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人工智慧崛起,人類從此俯首稱臣?《電腦簡史》 楔子

張瑞棋_96
・2020/02/17 ・2471字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 572 ・九年級

曾經,電腦只是個計算工具,雖然計算能力遠勝過人類,卻缺乏人類的智慧。但近來人工智慧崛起,在各種不同領域的表現已超越人類,以致於物理大師霍金與企業怪傑伊隆·馬斯克都憂心人類未來會受到威脅。電影《魔鬼終結者》中的「天網」有一天會成真嗎?電腦究竟如何從簡單的計算機,一步步演進為人工智慧,超越自詡為「萬物之靈」的人類?《電腦簡史:從齒輪到 AI》這本書將從齒輪時代、電腦時代、網路時代、AI時代,依序回顧電腦的演進。

楔子

2016 年 3 月 9 日,韓國首爾的四季酒店進行一場全球矚目的圍棋之戰,估計全世界有八千萬人透過網路觀賞直播賽事。

持黑子的一方是 33 歲的韓國圍棋高手李世乭,他自 2002 年起已在主要的國際賽事拿下十八座冠軍,堪稱一代巨匠。坐在他對面持白子的,是來自台灣的資工博士黃士傑,不過他並非真正的比賽選手,而是聽從指令落子而已。給予指令的倒也不是什麼不肯露面的隱世高手,事實上,要挑戰李世乭的並非人類,而是由黃士傑參與設計的電腦程式「 AlphaGo 」。

人類與電腦的激烈「棋戰」

電腦挑戰人類已不是新鮮事。早在 1997 年, IBM 的「深藍」電腦就打敗了當時的西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫。雖然這的確算是電腦的一大步,但許多人對這結果並不是太意外。畢竟西洋棋的棋盤只有八八六十四格,加上棋子的走法有其限制,例如士兵只能向前走一步、主教只能斜著走,因此平均而言,每一手棋大概有三十種選擇;而深藍每秒可計算兩億步,如果以三、四秒的思考時間,深藍就可以算出未來六步的所有可能變化 (30 的六次方等於 7.3 億) ,因此有很大的優勢贏過人腦。而最後深藍就以二勝三和一負,一盤的差距打敗卡斯帕羅夫。

不過電腦這種「暴力法」遇到圍棋可就沒轍了。圍棋棋盤縱橫各有十九條線,形成三百六十一個交叉點,對弈雙方須輪流下在其中任一點。以初始階段每手棋有三百種選擇來估算,未來六步的所有可能性可是西洋棋的一百萬倍!更重要的是,圍棋的勝負策略與西洋棋大不相同;西洋棋的目標就在於讓對方的國王無路可走,勝負與盤面剩餘的棋子多寡有很高的相關性,因此電腦大致上只要評估未來幾步如何安全吃掉對方的棋子。但是下圍棋卻無法這麼做。

圍棋比的是誰最後圍的地比較多,局部的優勢無法保證全面的勝利,甚至前面所落的棋子到後面可能發揮意想不到的作用,因此光掌握未來幾步的所有可能性是沒有用的。難道以超級電腦現在的計算能力,不能把所有可能的棋局變化都先算出來嗎?

答案是不可能。因為圍棋所有可能的擺法有 10 的 170 次方這麼多種,而我們宇宙所有的粒子加起來也不過大約 10 的 80 次方。因此即使電腦已經在西洋棋打敗人類,但圍棋如此詭譎複雜,普遍還是相信電腦仍遠遠不及真正的圍棋高手。事實上,在 AlphaGo 出現之前,最厲害的圍棋電腦軟體也只在九段職業棋士讓四子(電腦一開始就先擺四顆棋子)的情況下,偶而贏過幾盤。

IBM 的「深藍」電腦打敗了西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫,當時堪稱「超級電腦」。圖\flickr

人工智慧演算法成為棋局黑馬

因此當開發 AlphaGo 的 Deep Mind 公司於 2016 年元月發表論文,宣稱它採用獨特的人工智慧 (Artificial Intelligence) 演算法,於去年十月在沒有讓子的情況下,以五戰全勝打敗歐洲圍棋冠軍樊麾時,即引起熱烈討論。

不過歐洲的圍棋風氣不盛,樊麾雖是冠軍,但其實棋力只有二段,遠遜於李世乭這樣高達九段的頂尖高手,不足以代表人類的最高水準。這就是為什麼這次在首爾舉行五回合的人機大戰如此引人注目,如果李世乭也輸了,意謂著連圍棋這個需要衡量整體局勢與微妙變化,應是人類智慧獨擅勝場的領域,也被電腦超越了。

李世乭在賽前研究過 AlphaGo 與樊麾對弈的棋譜,他自己評估 AlphaGo 約有三段的棋力,因此頗有自信能拿下比賽勝利。其他職業棋士與電腦專家也都普遍看好李世乭將會勝出,例如人工智慧專家李開復估算 AlphaGo 每盤獲勝的機率只有 11 % ,因此以五戰三勝以上的戰績勝出的機率僅百分之一;世界排名第一的中國棋士柯潔更笑稱願賭李世乭以五比零橫掃。至於 Deep Mind 這邊,執行長哈薩比斯 (Demis Hassabis) 雖然宣稱 AlphaGo 這幾個月經過人工智慧的自我訓練,棋力已再大幅躍進,卻也沒必勝的把握,僅保守評估可能會是五五波的比賽。

開局李世乭採取前所未見的下法,或許是認為 AlphaGo 既然是從人類過去的棋譜汲取經驗,那就出其不意讓它無所適從。不過出險招的代價反而讓他自己一路被 AlphaGo 壓著打,難挽劣勢。所幸中盤 AlphaGo 竟下了一手失著,李世乭逮住機會,扭轉局面。眼見漸入佳境之際,卻見 AlphaGo 又一個妙手侵入黑棋地盤,再度奪回優勢,最後李世乭眼見大勢已去,只得棄子認輸。

這個結果不只李世乭自己感到驚訝,所有觀賽的人也都不敢置信:電腦竟然打敗數一數二的圍棋大師!

但畢竟這只是第一盤,或許是李世乭過於輕敵,也或許是他不該故意出險招,總之人們相信往後幾場李世乭若能穩紮穩打,應該還是會反敗為勝。不料結果完全出乎大家意料之外,接連兩盤也都由 AlphaGo 勝出,李世乭竟連輸三盤!直到第四盤他才以完全不在 AlphaGo 計算之內的「神之一手」,讓 AlphaGo 應對失誤,終於贏得一盤,為人類扳回一點顏面。不過第五盤李世乭未能乘勝追擊,最終 AlphaGo 就以四勝一敗的戰績贏得這場世紀之戰。

原本不被看好勝率的 AlphaGo ,在與圍棋高手對戰中拿下前所未有的勝利。圖\flickr

AlphaGo 再度點燃「人工智慧」熱潮

如果有人還堅持這只能代表李世乭個人的輸贏,那麼 2017 年元月,升級版的 AlphaGo 匿名在網路上以六十連勝橫掃中國棋壇所有高手,接著不到三個月又以三比零擊潰「人類最後希望」柯潔後,就再也無人懷疑:圍棋這塊聖地,人類也得對電腦俯首稱臣了。

自此,「人工智慧」這個沉寂已久的名詞再次沸沸揚揚的出現在各種不同領域:自駕車、人臉辨識、智慧音箱、醫療診斷、……;許多我們過往認為電腦做不到的事,如今人工智慧不僅都做到了,還做得比人類更好。

電腦究竟如何從簡單的計算機,一步步演進為人工智慧,超越自詡為「萬物之靈」的人類?且讓我們回顧這段電腦演進史吧。

人工智慧是由前人一步一步累積的智慧結晶,電腦的成長史耐人尋味。圖\pixabay

 

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 353 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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揭開人體的基因密碼!——「基因定序」是實現精準醫療的關鍵工具

科技魅癮_96
・2021/11/16 ・1998字 ・閱讀時間約 4 分鐘

為什麼有些人吃不胖,有些人沒抽菸卻得肺癌,有些人只是吃個感冒藥就全身皮膚紅腫發癢?這一切都跟我們的基因有關!無論是想探究生命的起源、物種間的差異,乃至於罹患疾病、用藥的風險,都必須從了解基因密碼著手,而揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。

揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。圖/科技魅癮提供

基因定序對人類生命健康的意義

在歷史上,DNA 解碼從 1953 年的華生(James Watson)與克里克(Francis Crick)兩位科學家確立 DNA 的雙螺旋結構,闡述 DNA 是以 4 個鹼基(A、T、C、G)的配對方式來傳遞遺傳訊息,並逐步發展出許多新的研究工具;1990 年,美國政府推動人類基因體計畫,接著英國、日本、法國、德國、中國、印度等陸續加入,到了 2003 年,人體基因體密碼全數解碼完成,不僅是人類探索生命的重大里程碑,也成為推動醫學、生命科學領域大躍進的關鍵。原本這項計畫預計在 2005 年才能完成,卻因為基因定序技術的突飛猛進,使得科學家得以提前完成這項壯舉。

提到基因定序技術的發展,早期科學家只能測量 DNA 跟 RNA 的結構單位,但無法排序;直到 1977 年,科學家桑格(Frederick Sanger)發明了第一代的基因定序技術,以生物化學的方式,讓 DNA 形成不同長度的片段,以判讀測量物的基因序列,成為日後定序技術的基礎。為了因應更快速、資料量更大的基因定序需求,出現了次世代定序技術(NGS),將 DNA 打成碎片,並擴增碎片到可偵測的濃度,再透過電腦大量讀取資料並拼裝序列。不僅更快速,且成本更低,讓科學家得以在短時間內讀取數百萬個鹼基對,解碼許多物種的基因序列、追蹤病毒的變化行蹤,也能用於疾病的檢測、預防及個人化醫療等等。

在疾病檢測方面,儘管目前 NGS 並不能找出全部遺傳性疾病的原因,但對於改善個體健康仍有積極的意義,例如:若透過基因檢測,得知將來罹患糖尿病機率比別人高,就可以透過健康諮詢,改變飲食習慣、生活型態等,降低發病機率。又如癌症基因檢測,可分為遺傳性的癌症檢測及癌症組織檢測:前者可偵測是否有單一基因的變異,導致罹癌風險增加;後者則針對是否有藥物易感性的基因變異,做為臨床用藥的參考,也是目前精準醫療的重要應用項目之一。再者,基因檢測後續的生物資訊分析,包含基因序列的註解、變異位點的篩選及人工智慧評估變異點與疾病之間的關聯性等,對臨床醫療工作都有極大的助益。

基因定序有助於精準醫療的實現。圖/科技魅癮提供

建立屬於臺灣華人的基因庫

每個人的基因背景都不同,而不同族群之間更存在著基因差異,使得歐美國家基因庫的資料,幾乎不能直接應用於亞洲人身上,這也是我國自 2012 年發起「臺灣人體生物資料庫」(Taiwan biobank),希望建立臺灣人乃至亞洲人的基因資料庫的主因。而 2018 年起,中央研究院與全臺各大醫院共同發起的「臺灣精準醫療計畫」(TPMI),希望建立臺灣華人專屬的基因數據庫,促進臺灣民眾常見疾病的研究,並開發專屬華人的基因型鑑定晶片,促進我國精準醫療及生醫產業的發展。

目前招募了 20 萬名臺灣人,這些民眾在入組時沒有被診斷為癌症患者,超過 99% 是來自中國不同省分的漢族移民人口,其中少數是臺灣原住民。這是東亞血統個體最大且可公開獲得的遺傳數據庫,其中,漢族的全部遺傳變異中,有 21.2% 的人攜帶遺傳疾病的隱性基因;3.1% 的人有癌症易感基因,比一般人罹癌風險更高;87.3% 的人有藥物過敏的基因標誌。這些訊息對臨床診斷與治療都相當具實用性,例如:若患者具有某些藥物不良反應的特殊基因型,醫生在開藥時就能使用替代藥物,避免病人服藥後產生嚴重的不良反應。

基因時代大挑戰:個資保護與遺傳諮詢

雖然高科技與大數據分析的應用在生醫領域相當熱門,但有醫師對於研究結果能否運用在臨床上,存在著道德倫理的考量,例如:研究用途的資料是否能放在病歷中?個人資料是否受到法規保護?而且技術上各醫院之間的資料如何串流?這些都需要資通訊科技(ICT)產業的協助,而醫師本身相關知識的訓練也需與時俱進。對醫院端而言,建議患者做基因檢測是因為出現症狀,希望找到原因,但是如何解釋以及病歷上如何註解,則是另一項重要議題。

從人性觀點來看,在技術更迭演進的同時,對於受測者及其家人的心理支持及社會資源是否相應產生?回到了解病因的初衷,在知道自己體內可能有遺傳疾病的基因變異時,家庭成員之間的情感衝擊如何解決、是否有對應的治療方式等,都是值得深思的議題,也是目前遺傳諮詢門診中會詳細解說的部分。科技的初衷是為了讓人類的生活變得更好,因此,基因檢測如何搭配專業的遺傳諮詢系統,以及法規如何在科學發展與個資保護之間取得平衡,將是下一個基因時代的挑戰。

更多內容,請見「科技魅癮」:https://charmingscitech.pse.is/3q66cw

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科技魅癮_96
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《科技魅癮》的前身為1973年初登場的《科學發展》月刊,每期都精選1個國際關注的科技議題,邀請1位國內資深學者擔任客座編輯,並訪談多位來自相關領域的科研菁英,探討該領域在臺灣及全球的研發現況及未來發展,盼可藉此增進國內研發能量。 擋不住的魅力,戒不了的讀癮,盡在《科技魅癮》