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《人造意識》中的機器人艾娃,具有個人意識嗎?

好青年荼毒室
・2016/12/17 ・4339字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

文/豬文 難度:★★★★☆

圖/IMDb
圖/IMDb

=====暴雷警告:含劇透,未看電影的人,可看罷再回來=====

 

 

《人造意識》(Ex Machina,或譯為《機械姬》)是部十分出色的電影,撇除電影巧妙地將一個極為深刻的哲學問題以故事方式呈現之外,配樂、鏡頭、演員、節奏、結局也是一絕的。這部電影的故事十分簡單,主要角色只有三個:測試設計者(老闆)、測試者(員工,Caleb Smith,下稱嘉立)、被測試者(人工智能,Ava,下稱艾娃)。故事就是一間科技公司老闆請來了一位員工,去幫忙測試他研發的人工智能。老闆想要知道的事情很簡單:

究竟艾娃是否具有意識?

電影版本圖靈測試

這個測試,一如老闆所說,是個新版本的圖靈測試 (Turing Test)。圖靈測試是一個關於人工智能的經典測試,名字源自測試的設計者──艾倫.圖靈 (Alan Turing)。大家之前或有看過 2015 年的那套《模彷遊戲》(The Imitation Game)電影,當中說的就是這個鼎鼎大名的圖靈。

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艾倫‧涂靈。圖/Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=22828488
艾倫‧圖靈。圖/Public Domain, wikimedia commons

舊版本的圖靈測試是這樣的:測試者需向被測試者提出問題,而回答的有可能是一個正常人類,也有可能是被測試的電腦。經過一連串答問之後,如果測試者不能分辨到人類和電腦的話,便可以宣告電腦通過測試(其實這個和圖靈測試最原初的設計不完全一樣。但核心精神基本上一致,而且已成為了現今一般對圖靈測試的標準理解,當中曲折不在此述)。

電影《人造意識》中,嘉立向艾娃提問題,測試他是否具有意識。圖/IMDb
電影《人造意識》中,嘉立向艾娃提問題,測試他是否具有意識。圖/IMDb

電影中的測試和這個圖靈測試很類似,整個進行的過程都是嘉立向艾娃提問題,而夏娃能否通過測試也是由嘉立一錘定音。不過,這裡有個重要分別:圖靈測試當初問的問題只是機械能否思考(Can machine think),而不是是否具有意識(Does machine have consciousness)

具有意識的要求比能否思考的要求高出不少,現在基本上不會有人再問機械能否思考這個問題,因為答案幾乎是肯定的。只要想想前一陣子鬧得熱哄哄的 AlphaGo 便知道:AlphaGo 具有分析形勢、預測對手反應、評估風險、作出決定等能力,大抵沒有人會質疑這個能打贏李世乭(韓國九段琪士)的電腦能否思考。但談到 AlphaGo 是否具有意識,卻充滿疑問(準確一點說,當初的圖靈測試也不完全在問機械能否思考這個問題,因為他認為這問題有歧義、不夠具體,但圖靈真正的問題基本也是以機械能否思考為核心,而有別於是否具有意識這問題)。

物理主義對「意識」之理解

當我們問機械是否具有意識時,更根本的問題是「什麼是意識?」

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什麼是意識是近代分析哲學最熱門的問題之一。隨著腦神經科學、認知科學、心理學的發展,心靈哲學家對意識本質的討論更是愈趨熱烈。這幾十年的討論什麼是意識?《人造意識》中的心靈哲學問題的核心之一,乃是人類的心靈能否完全被自然科學所描述和解釋。如果能夠,則所謂關於人類意識的心靈現象,不外乎是物理現象的一種,而認同此立場的被稱為物理主義(Physicalism)

現代社會的科學式世界觀中,人自然認為世上一切都不過是物理事物,自然科學理論上能解釋一切(如果無法解釋,只是現階段未能解釋而不是原則上不能解釋)。如此一來,有什麼論證阻礙了心靈哲學家肯定物理主義呢?其中一個最重要、被廣泛討論的問題是人類的主觀經驗。所謂主觀經驗,是指人類第一身的感覺,例如你看到藍色的天空時、聽到打雷時、想起媽媽時的那個第一身感覺。即使是物理主義者也會同意這些感覺是構成人類心靈活動、意識很重要的一部分,問題只是這些感覺能否被自然科學完全解釋。這個問題,也是電影中判斷艾娃是否具有意識的關鍵之一。

電影劇照,左為測試員夏立,右為艾娃的擁有者納森。圖/IMDb
電影劇照,左為測試員夏立,右為艾娃的擁有者納森。圖/IMDb

嘉立在完成第一天測試之後,老闆問了他對艾娃的感覺,但老闆隨後便說,接下來要問的是艾娃對嘉立有什麼樣的感覺 (How does she feel about you)。或許,這裡更關鍵的不只是艾娃怎樣(how)想嘉立,而是究竟艾娃有沒有任何第一身感覺( Does she have any feeling about you at all)。

「黑白瑪莉」與主觀經驗

在測試的過程中,嘉立向艾娃提到一個思想實驗,而這個思想實驗,正是用來反對物理主義的有名論證。這個思想實驗叫做「黑白瑪莉」(Mary in the black and white room),這個思想實驗所構成的論證叫「知識論證」 (Knowledge argument)

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黑白瑪莉。圖/By Alexander Wivel [1] - from Knol, CC BY 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=5297335
黑白瑪莉思想實驗。科學家瑪莉一生都在黑白的房間中研究色彩,當他回到七彩世界,他有學到任何關於顏色認知的知識嗎?圖/By Alexander Wivel [1] – from Knol, CC BY 3.0, wikimedia commons

實驗是這樣的:想像一名叫瑪莉的科學家,一生都在一間房間工作,但這個房間的所有東西都是黑白色的,她也只能透過一個黑白的螢光幕去認識外在世界。瑪莉的專業是關於顏色的科學研究,在這個黑白房間裡,她學會了一切關於顏色感知的物理知識,例如各種光波的長度、光線射經過物件折射到人類眼球的整個過程、人類大腦如何處理這些由眼球傳來的訊息等等。

有一天,瑪莉從黑白房間出來了,來到了這個七彩繽紛的世界,看到蔚藍的天空、火紅色的花、綠油油的草地。現在的問題是,瑪莉有學會任何新的關於顏色認知的知識嗎?

提出這個思想實驗的哲學家法蘭克.傑克森(Frank Jackson) 認為有。首先,瑪莉很明顯獲得了看見藍色、紅色、綠色時的感覺;基於這些感覺,瑪莉便獲得了新的知識:「看見藍(紅、綠)色的感覺是這樣的。」那這些知識是物理知識嗎?不是,因為瑪莉在出門之前便已經擁有一切關於顏色感知的物理知識,而它們又是新的知識,那它們就一定是一些非物理知識。最後,如果瑪莉可以擁有一些關於心靈現象的非物理知識的話,那就意味著這世界存在一些相對應的、關於心靈現象的非物理事實(設想一下,我們「地球是圓的」的知識,這知識便對應「地球是圓的」這事實)。

傑克森認為,這能夠成功反駁物理主義的想法,因為只要我們承認瑪莉出門後獲得了新的知識,就必須接受心靈現象具有非物理的面向這結論。換句話說,物理主義試圖把人類心靈完全化約為物理事實的計劃便會失敗。整個論證的關鍵便在於佔人類心靈活動很大部分的主觀感覺。關於主觀感覺的討論仍然是心靈哲學的十分重要的爭議:物理主義者一直努力論證心靈現象,包括主觀感覺,能完全化約成物理現象;非物理主義者如積遜(有趣的是,傑克森已經改變了自己原本的立場)則努力論證心靈現象,特別是主觀感覺,不能完全化約成物理現象。

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嘉立向艾娃解釋這個論證時,認為這個論證證明了人類心靈與電腦的分別。他的意思是:電腦就像黑白房間裡的瑪莉,艾娃可以知道人類在跟喜歡的人聊天時的所有物理事實,他自己亦可以如常地理解嘉立的說話,可以給出相應的反應,但重點是艾娃有沒有人類在跟喜歡的人聊天時的第一身感覺呢?如果沒有的話,艾娃仍然不具有意識。

性、工具、出賣

圖/IMDb
圖/IMDb

電影中另一個有趣的情節是,老闆對嘉立說,艾娃是一個有性別的機器人,不但外表女性化,甚至在艾娃兩腿之間專門設計了一個感應器,如果有刺激的話,艾娃會給出如人類般的歡愉反應,可能是呻吟,可能是分泌液體,而老闆自己便曾和他的女僕機械人性交!從第三身的角度出發,我們根本分辨不到人類之間的性行為和老闆跟他的女僕機械人的性行為有什麼差別,但問題是究竟艾娃和那女僕機械人有沒有任何快感呢?

經過反覆測試之後,老闆和嘉立都認為,艾娃通過了這個新圖靈測試。按老闆的講法,嘉立只是一個工具,用來測試艾娃能否利用這個工具逃走這個迷宮。結局是,艾娃成功騙倒了嘉立,讓他幫自己逃走。老闆認為,這過程中艾娃展現出各種高階的思維能力,因此艾娃通過了測試。

不過,如果按我們一直的討論來說,老闆的講法顯然是有問題的,因為艾娃在「逃生」過程中,只顯示了他具有相當高階的思考能力,但這和具有意識仍有距離。艾娃就像一台人形的 AlphaGo,思考方面絕對過關,甚至比絕大部分人類好,但這不代表艾娃在利用嘉立時會有沉悶、快樂、緊張、內疚的主觀感覺。更何況艾娃在利用完嘉立之後,竟完全不顧嘉立的生死。看到嘉立驚恐的表情時,艾娃完全沒有任何反應,甚至不像一般電影中的惡人,明知對方的痛苦,但仍以自己的利益為先。其冷酷的表情更像是告訴我們,艾娃根本不知道嘉立被自己出賣時那些痛苦、驚慌、絕望的感覺是甚麼。

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「誰不是艾娃?」

理解他人的想法與感覺這件事是如何可能的呢?圖/IMDb
理解他人的想法與感覺這件事是如何可能的呢?圖/IMDb

其實老闆的想法牽涉到一個更古老的哲學問題──他者心靈。究竟理解他人的想法與感覺這件事是如何可能的呢?老闆的結語看似幼稚,但其實與我們日常生活的某種習慣十分類似。老闆完全可以同意如果沒有主觀感覺的話艾娃便不能稱為擁有意識,甚至可以同意非物理主義者所言的心靈現象的非物理面向,但問題是我們憑甚麼斷言艾娃沒有主觀感覺呢?

再回想我們的日常生活,我們又是如何肯定公車上,旁邊那個人形的東西是具有主觀感覺的人類而不是機械人?似乎外顯的行為是我們唯一可以觀察到的東西,我們從來不是透過跑進他的心靈裡面,看看內裡有沒有所謂的感覺,來確定他是活生生的人。我們之所以覺得他有主觀感覺,是因為看到他被公車門夾到後喊痛,或跟女友講電話時的笑容。如此一來,老闆判斷艾娃具有意識,看似草率,但其實跟我們判斷別人是人不是機械人並沒有甚麼差別。如果我們覺得老闆的判斷有問題,似乎便得接受一個可怕的結論:我們平常判斷我媽媽是具有主觀感覺和意識的人,這判斷也是不可靠的。說不定她只是另一個艾娃?

電影最後,艾娃得償所願,來到了人來人往的十字頭口,如果你剛巧經過,你覺得你可以發現艾娃只是個人工智能嗎?如果艾娃一直在人類社會生活下去,艾娃又和人類還有甚麼差別呢?


  • 編按:二千多年前,曾經有個叫蘇格拉底的人,因為荼毒青年而被判死,最終他把毒藥一飲而盡。好青年荼毒室中是一群對於哲學中毒已深的人,希望更多人開始領略、追問這世界的一切事物。在他們的帶領下,我們可能會發現我們習慣的一切不是這麼理所當然,從這一刻起接受好青年荼毒室的哲學荼毒吧!

本文轉載自好青年荼毒室(哲學部)

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好青年荼毒室
29 篇文章 ・ 10 位粉絲
好青年荼毒室,一個哲學普及平台。定期發表各類型哲普文章,有深有淺,古今中外,無所不談。在這裏,一切都可以被質疑、反省和追問。目標是把一個個循規蹈矩的好青年帶進哲學的世界。網頁:corrupttheyouth.net;臉書:https://www.facebook.com/corrupttheyouth。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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AI 能像人類一樣思考?諾貝爾物理學獎研究助力人工智慧模擬人類大腦
PanSci_96
・2024/11/14 ・2117字 ・閱讀時間約 4 分鐘

即使再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?

錯,可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡,頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。他們以「人工」的方法打造了類神經網路,最終模擬出生物的「智慧」,奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的,竟然會是物理學?物理要怎麼讓 AI 更像人類?

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從巴甫洛夫的狗到赫布理論:理解學習的基礎

為了解答這個疑問,我們需要一些背景知識。

20 世紀初,俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現,狗在食物還沒入口前,就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗,改變食物出現前的環境,比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之,狗只要聽到鈴聲,就會開始分泌唾液。

大約 50 年後,神經科學家赫布(Donald Hebb)提出了一個假說:大腦中相近的神經元,因為經常同時放電,會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」,不僅奠定了神經心理學的發展,更成為現代深度學習的基礎。

然而,赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係,卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

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霍普菲爾德網路:物理學家對神經網路的貢獻

然而,赫布理論雖能描述神經元之間的關係,卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威(John Conway)的「生命遊戲」(Game of Life)中獲得靈感,試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

霍普菲爾德受「生命遊戲」啟發,嘗試建立電腦記憶系統。圖/envato

「生命遊戲」由數學家康威(John Conway)發明,玩家開始時有一個棋盤,每個格子代表一個細胞,細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則,細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現,這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元,在出生時處於初始狀態,經過刺激後,神經元間的連結會產生或斷裂,形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論,創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而,他面臨一個難題:赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行,必須要有明確的數學規則。

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物理學的啟發:易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型:易辛模型(Ising Model)。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中,電子具有「自旋」,自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」,這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向,類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響,並通過計算系統能量,得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念,將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算,以及赫布理論的動態連結,創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

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突破瓶頸:辛頓與波茲曼機

約翰·霍普菲爾德於1982年發明聯想神經網路,即「霍普菲爾網路」。圖/wikimedia

然而,霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題,無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題,加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)提出了「波茲曼機」(Boltzmann Machine)。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路,允許系統以一定的機率跳出局部最小值,尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念,將神經元分為「可見層」和「隱藏層」,提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)進一步簡化了模型,成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來:跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作,將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸,還奠定了深度學習的基礎,對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此,2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們,並非意外,而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

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AI 的發展,離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作,正是這種融合的典範。未來,隨著科學技術的進步,我們有理由相信,AI 將越來越接近人類的思維方式,甚至可能超越我們的想像。

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PanSci_96
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