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《2001太空漫遊》首映|科學史上的今天:4/2

張瑞棋_96
・2015/04/02 ・1392字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 591 ・九年級

科幻小說家亞瑟・克拉克編劇、庫柏力克導演的科幻電影《2001太空漫遊》。圖/Flicker

1968 年的今天,由科幻小說家亞瑟・克拉克 (Arthur Clarke) 編劇、庫柏力克 (Stanley Kubrick) 導演的科幻電影《2001太空漫遊》(2001: A Space Odyssey) 在美國首都華盛頓首次公開放映。上映後影評家的反應兩極、毀譽參半。無論如何,沒有人預料到它會成為史上最經典的科幻電影,將近半世紀過去,至今仍然難以超越。

庫柏力克與克拉克於 1964 年著手拍攝時,距離蘇聯送上第一位太空人不過三年,民眾對於太空旅行的了解仍相當有限。在尚無電腦特效可用的情況下,庫柏力克不但打造出栩栩如生的太空場景,還力求符合科學原理,因此特地找了天文學家卡爾・薩根、人工智慧專家閔斯基 (Marvin Minsky) 等人擔任顧問。就這點而言,《2001太空漫遊》可算是史上第一部真正有科學成分的科幻電影。而片中設計的場景、情境、道具,乃至角色也屢屢被後來的科幻電影參考效仿。例如藉由旋轉產生人工重力的太空站、漂浮在太空艙內的筆、太空人在冬眠醒來後發現危機潛伏、具有人工智慧的電腦,甚至電腦說話的語調也為日後科幻電影的人工智慧電腦定了調。

科幻預言總不免會過於樂觀,如今已過了《2001太空漫遊》設定的 2001 年十幾年,但我們仍未建造出具有人工重力的太空站,也還沒有人工冬眠技術。不過,片中對於未來的設想有許多已經成真,例如視訊電話、平板電腦(三星在與蘋果的專利訴訟中,還摘錄電影片段為自己辯護)。電腦的人工智慧雖然還沒到片中 HAL 9000 那樣能自己思考的程度,但語音辨識與理解能力也已有很大的進展,例如 iPhone 的Siri;IBM 的超級電腦「華生」更是在 2011 年的電視益智問答節目中,與該節目有史以來最厲害的兩位參賽者公平競賽,結果打敗人腦拿到冠軍。

《2001太空漫遊》片中這些科學、科技方面的元素最主要是為了帶出幾個大哉問:我們人類的智能自何處來?未來的命運會往何處去?電腦若能像人類一樣思考,會成為人類的幫手或是像 HAL 9000 一樣帶來威脅?具有自我意識的電腦與人何異?這些至今仍是科學家與哲學家不斷省思的問題;例如當代最聰明的物理學家霍金與最聰明的創業家 Elon Musk,就都對於人工智慧可能給人類帶來的危害感到憂心。

有科學基礎的豐富想像、對人類命運之終極關懷所引發的哲思,加上極具開創性的美學(看過電影的人永遠都記得片頭在理查・史特勞斯的「查拉圖斯特如是說」交響詩宏偉的樂聲中,太陽自月球後方緩緩升起;以及人猿將作為武器的大骨拋向空中,緩緩落下後,直接跳接至四百萬年後在漆黑宇宙中的太空船),使得《2001太空漫遊》成為獨一無二的經典電影,以致於喬治・盧卡斯坦承自己的《星際大戰》遠不及它;史蒂芬・史匹柏稱它是「我們這一世代的『大霹靂』」;雷利・史考特則直言在《2001太空漫遊》之後,已經沒有什麼是原創的,所有元素都在這部電影出現過了!

本文同時收錄於《科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點》,由究竟出版社出版。

文章難易度
張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 703 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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在外太空好睡嗎? 無重力下,身體會有什麼變化?
PanSci_96
・2023/03/27 ・2850字 ・閱讀時間約 5 分鐘

2022 年底到 2023 年全年的宇宙,很熱鬧!

先是維珍銀河(Virgin Galactic)2022 年開賣太空旅行票,預計 2023 年第二季成行;貝佐斯的藍色起源 (Blue Origin)則在 2022 年完成了第 6 趟商業載人發射;至於馬斯克的 SpaceX,把富豪送上太空站已經見怪不怪了。

不過,宇宙對土生土長的地球人可是充滿未知風險的,人類對一件攸關性命的事仍然充滿疑問:人上了宇宙,身體會發生什麼變化?而我們又要怎麼應對呢?

人類在太空會發生的事,線蟲知道!

平民宇宙飛行成真之前,有意競逐太空的各國政府和企業都要先搞清楚一個關鍵問題:太空對地球人的身體有什麼影響?短期停留和長程旅行個半年一年,又有什麼樣的差別?

解密的鑰匙在一個小小的生物身上:線蟲。

2022 年 11 月,15 萬隻秀麗隱桿線蟲(Caenorhabditis elegans)大軍上了太空。線蟲的長度大約 0.1 公分,從孵化到成蟲只要 3 天左右,全身上下只有大約 1000 個細胞,每個細胞都能被追溯發育過程;又有簡單的神經網,而且許多基因和人類有相似性,為一種非常常見的實驗動物。

日本東北大學研究團隊把一批體內神經元用螢光蛋白標記好的線蟲送上國際太空站,交給太空站的日籍宇航員進行試驗,紀錄牠們由孵化到發育成成蟲的過程,目的是追蹤宇宙的微重力環境對線蟲會造成什麼影響。

他們發現線蟲的肌肉蛋白質和粒線體內代謝酵素減少、體長縮短、運動能力變差,並且多巴胺的分泌量也下降,不過背後的原因還不清楚。多巴胺是一種神經間傳遞訊號的化學物質,和調節身體動作、學習、情緒等有關。人類如果缺乏多巴胺會出現肢體動作障礙,最明顯的疾病就是帕金森氏症。

他們也在部分線蟲的培養皿裡加進許多塑膠小顆粒,讓塑膠粒時時碰觸到這些線蟲,結果發現,有碰觸的線蟲和沒有碰觸的相比,多巴胺減退比較少,運動能力也比較好。東北大學團隊提出的看法是:「除了運動外,『接觸』的刺激很可能是人在太空長保健康的要素」。

「接觸」的刺激很可能是人在太空保健的要素。圖/Envato Elements

如果假設被證實的話,接下來就有機會特別設計出一套能刺激肌肉的接觸療法,例如按摩或指壓,上太空的人就不必每天耗一大段時間運動了。

不過,線蟲到人類離得很遠,要等到成果恐怕還需要花不少時間。

一上宇宙,身體馬上知道!

自從第一個太空人上宇宙以來,斷斷續續有小規模試驗記錄太空人的身體變化,從中可以歸納出許多「太空症狀」,我們舉出前 5 種最有感的改變當作例子:

一、水分跑到上半身,變成滿月臉

一到了宇宙,少了重力把身體的血液往下拉,加上腿部本來有許多塊肌肉,只要一站起來或走動,就會像幫浦一樣把血液往上推擠,避免積存在下半身;於是不少太空人上太空頭幾天就發生上半身水腫,最明顯的是兩腿變細像鳥腿,還擁有一張又紅又脹的圓臉。

二、暈太空艙

搭乘太空艙也會發生類似的「動暈症(motion sickness)」症狀。眼睛告訴我們在移動,位在耳朵深處負責身體平衡感和空間感的前庭系統卻難以判斷上下左右,兩者衝突會讓人感到頭暈、噁心、嘔吐。

三、睡不著,睡不好

在宇宙會失眠的原因還不完全明朗,推測和生理時鐘的晝夜節律被打亂有關,與大腦的水分分布改變有關;還有其他因素,如:說狹窄空間的壓迫感、身在危險環境的緊張感,可能也會導致睡眠變差。

在宇宙會睡不好。圖/Envato Elements

四、眼睛容易出問題

太空人的眼球變形、視神經發炎,視線變模糊,有些人甚至無法完全康復,目前的假說是眼睛受到腦部組織液的壓迫,把眼球和視神經「壓壞」了。舉個實例,美國太空人菲利普斯(John Phillips)先前在國際太空站待了半年,視力從 1.0 降到 0.2。

再加上宇宙裡無時無刻有輻射線穿透太空艙的防護壁,也連帶會損傷眼睛,例如提高水晶體變成白色混濁的機率,也就是俗稱的白內障。

五、肌肉和骨質流失,這可能是最嚴重的太空健康問題

在地表因為有重力,不論提、拉、扛、站都需要使勁,一旦到了太空,你的身體會判斷肌肉沒有必要強而有力,肌肉合成量因此變少;骨頭也不必堅固到撐起全身,不用那麼努力生成骨骼組織,鈣質也就流失了。

因此進入太空的人,最明顯的症狀就是肌肉變鬆垮、手腳沒力,最明顯的就是下半身肌肉萎縮。骨質以每個月 1% 到 1.6% 的速率流失,1 個月的損耗量就超過地球的 1 年;也因為骨鈣大量從尿裡流失,容易得腎結石。

其他的太空症狀,還包括免疫系統變弱、造血功能可能變差、肺部容積下降等,也都是需要面對的問題。

如何克服這些人體變化

直到目前,其實都還沒有很好的辦法。

最常見的做法是要求太空人每天花大量時間運動,例如踏上跑步機每天快跑、用阻力訓練機進行重量訓練、踩固定式腳踏車鍛鍊心肺功能,保持肌肉、骨骼和心血管的強度。不過這只是治標,不能治本,只能減慢肌肉骨骼的流失速度,而且在太空中的運動成效差,舉例來說,在跑步機上 2 小時,大約只等於在地表跑 20 分鐘的效果。

好消息是,一些應用的研究已經開跑,把人在太空發生的退化和衰弱現象,類比到肌少症、帕金森氏症、多發性硬化症等肌肉或神經退化性疾病,觀察小動物在太空中從分子層面到生理層面的變化,想找出地球上病人生病的原因和解方;例如:接觸療法有機會用來刺激帕金森氏症患者的大腦分泌更多多巴胺,改善手腳顫抖、走路小碎步的症狀。

另外,也有新創企業把大腦神經細胞和微膠細胞(microglia)裝在培養箱帶上太空站,微膠細胞是一種能在腦內環境發揮免疫功能的細胞,科學家懷疑它因為某些不明原因暴走,損傷到腦神經細胞,是導致神經退化性疾病的原因之一。在微重力環境下,的確可以誘發培養箱裡的微膠細胞出現異常行為,抽絲剝繭找出是哪些基因和蛋白質失控,或許就可以解開腦部病變的謎團。

人類一上到宇宙,就會出現一連串的「太空症狀」。圖/Envato Elements

整體來說,太空醫學發展的速度比起太空飛行技術進步慢了非常多,這是在未來平民太空時代勢必要彌補的落差。

不過,現在也有一些大學開始設立太空醫學課程,例如倫敦國王學院今年 9 月要開課的航空太空醫學(Aerospace medicine)碩士班,這現象一方面顯示出市場有迫切的需求,一方面也透露出「宇宙民主化」可能真的不遠了。

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AI 也會出差錯?使用人工智慧可能帶來的倫理與風險——《科學月刊》
科學月刊_96
・2023/02/19 ・3976字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 甘偵蓉|清華大學人文社會 AI 應用與發展研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

  • Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片、掃瞄臉部以解鎖手機,AI 應用早已在我們日常生活中隨處可見。
  • AI 應用中四種常見的倫理和風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。
  • 近年來各國家皆制訂有關 AI 發展的規範,臺灣則在 2019 年制訂「AI 科研發展指引」,期望能改善 AI 發展帶來的問題與風險。

當談到人工智慧(artificial intelligence, AI)、也就是 AI 時,讀者會想到什麼?是多年前由史匹柏(Steven Spielberg)導演的那部《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)中那個一直盼不到人類母愛而令人心碎的機器人小男孩?還是由史密斯(Will Smith)主演的《機械公敵》(I, Robot)裡那些沒遵守機器人三大法則的機器人或中央系統?

《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)電影海報,上映於 2001 年。圖/IMDb

或許未來有一天,人類真的可以設計出如電影中那些像人一樣的 AI 系統或機器人。但目前為止,你常聽到的 AI 其實既很厲害又很不厲害,為什麼呢?厲害的是它下圍棋可贏過世界冠軍,還能夠比放射科技師更快、更準確地辨識 X 光片中疑似病變的細胞;但它不厲害的是,很會下圍棋的 AI 就只能下圍棋,別說不會打牌,連撲克牌是什麼都不知道!而且每次學新事物幾乎都是打掉重練,得不斷做好多考古題才有可能學得會,不像人類通常教幾次就會舉一反三。

不過,即使目前世界上的 AI 都是這種只具備特定功能的「弱 AI」(artificial narrow intelligence, ANI),但已經為這個世界帶來相當大的進步與便利。所以,以下要談的就是 ANI 的倫理與風險。

談到這種只具特定功能的 ANI,讀者知道目前生活周遭有哪些事物有利用 AI 技術嗎?其實 Google 上的搜尋資訊、Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、對智慧型手機喊「Siri 現在外面有下雨嗎?」等功能,或是以掃瞄臉部解鎖手機與進入大樓、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片,甚至是投履歷求職、銀行審核貸款申請等都常用到 AI 技術,它早在我們日常生活中隨處可見。

AI 技術在日常生活中隨處可見,如 YouTube 推薦觀看影片。圖/Pexels

但也正是如此,讓人們這幾年在使用 AI 時,逐漸發現它可能造成的問題或傷害,以下簡單介紹常見的四種AI應用可能造成的倫理問題或風險。

演算法偏誤

第一種是演算法偏誤(algorithmic bias)。什麼是演算法偏誤?簡單來說就是 AI 在某些群體的判斷準確率或預測結果上總是很差,導致結果可能對於此群體造成系統性的不利。但為何會造成演算法偏誤?常見原因有三項。

第一項原因是,建立 AI 模型的研究資料集有偏誤,在性別、種族、社經地位等特徵上,沒有真實世界的人口分布代表性。例如數位裝置採用 AI 臉部辨識技術解鎖,原本是希望保護個人使用數位裝置的安全性,結果皮膚深的人卻常常遇到辨識失敗而無法解鎖。這通常是因為目前許多 AI 模型都是以機器學習技術設計,而機器學習的主要特性就是從過去人類留下的大量資料中學習;當初提供電腦學習臉部辨識的圖片時,如果多數都是白皮膚而非黑皮膚、多數都是男性的臉而非女性的臉,那麼電腦在學習辨識人臉的準確率上,整體而言辨識男性白人就會比辨識女性黑人要高出許多。

第二項產生演算法偏誤的原因是建立 AI 模型的研究資料集不只有偏誤,還反映現實社會中的性別、種族、社經地位等歧視;例如美國警政單位以過往犯罪資料訓練出獄後犯人再犯風險評估的 AI 模型,那些資料不意外地有色人種的犯罪紀錄遠多於白人犯罪紀錄。然而,那些紀錄也反映美國社會長久以來對於有色人種的歧視,其中包含警察對於有色人種的盤查比例遠高於白人、法院對於有色人種的定罪比例及判刑嚴重程度也遠高於白人、警力通常被派往多黑人與拉丁裔人種居住的窮困社區盤查等。所以根據過往犯罪資料所訓練出來的 AI 模型,不意外地也就會預測有色人種的再犯機率普遍來說比白人高。

第三項產生演算法偏誤的原因則是 AI 學會了連系統開發者都沒有察覺到,潛藏在資料裡的偏誤。例如科技公司人資部門本來想借助 AI 更有效率地篩選出適合來面試的履歷,所以挑選在該公司任職一定年資且曾升遷二次的員工履歷來訓練 AI 模型。問題是,高科技公司向來男多女少,所提供給 AI 學習的資料自然就男女比例相當不均。AI 也就學會了凡是出現偏向女性名字、嗜好、畢業學校系所等文字的履歷,平均所給的評分都比出現偏向男性等相關文字的履歷還低。

潛藏在資料裡的偏誤造成 AI 預測結果彷彿帶有性別歧視。圖/Envato Elements

但目前科技公司陽盛陰衰,是受到以往鼓勵男性就讀理工、女性就讀人文科系,或男性在外工作女性在家帶小孩等性別刻板偏見所影響。所以 20~30 年來許多人做出各種努力以消除這種性別刻板偏見所帶來的不良影響,政府也努力制定各種政策來消除這種不當的性別偏見,像是求才廣告基本上不能限定性別、公司聘雇員工應該達到一定的性別比例等。因此,訓練 AI 的研究資料一旦隱藏類似前述性別比例不均的現象,訓練出來的 AI 預測結果就彷彿帶有性別歧視,讓人們過往致力消除性別不平等的各種努力都白費了!

其他 AI 應用帶來的倫理與風險

除了演算法偏誤的問題外,第二種可能帶來的倫理問題或風險是 AI 技術已經偏離原先使用目的,例如深偽技術(deepfake)原本用來解決圖片資料量不夠的問題,後來卻被利用在偽造名人性愛影片等。

第三種則是有些 AI 技術或產品本身就可能有善惡兩種用途(dual-use)。例如 AI 人臉辨識技術可用在保護數位裝置的使用者或大樓保全,但也可用來窺探或監控特定個人;無人機可以在農業上幫助農夫播種,但也可作為自動殺人武器;可用來搜尋如何產生毒性最少的藥物合成演算法,也能反過來成為搜尋如何產生毒性最強的藥物合成演算法。

最後,第四種是演算法設計不良或現有技術限制所導致的問題。在演算法設計不良方面,例如下棋機器人手臂可能因為沒有設計施力回饋或移動受阻暫停等防呆裝置,而造成誤抓人類棋手的手指且弄斷的意外。在現有技術限制方面,道路駕駛的交通標誌在現實中可能時常有老舊或髒汙的情況,儘管對於人類駕駛來說可能不影響判讀,但對於自駕車來說很可能就因此會嚴重誤判,例如無法正確辨識禁止通行標誌而繼續行駛,或是將速限 35 公里誤判成 85 公里等。但前述情況也有可能是自駕車網路、控制權限或物件辨識模型受到惡意攻擊所致。

以上介紹了 AI 常見的四種倫理問題或風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。但人們該如何減少這些倫理問題與風險呢?

培養AI使用倫理與風險的敏銳度

近五、六年來國際組織如聯合國教育科學及文化組織(United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, UNESCO)、歐盟(European Union, EU)、電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)或是國家、國際非營利組織皆紛紛制訂有關 AI 發展的白皮書或倫理指引(ethical guidelines),甚至逐漸朝向法律治理的方向,如歐盟的人工智慧規則草案等。儘管這些文件所提出的倫理價值、原則或行為規範,看似各有不同,但經過這些年的討論與摸索,也逐漸匯聚出一些共識。

「人工智慧科研發展指引」提出三項倫理價值,包含以人為本、永續發展、多元包容。圖/Pexels

臺灣相較於前述國際文件來說,在制訂的時間上比較晚。2019 年由當時的科技部(現改為國科會)制訂「人工智慧科研發展指引」,裡面提出的三項倫理價值以及八項行為指引,基本上涵蓋了前述各種國際 AI 發展指引文件最常提及的內容。所謂三項倫理價值包含以人為本、永續發展、多元包容,行為指引則有共榮共利、安全性、問責與溝通、自主權與控制權、透明性與可追溯性、可解釋性、個人隱私與數據治理、公平性與非歧視性共八項。

未來當讀者看到又出現哪些 AI 新技術或產品時,不妨試著評估看看是否有符合這三項價值及八項行為指引。若沒有,究竟是哪項不符合?不符合的原因是上述所介紹常見的四種倫理問題或風險的哪一種?若都不是,還有哪些倫理問題或風險過去被忽略了但值得重視?

AI 技術發展日新月進,在日常生活中的應用也愈來愈廣。但考量法律條文有強制性,在制訂時必須相當謹慎,免得動輒得咎,也很可能在不清楚狀況下反而制訂了不當阻礙創新發展的條文;再加上法律制定也必須有一定的穩定性,不能朝令夕改,否則會讓遵守法規者無所適從。因此可以想見,法令規範趕不上新興科技所帶來的問題與風險本來就是常態,而非遇到 AI 科技才有這種情況。

人們若能培養自身對於 AI 倫理問題或風險的敏銳度,便可發揮公民監督或協助政府監督的力量,評估 AI 開發或使用者有無善盡避免傷害特定個人或群體之嫌,逐漸改善 AI 開發者與大眾媒體常過度誇大 AI 功能,但對於可能帶來的倫理問題或風險卻常閃爍其詞或避而不談的不好現象。

本文感謝工業技術研究院產業科技國際策略發展所支持。

  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 2 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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科學月刊_96
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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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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

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)。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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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