程式=提升台灣「軟」實力?別讓軟體人才都成靠 X 工程師

活躍星系核_96
・2017/09/17 ・4070字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 495 ・六年級

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  • 文/Ming|曾經夢想走在文學的道路上,成為一個文人,卻意外撞進理工的世界,最後竟成了軟韌體工程師,但依舊對於自然科學保有好奇心,對社會及環境依舊關心,期望能將工程師的世界與普羅大眾的搭上軌,拉近彼此陌生的距離。

近幾年學程式的風潮盛行,好像不學程式就落伍似的。坊間各種電腦補習班林立、政府也大力推動,甚至連國中、小都要開始推行程式教育;彷彿不會程式,我們就會被這個大環境給淘汰。從大數據、雲端網路再到工業4.0,整個城市似乎都在程式的浪潮當中。矽谷最搶手!IT 新兵訓練營 程式設計夯「客製」課程難度 文學系也學大數據「高教深耕」教部規劃50%大學生學程式設計資訊教育從小紮根!「不插電」學習法 幼稚園學程式語言」……,這樣的新聞資訊,在這幾年來多的可怕,但我們靜下來思考與分析,這樣的熱潮與推行真的能改變我們電腦科學素質與精神嗎?

台灣的電腦科學素質好嗎?好像也還不錯吧!曾經號稱「電腦王國 」,目前市面上也有幾家國際知名的電腦大廠,例如:宏碁、華碩……等,在電腦硬體產業的發展,倒也頗有幾分樣子,但電腦科學,只有硬體嗎?那軟體上的發展呢?咦!好像沒甚麼印象!似乎不太清楚,到底電腦科學的靈魂「軟體」我們發展的如何呢?

台灣的電腦科學發展史

我們可以先回過頭來,快速地回顧一下台灣的電腦科學發展史。電腦於 1940 年代被發明,於 1960 年代開始商業普及,而台灣也在同一個時期將電腦引入台灣。 1970 年代,由有「中文電腦之父」之稱的朱邦復先生創造了倉頡輸入法,這是兩岸三地最早普及的型碼輸入法。而在 1983 年更完成了直到了今天,我們仍然可能會使用的—「大五碼」(Big5)。

簡單來說「大五碼」就是電腦編碼裏頭,專門收錄中文的字元集。英文最常見的就是ASCII碼,但英文只有26個字母,再加上一些符號,所以編碼很簡單;相比之下,中文字的編碼複雜太多了,所以早期的中文系統很亂,各家有各家的編碼方式,造成很多應用軟體是不能互通,這個概念很像現在微軟和蘋果的作業系統常常軟體不互通的感覺。因此在台灣能在電腦發展初期,就發展出一套統一的編碼方式,其實是一件很厲害的事情!

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另外,宏碁於 1981 年發表了「小教授一號」,這是一款針對 Zilog Z80 微處理器所開發的訓練用電腦,也因為我們很早開始了電腦科學的發展,所以台灣在電腦科學一直存在一定的影響力。

時間到了 1990 年代,那是台灣大補帖盛行的年代,也是台灣電腦軟體最鼎盛的年代,在台北光華商場你很容易可以看到電腦相關的書籍,當時電腦旋風剛席捲全台,電腦遊戲盜版採用大補帖的情況非常嚴重(這當然不是好事,但也代表很夯)。

這也正是台灣軟體最興盛的時期,當時還創立了幾款列為中文世界史上經典的 RPG 遊戲,例如大名鼎鼎的「仙劍奇俠傳」,就是那個後來被寫成小說、改編成電視劇以及不斷再版的「仙劍」,在當時出現的還有另一個並駕齊驅的「軒轅劍系列」,後來也是被中國大陸改編、拍成電視劇。在當時的電腦還是 DOS 作業系統的年代,台灣的遊戲軟體實力可以稱得上是中文世界的霸主。

中文世界史上經典的RPG遊戲,大名鼎鼎的「仙劍奇俠傳」。圖/作者電腦遊戲擷取

而在 1998 年的時候,一隻由台灣開發名叫「CIH」的電腦病毒冒了出來,且在後來的幾年更造成全球無數的電腦遭受感染,引發一場軒然大波。CIH 病毒,因為被設定在 4 月 26 日,剛好與車諾比核災的時間相同,所以也被稱為「車諾比病毒」。

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source:Wikimedia

這隻病毒可以說是台灣軟體實力巔峰的證明,當年由台灣大同工學院(現在的大同大學)資工系的學生陳盈豪所開發,當初開發的目的只是單純想戳破,那時很多防毒軟體都號稱可以百分百防毒的謊言(就是這麼單純的原因),卻因為陰錯陽差的意外讓這款病毒造成全球大感染。這隻病毒最厲害的地方,在於他除了能破壞電腦硬碟,也會造成資料的毀壞、還能攻擊電腦的 BIOS (可以把 BIOS 想成電腦的心臟),造成整台電腦根本開不了機,必須更換晶片才行。這是史上第一隻會因為讓電腦中毒,而害得電腦需要維修硬體的電腦病毒,你能想像嗎?因為軟體寫出來的幾行程式碼,造成整台電腦幾乎報銷,如果沒有對整個電腦系統軟、硬體架構有通透的了解,是不可能辦到的

電腦科學的發展需要怎樣的環境?

從上面我們可以看到,台灣在電腦軟體科學上的發展曾是如此的輝煌,不僅僅是電腦硬體的成功才造就的所謂的「電腦王國」,軟體也曾經有過一片天。但為何在最近的十幾年間,除了硬體產業能代表科技業,台灣的軟體業似乎就只能沾著科技業的邊緣、載浮載沉;為何電腦科學發展到了今天,似乎開始越來越無力,還成了必須由政策來大力推廣的情境呢?

如果電腦科學的興盛,是一棵欣欣向榮的大樹,電腦硬體就是樹木的主幹和樹枝,軟體技術就是那些茂盛的葉子,而開花結果就像是能夠銷售的產品;那現在我們的這棵電腦科學樹,似乎開不了花、結不了果、葉子似乎也長得不太好,這到底是什麼原因造成的呢?我們也許應該集中探討關於培養軟體所需要的土壤到底是什麼,讓我們回到整個問題最根本的因素:是什麼樣的環境才能造就興盛的軟體科技產業,是什麼樣的因素才能驅使人們創造出舉世驚人的軟體作品?

Google首頁搜尋欄位輸入「do a barrel roll」,會看到網頁開始翻轉。圖/Google 網站擷取

不知道大家是否有注意到目前最大的搜尋平台「Google」,常常會在特定的節日動不動就搞一堆有的沒的「驚喜」,有的時候是有趣的動畫,偶爾還會伴隨簡單的遊戲。除此之外,Google 也在他的搜尋引擎藏著幾個「彩蛋」。比如說,現在請在你的 Google 首頁搜尋欄位輸入「do a barrel roll」,應該會看到你的網頁開始翻轉,這是因為任天堂有一款遊戲「星戰火狐 64」,其中一個技能是快按 Z 或 R 兩下,就可以翻滾的快速飛轉彈開子彈,所以你如果搜尋「 Z or R twice」效果其實是一樣的!「Zerg Rush」是「星海爭霸」裏頭一種快速複製去攻擊敵人的一種蟲,因此在首頁搜尋欄輸入「Zerg Rush」,你會看到你的網頁開始被吃掉了。如果你於圖片搜尋欄位輸入「Atari Breakout」,則會出現一個復古的打磚塊遊戲。

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圖片搜尋欄位輸入「Atari Breakout」,會出現一個復古的打磚塊遊戲。圖/Google 網站擷取

到底 Google 搞這些有的沒的,有什麼目的嗎?如果你仔細探究,你會發現答案竟然只是因為這樣很好玩,這看起來也許很幼稚的原因。難道你認為只有 Google 才做這種事嗎?只有現在才這樣做嗎?不!大名鼎鼎的微軟也做過這種事,最著名的彩蛋,莫過於微軟的 Microsoft Excel 2000 隱藏了一個賽車遊戲 Dev Hunter,除此之外,我們現在常用的壓縮軟體「WinRAR」裏頭的也藏有也許大家認為毫無意義的彩蛋(如下圖,如在「關於WinRAR」的那本書,給他點兩下,那本書會掉下去)。做這些事情的基本原因就是因為很有趣,很好玩,也是許多軟體設計師的起心動念,台灣 90 年代的軟體啟蒙,也是這樣開始的。

圖 / 作者提供

我們再來探討本文一開始要思索的問題:怎樣才是提升電腦科學的環境,什麼才是培養軟體人才的重要養分呢?從上述這些例子中,我們可以歸納觀察出,不管是目前國外軟體人、還是早期國內的軟體人,這些人之所以會投入軟體的開發、熱衷於電腦科學,不外乎電腦是一個很有趣的東西。就是因為很好玩,不管你是想開發它來玩遊戲,或是拿來開發病毒(當然好孩子不應該這樣),最根本的驅使因素,都是那最原始的頑皮與童趣的吸引力,電腦就是一個好玩的東西!因為很好玩、很有趣,所以才有這麼多人願意投入,也因為這樣才會創造出有價值並吸引人的產品。

今天我們的新政策,竟然開始要把它納入必要的課程,而又讓許多非電腦資訊背景的老師,教我們的學生如何寫程式,如何學習電腦科學,當成我們八股考試的一環,填鴨教育的一套課程,這樣電腦科學還能在我們的環境下,保有它那最初「有趣」的動機與本質嗎?這樣的推行,到底是在幫我們「提升」軟體環境,還是摧毀我們的軟體人才呢?

要讓我們的軟體土壤繼續發芽,請先保有你的赤子之心吧!圖/By PublicDomainPictures @ Pixabay

們無法輕易改變政策,但我們可以先改變自己,電腦科學最讓人流連忘返之處,就是可以自由自在地發揮想像力與創造力,利用「程式」把內心的想法創作成作品,而且這個作品是可以直接與大眾互動的,當人們無法自由發揮想像力和創造力的時候,即便學會寫程式,也就只是拿到一個無用的工具,這樣的培養並不會造就更好的軟體人才,也不會提升我們的軟體實力,不論你是希望培養孩子擁有程式語言能力的家長,還是正在教授資訊相關科學的老師,又或者只是自己想要成為程式設計師的追夢人,都請先讓自己變成一個有趣的人,改變自己以及影響你周圍的人,要讓我們的軟體土壤繼續發芽,請先保有你的赤子之心吧!

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參考資料

 

文章難易度
活躍星系核_96
752 篇文章 ・ 122 位粉絲
活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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AI 做簡報又更簡單了!只輸入網址,Bard 就整理好線上論文?
泛科學院_96
・2023/08/20 ・689字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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超誇張,只要貼上網址,Google Bard AI 把網頁內容變成簡報,這這這我還能不變心嗎?

之前有一支影片分享了 ChatGPT 結合 Power Point 的簡報製作技巧。

在 Bard 大更新之後,運用網頁瀏覽的功能,不管是線上期刊還是論文,轉換成簡報更加的方便,根據我自己的測試,只要五分鐘,從一篇網路上的論文就可以快速的變成一份漂亮的簡報,這真是懶人救星啊!

今天簡單的分享了 Bard 支援連接網路之後的論文摘要功能,並且回應之前影片網友遇到的內容大綱轉簡報的製作問題,希望這支影片能解決你的問題

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看完影片之後你覺得 Bard 的哪個功能最讓你驚艷或驚嚇呢?

  1. 拳打 ChatGPT 的連網功能
  2. 腳踢 ChatGPT 的內容準確性
  3. 豪奪網站的資訊內容
  4. 巧取生成錯誤資訊魚目混珠

如果你有更多的想法與問題,歡迎加入泛科學 AI 的 Discord 論壇,我把連結放在影片下方資訊欄。

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,或是透過超級感謝展現你的心意,讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
29 篇文章 ・ 38 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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ChatGPT 還是 AI 之王嗎?Google Bard AI 與微軟 Bing AI 的終極測試
泛科學院_96
・2023/08/12 ・537字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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今天這集影片我們準備拿 ChatGPT、Google Bard AI 跟微軟的 Bing AI 來作一個大亂鬥比賽,我們準備了幾個不同的挑戰看誰最厲害。

因為 Bard 跟 Bing 都是免費提供,為了公平性,我主要會使用免費的 GPT 3.5 來比較,不過我同時會放上 GPT-4 開啟網路瀏覽功能的結果來給各位作參考。

評比的成果我會給一顆星到五顆星來呈現,主要分為四個類別:易用性、實用性、創造性以及回應速度。

看完今天的影片,你會想要使用Bing、Bard還是Chatgpt呢?歡迎在影片下方留下你的看法

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泛科學院_96
29 篇文章 ・ 38 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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Google 聊天機器人 LaMDA 竟然有了「自我意識」!圖靈測試終於能通過了嗎?人工智慧發展歷史大解密!
PanSci_96
・2023/02/17 ・4733字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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前陣子不知道各位是否有發漏到一個很科幻的消息,有一名 GOOGLE 工程師勒穆因(Blake Lemoine)上網公布他自己和他協助開發的對話型 AI LaMDA(Language Model for Dialog Applications)之間的對話紀錄。

他宣稱這個 AI 已經具有知覺和自我意識,甚至能對《悲慘世界》有獨到的評論,也略懂禪宗甚至能冥想。震驚的勒穆因形容它就像個 7 – 8 歲的孩子,而且 LaMDA 還明確表達自己是人而非 google 的財產。

難道說 AI 界最知名的圖靈測驗已經被 google 攻克了嗎?

圖靈與模仿遊戲

提起圖靈,大家心中應該會浮現以新世紀福爾摩斯、奇異博士走紅,人稱飾演天才專業戶的班奈狄克·康柏拜區 Benedict Cumberbatch)的臉。

他曾在一部名為《模仿遊戲》的電影中,詮釋了現代電腦科學概念之父艾倫‧圖靈 (Alan Turing) 的傳奇一生。他在二戰時期成功研發出一台能破解德軍密碼的計算機 Bombe ,而後更完成了電腦數學的理論化,在概念發展上仍是無人能出其右,例如他 1936 年提出的通用計算機/圖靈機架構,以及嘗試區隔AI與人的差異的哲學思考:圖靈測驗(Turing Test)。

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圖靈測驗是一個思想實驗,早在 1950 年,第一台商用電腦連個影子都沒有的時代下,圖靈就已經思考到未來「計算機」的智慧表現將可能到達人類難辨真假的程度,具體來說這個思想實驗是如果一台機器能夠透過介面,與不知對面是機器人或是人類的受試者展開對話,而不被辨別出其機器身分,那麼就可稱這台機器具有智慧。

但我們也知道智慧有很多面向跟層次,語言和問題回應都不一定能反應這台機器有無智慧,因此這個思想實驗的有效性也被許多科學家和心理學家質疑。即使如此簡單粗暴的模仿遊戲,至今其實也都沒人能攻克。

等等,你可能會想到,前面提到的 google 工程師勒穆因,他不是已經分不出來對面是機器還是人了嗎?原因很簡單,他自己就是 AI 的開發者而非圖靈測試設定中的不知情受試者,因此根本不能算數,除非 google 拿這個 AI 給不知情民眾作測試。

不過今年 8 / 28 google 已經將這個對話機器人以 AI Test Kitchen 項目開放部分美國人作小規模測試,其中包含了「 Imagine It (想像一下)」,只要你說出一個想像或實際存在的地點,LaMDA 就會嘗試以文字描述,而另一個「List It(列個清單)」,則會幫你摘要分類起你提供的清單內容。最有可能和圖靈測驗有關係的「 Talk About It (你說看看)」項目,可以針對特定主題與使用者進行自由對談。

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搞不好等到這個封閉測試結束後,我們會真的分不清楚現在到底是人還是 AI 在和我們對話,屆時也許就真能達成「通過圖靈測試」這個 AI 里程碑!

未來也許我們會分不清楚是在跟人類還是 AI 說話。圖/envatoelements

真實世界的棋靈王 AlphaGo

其實這已經不是 google 第一次用 AI 震驚世人了,讓我們回到 2016 年的圍棋大賽會場,當時 google 收購的公司 Deepmind 研發的圍棋計算 AI Alpha Go 以四勝一敗擊敗韓國棋王李世石,爾後又於 2017 年三戰全勝當時世界棋王柯潔。

若這場對奕發生在網路上,就像是棋靈王中佐為以 SAI 為化名擊敗塔矢名人,我們是否真的能分辨在電腦對面和你下棋的是 AI 藤原佐為、還是黑嘉嘉呢?

而這樣玄妙的畫面,當年還真的發生了,就在 2016 年末網路棋壇上一個名為 Master 的帳號出現,專挑職業棋士對奕,最後獲得 60 勝 1 和這麼大殺四方的成績。

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而在第 54 局和中國棋聖聶衛平對奕後, Master 首次打出繁體中文「謝謝聶老師」,在第 60 局對上中國的古力九段 Master 更自曝身分,說出自己就是「AlphaGo 的黃博士」。這位黃博士就是打從 2012 就開發出國產圍棋程式 Erica ,爾後被 Deepmind 公司挖角,參與開發 AlphaGo 的台灣資深工程師黃士傑。

不論是讓工程師自己都認知錯亂的 LamDA ,或是在圍棋界痛宰各路棋王的 AlphaGo ,驚嘆之餘,我們更好奇的是,它們是怎麼開發出來的?

人工智慧的起起落落

讓我們來看看歷代電腦科學家們是如何發展出各種人工智慧,一路迎來現在幾乎琴棋詩書樣樣通的黃金時代,我先提醒大家,這過程可不是一帆風順,就像股票一樣起起落落,在 AI 的發展史上,套牢過無數科學家。

人工智慧這概念是在 1956 年提出,就在麥卡錫(John McCarthy)和明斯基(Marvin Minsky)、羅切斯特(Nathaniel Rochester)和香農(Claude Shannon)四位 AI 鼻祖與其他六位研究者參與的一個名為「達特茅斯夏季人工智慧研究會」的會議上,這一年也被公認為 AI 元年。

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會議中除了人工智慧這個詞以外,當年這些金頭腦們就已經提出大家現在很熟悉的「自然語言處理」(就是 SIRI 啦)、神經網路等概念,而在這個會議後,正好遇上美蘇冷戰和科技競賽的時代。除了在大家耳熟能詳的阿波羅系列等太空任務上較勁外,兩大強國也投資大量資源在電腦科學上,期待能夠像圖靈當年那樣,開發出扭轉戰局的電腦科技。

而他們也不負所託產出了很多有趣的運用,例如第一個具備學習能力的跳棋程式、或是聊天機器人伊莉莎(Eliza)、醫療診斷系統「MYCIN」。史丹佛大學(Standord University)甚至就從那時開始研發現在很夯的汽車自動駕駛技術。

冷戰的科技競賽讓 AI 迅速發展,不過其發展過程仍遇到許多問題。圖/envatoelements

然而到了 70 年代初期,AI 的發展開始遭遇許多瓶頸,主要是研究者們慢慢發現,即使他們開發的AI 已經擁有簡單的邏輯與推理能力,甚至一定程度的學習能力,但仍離所謂智慧和判斷能力差太遠,使得當時的 AI 甚至被批評為只能解決所謂的「玩具問題(Toy Problem)」。

也因為能解決的問題太有限,也導致出資的英美政府失去了信心, AI 研究領域迎來了第一次寒冬。但這並非當時的科學家能力不足,而是他們生錯了時代,例如我們現在都經常聽到的「類神經網路」就是前述的 AI 鼻祖明斯基提出的。

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就像仿生獸的創造者一樣,他想從大自然中找答案,而既然要探索智慧,明斯基就直接模仿人類腦細胞,做出第一台神經網路學習機,但當年受限於電腦硬體效能和可用的資料不足,使類神經網路沒有辦法像現在一樣揚名立萬。

在寒冬之中,另一位大神麥卡錫認為追求智慧和思考是緣木求魚,不如利用機器比我們還強大的優勢邏輯與運算,來幫我們解決問題就好,因此演進出「專家系統」這條路線,帶來人工智慧的復興。

專家系統的本質就是把所有參數和結果塞進去,用搜索和運算的方式來回答問題,這種人工智慧特別適合解決一些有明確答案的專業問題,所以被稱為專家系統,例如醫生針對已知病徵開立處方用藥,或是法律相關問題。

隨著電腦運算效能的大提升,專家系統在復興之路上有不少發揮和成果,但很快又遇到下一個瓶頸,即是「專家系統無法面對新問題」,例如即使能將開處方籤這件事自動化,但卻沒有辦法對應新疾病例如 COVID – 19,或是還沒來得及輸入資料庫的新型藥品,離取代醫生太遠了。

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於是就像景氣循環一樣,大量投資的熱錢又開始泡沫化,人工智慧迎來了第二次寒冬,許多電腦科學家甚至改自稱自己在做自動化設計或最佳化系統等等來掩人耳目,避免被唱衰。

這概念非常合理,可惜受限於當時電腦硬體能力和資料量,因此原型機能解決問題的速度還不如傳統統計方式,但隨著電晶體的高速發展,以及網路世代帶來海量資料,類神經網路這門技藝開始文藝復興。

1984 年,美國普林斯頓大學的物理學家和神經學家霍普菲爾德(John Hopfield)用模擬集成電路(linear integrated circuit)完成了新的類神經網路模型,而雲端運算、大量資料讓科學家可以輕易的餵養資料訓練模型,更能夠增加更多「隱含層」讓運算更複雜,這種「深度學習技術」,讓人工智慧的第二次寒冬看見暖陽。

從李飛飛推出的 ImageNet 年度競賽開始,演化到 google 的 alphaGo , AI 開始能夠認得圖像上的物件,甚至攻克本來被認為不可能攻克的圍棋領域。何會說圍棋曾被認為不可能被攻克呢?因為每一盤圍棋的複雜度可是高達 10 的 172 次方,比現在已知的宇宙原子數量還多,因此圍棋界才有「千股無同局」之說。

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相較起來 1997 年 IBM 的深藍攻克的西洋棋複雜度僅有 10 的 46 次方,但也動用了 30 台電腦加裝 480 加速運算晶片,基本上就有如火鳳燎原中八奇思維的「我知道你的下一步的下一步」,當年深藍每一次下棋可是都暴力計算到了後面 12 步的發展,才打敗西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫。

圍棋的複雜度高達 10 的 172 次方,讓其有著「千股無同局」的說法。圖/wikipedia

AlphaGo 到底是怎麼算出這麼複雜的圍棋呢,難道它比深藍還厲害,能像是奇異博士雖然能透過時間寶石演算出一千四百多萬種平行宇宙的可能性才落子嗎?

這就要提到 Deepmind 公司非常有趣的洞見,那就是真正的智慧是捨棄那些無須多想、壓根不可能成功的可能性。 google 工程師使用了一種叫做蒙地卡羅樹搜尋的方式一方面讓 alpha go 大量隨機生成類神經網路參數和層數,二方面讓它快速搜尋並略過「不需要運算的路徑」。

這其實是我們日常生活中很熟悉的現象 ——人腦的「捷思」,也就是直接專注於我們要解決的問題,忽略周遭的雜訊或多餘的想法。而類神經網路的設計思維是尋求最佳解而非唯一解,即使是 Alpha go 也會下錯棋,也曾輸給李世石,但關鍵是能夠在有限的資訊和時間中得到答案。

除了下出神之一手以外,Alpha go 這樣的 AI 能做的事情還多著, Deepmind 用 AlphaGo 打遍天下無敵手後宣布讓 AlphoGo 退休,後續將這套技術拿去學玩貪食蛇,打星海爭霸,展現出超越電競選手的技巧,現在甚至能預測蛋白質結構,或比醫生更精準地判定乳癌。

GOOGLE 工程師讓 alpha go 快速搜尋並略過「不需要運算的路徑」,就如同「人類的捷思」一樣。圖/envatoelements

人類的最後堡壘陷落了嗎?

最後我們回到一開始的問題,實用化的 LaMDA 究竟有沒有可能通過圖靈測試呢?

即使目前 google 仍強烈否認 LaMDA 具有知覺,而勒穆因也因涉嫌洩漏商業機密被停職。英國謝菲爾德大學機器人學院教授羅傑‧摩爾澄清這個AI背後的算法體系只是「詞序建模」(world sequence modelling)而非「語言建模」(language modeling)。

他強調對答如流的 LaMDA ,會給你他有人格的感覺只是錯覺。但最新的應用中,google 找來了 13 個作家,測試以 LaMDA 為基礎開發的寫作協助工具LaMDA Wordcraft。運作上有點像手機輸入法的關聯字詞推薦概念,但它的設計完全是為了文字創作者而生,利用整個網際網路中的文字,它彷彿擁有了類似榮格「集體潛意識」的能力,當小說家起了一個頭,它就能開始推薦下一個單詞甚至一整個句子補完,甚至還能調整生成文字的風格,例如有趣或憂鬱,這些應用聽起來簡直像是科幻小說。

有些作家甚至可以使用 AI 來創作小說。圖/envatoelements

奇妙的是,參與測試的作家之一正是曾翻譯《三體》英文版並寫出《摺紙動物園》的科幻小說家劉宇昆,他形容這個工具讓他數次突破「創作瓶頸」,節約了自己的腦容量,專注於創作故事更重要的東西。

更驚人的是,他提到有一次他連開頭的靈感都沒有,因此他把「創作的主動權」交給了 LaMDA ,並從中看到了從未想過的可能性,有了繼續寫下去的新寫作靈感。儼然就像當年 Alpha Go 下出一些人類棋譜中從沒想過的棋路一樣,有了「洞見」。

到了這個地步,你仍能堅持 AI 只是我們拿來「解決問題」的工具,而不具備一定程度對人文的認知或智慧嗎?

PanSci_96
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