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在機器與人的交會之處——《再.創世》專題

再・創世 Cybernetic_96
・2021/09/08 ・6672字 ・閱讀時間約 13 分鐘

  • 作者/施奇廷|東海大學應用物理學系 
「羅梭的萬能機器人」(Rossum’s Universal Robots) 劇中機器人反抗人類的一幕。圖/WIKIPEDIA

起源

從 1920 年「羅梭的萬能機器人」(Rossum’s Universal Robots,通稱R.U.R.)登上舞台以來,「機器人」這個概念,一直是科幻作品中的常客。機器人「具有人的形象,而(在某些方面)具有比人類更強的能力」的設定,一直刺激著人類的想像力:能力強大卻又聽命於人類的忠實僕人;或是領悟到自己其實可以取代人類,成為下一代的地球霸主?樂觀的期待與被反噬的恐懼,向來是欣賞以機器人為主題的科幻作品的兩大樂趣。不過近十年來「人工智慧」(Artificial Intelligence)與「機器人學」(Robotics)的發展速度超乎預期,上述本來只存在於科幻作品中的兩面議題,突然變得不是那麼遙不可及。

提出「機器人學」這個名詞,並將理論系統化的,並不是工程領域的學者,而是科幻小說大師艾薩克‧艾西莫夫(Isaac Asimov),這個詞現在已經成為工程界對機器人科學的正式名稱,是一個從科幻對科技「逆輸入」的有趣案例。生於俄羅斯的艾西莫夫的本行是就科學家(專長是生物化學),曾經任教於波士頓大學醫學院,不過後來因為全力投入寫作,不再進行一般學者的教學研究工作,但是波士頓大學仍然保留他的職位。他所接受過的嚴謹科學訓練,也反映在作品中。1940 年,年方 19 歲的艾西莫夫就發表了第一篇機器人短篇小說「小機」(Robbie,收錄於短篇小說集「我‧機器人」),開啟了「機器人系列」的序幕。

法則

「人類製造的機器人結果反過來支配人類」這個命題可說是充滿「為何要搬磚頭砸自己的腳」的矛盾,因為人類絕對可以在一開始設計、製造時就預防這件事發生。不過睽諸人類科技發展的歷史,這種矛盾其實一直存在,也不斷發生,目前我們面臨的「核能科技的發展衍生的核子大戰威脅」、「高度工業化生產導致環境污染」,以及「大量使用石化燃料導致全球氣候變遷」這些問題,都是現在進行式。

不過「人類依照自己的形象打造的仿人類」又有點不同,高功能的機器「外型像人」這件事,足以引起人類的「科學怪人情結」,讓人類會對機器人的發展保持高度的戒心,在此思考下,1942 年時,艾西莫夫在他的作品中,比照「牛頓運動學三定律」的規格,揭示了「機器人三定律」:

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一、機器人不得傷害人類,也不能坐視人類受到傷害

二、在不違反第一法則的前提下,機器人必須保護自己的安全

三、在不違反第一與第二法則的前提下,機器人必須執行人類的命令

這三大法則是在機器人出廠時,就內建於其軟硬體內,絕對不容違反。如果讀者是「理科人」的話,大概會覺得這三大法則邏輯簡單明瞭,簡直無懈可擊,在此控制下,機器人應該可以成為人類最忠實的僕人,無須擔心他們會叛變了。

有趣的是,在艾西莫夫的機器人短篇小說中,幾乎都是在探討「會引起三大法則的缺陷、迷惑、矛盾的可能情境」,所以幾乎每篇小說都會產生一個「精神錯亂」的機器人。這些小說非常有趣,推薦喜歡「燒腦型作品」的讀者一讀。

https://giphy.com/gifs/foxhomeent-robot-will-smith-xUOwVmpPRPlosLm5vG
電影中違反三大法則的機器人。/Giphy

這個系列作品的內容其實也部分反映了人性:人也是又內建「道德基準」(moral norms),能進行邏輯思考的動物,但是即使最理性冷靜的人,也是會碰到兩難的困境,例如著名的「電車難題」:「一輛失控的列車在軌道上急馳,在軌道上有五個人即將被碾過,你剛好在鐵軌的轉軌器旁邊,只要扳動轉軌器,就可以把列車轉向另一條軌道,但是另一條軌道上有一個人,本來不會有事,因為你將列車轉軌而會被碾斃,在這個狀況下,你到底要不要將列車轉軌呢?」幾十年來這個問題引起了許多哲學以及倫理學、社會學的廣泛討論。事實上,自動駕駛汽車(除了不具有人形之外,其實也算是機器人的一種)的設計就必須把這類情境納入考量。

電車難題。自動駕駛汽車的設計就必須把這類情境納入考量,其中牽涉了哲學、倫理學以及社會學 。 圖/WIKIPEDIA

就筆者的「理科腦」來看,這些矛盾的起因是「機器人定律與人類的道德準則是定性的,而實際情境卻是定量的」。例如兩個人類同時對一個機器人下命令,而這兩個命令互相矛盾,那麼這個機器人到底要聽誰的?這時候機器人必須對下命令的兩個人做出「定量上的評價」,決定執行哪一個命令。這個結果導致「機器人可以(必須)評價人類,將人類分出等級」,之後又會衍生出更多的問題…

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1985 年時,在機器人系列故事四十餘年的發展之下,艾西莫夫被自己的筆下的故事逼得追加了一個「第零定律」,位階在原來的三定律之上:「機器人不得傷害『整體人類』,或坐視『整體人類』受到傷害。」,這下子定律的規格從「牛頓三定律」變成了「熱力學的零+三定律」了,不愧是正統派科學家出身!這個第零定律跟之前一樣,從邏輯上看起來也很合理,但是這又造成機器人必須評價「整體人類」的福祉是什麼,由於第零定律凌駕於第一定律之上,因此視情況機器人是可以為了避免整體人類受到傷害,而去傷害甚至殺死個人的,最後可能會演變成「機器人為了整體人類好而接管、控制人類社會」的反烏托邦結果。

不過或許是因為「機器人叛變」這個展開實在太過顯而易見,而且因為可以塞進許多動作場面而成為影視作品愛用的題材,艾西莫夫的機器人作品中對這方面反倒是著墨不多,而是將關心的焦點放在「機器人是否能在三定律的規範下,活出自己的人格?」這個主題的代表作,就是獲得 1976 年「雨果獎」與「星雲獎」雙料大獎的中篇小說「雙百人」,後來在 1992 年由令一位作家羅伯特‧席維伯格(Robert Silverberg)擴充成長篇小說「正子人」;這個故事也在 1999 年改編為電影「變人」,由已故的喜劇泰斗羅賓‧威廉斯(Robin Williams)主演。

說實在的,想要瞭解「機器 → 人形機器 → 機器人 → 人」的演進與思辯,而又沒有很多時間與耐性的讀者,看這一本就夠了。

1999 年的科幻電影《變人》,由作家羅伯特‧席維伯格的長篇小說「正子人」改編而成。

分流

前面花了相當的篇幅講了艾西莫夫的機器人觀,除了這個「大師典範之外」,其實幾十年的科幻與娛樂文化演變下來,機器人也了更多的樣貌。

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好萊塢電影與日本動漫畫,是目前全球影視娛樂的兩大主流,當然兩者還是有一段差距,好萊塢挾其資金、人才、技術的實力,最為強勢;不過「小本經營」的日本御宅文化,在全世界的影響力也逐年提升,對好萊塢電影也產生了不小的影響。它們對於機器人這個主題的處理,有很大的不同。以下分成不同的機器人類型討論,不過要先說明的是,以下的分類有些是好萊塢電影擅長的題材,有些則是日本動漫畫的偏好,但是其實並沒有這麼涇渭分明,大部分在兩邊都有出現,只是多寡有別。

一、近未來,覺醒的機器人,成為人類之敵——好萊塢電影的機器人,跟艾西莫夫的機器人類似,是外型、尺寸都比照人類,並且具有不同程度的人工智慧。不過如前所述,好萊塢電影中的機器人有許多都是扮演「人類之敵」的大反派,完全不受艾西莫夫「機器人三定律」的節制,最經典的例子就是「魔鬼終結者」系列,劇中的機器人存在的目的就是用來追殺人類——可說是把「機器人三定律」完全反過來看就行了。這些機器人的背後是由一個名為「天網」的人工智慧,也可以說是個不具人形的機器人,本來是美國研發的國防電腦系統,後來這個系統產生自我意識,並且判斷人類才是「世界最大的威脅」,於是就發動核戰毀滅人類,並且持續掃蕩殘存的人類反抗軍,並且派遣機器人穿越時間回到過去殺害反抗軍領袖的母親以斬草除根。

相對於艾西莫夫小說中以「機器人三定律」來節制機器人的能力,以消除人們的「科學怪人情結」,努力讓人類社會接受機器人;「魔鬼終結者」系列是反過來喚起觀眾的「科學怪人情結」,再加上「末日電影」的背景設定,來營造危機感與戲劇性,然後在人類與機器人的對立下順理成章的大打出手,「拳腳與槍砲齊飛,鮮血共煙硝一色」,讓本來是「低成本 B 級動作片」的「魔鬼終結者」成為娛樂性與思想性兼具的成功作品。就這個視角而言,「駭客任務」中的架構與設定,以及成功的要素也頗有共同之處。

終結者 GIF
魔鬼終結者喚起觀眾的「科學怪人情結」,成為娛樂性與思想性兼具的成功作品。 圖/Giphy

二、遙遠的未來,機器人已經融入人類社會,共同面對更廣闊的星際世界——上述這種「人類與機器人的衝突與生死戰」的背景通常發生於「近未來」,故事舞台跟現代有相當程度的重疊,機器人進入生活的正面與負面效應,都比較能引起觀眾的代入感。如果是以「遙遠的未來」為背景,機器人與人類之間的「磨合陣痛期」已經過去,像是兩大名門「星際大戰」與「星際爭霸戰」,人類的足跡已經遍佈銀河系,見識過各種稀奇古怪的外星生命體,機器人也早就已經成為人類好伙伴,甚至被視為跟人類同等的存在了。

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三、機器人是人類肉體的延伸,力量的放大器——另一方面,日本動漫畫作品中的機器人,除了早期的「原子小金剛」是走「真人的大小與外貌,且具有人工智慧」的路線以外,主流是象徵「人類力量的延伸」的「巨大機器人」類型。這種機器人不具有人工智慧,而是搭載操作界面與作業系統,由人類駕駛員來操作,相當於扮演其大腦的角色。以早期的名作「無敵鐵金剛」而言,所標舉的主題是「如果人類透過機器取得了巨大的力量,將會成為神?還是成為惡魔?」,這類作品有別於西方「機器如何變成人」,而是「人類與機器合為一體」的概念。

機器人是吸引目標觀眾目光的賣點,也是贊助或出資廠商販賣模型玩具的獲利神器,導致許多巨大機器人動畫作品一味強調機器人造型帥氣而不注重劇情內涵,被譏為「為了販賣玩具所製作的 30 分鐘廣告片」,不過由於出資者只要求「機器人玩具賣得好」,對於內容不太有興趣干涉,反而讓創作者有揮灑的空間,出現了「長濱忠夫三部曲」、「機動戰士鋼彈」等名作。1995 年的「新世紀福音戰士」,把前述「人類與機器合為一體」的概念推到極致,駕駛員是透過神經系統直接與機器人(稱為 Evangelion,簡稱 EVA )「同調」連結,以精神力取代操縱桿與按鈕,直接操控 EVA——不過其實 EVA 與其說是機器人,「生化」味更重一些,劇中還曾出現駕駛員與 EVA 機體「完全融合」的情節。

https://giphy.com/gifs/evangelion-ZKyaPBAfBZ2c8
EVA 與其說是機器人,「生化」味更重一些,劇中還曾出現駕駛員與 EVA 機體「完全融合」的情節。圖/Giphy

四、機械化的人類——人與機器的關係,除了「機器→人形機器→機器人→人」這條路線外,也有反方向的路徑:由於疾病或受傷而失去部分身體功能的人,利用科技的力量改造身體,恢復正常的功能,甚至更為強大,這種被部分改造的人類稱為「改造人 Cyborg」(cybernetic organism),結合了「模控學」與「有機體」兩個字,也有人翻譯為「生化電子人」、「半機械人」,後來乾脆直接音譯為「賽伯格」。其實許多現實世界的人類已經多多少少變成改造人了:義肢、人工水晶體、心律調節器、人工關節等等,人們已經普遍可以接受為了維持身體機能以侵入性的方式改造部分器官,未來可以預見改造的範圍與精密程度必定會逐漸提升。

在這個「人體改造」的延長線上,我們可以看到像「機器戰警」中,殉職的員警被改造並且復活來執行正義,「鋼鐵人」受傷後在自己的胸腔裝了一個反應爐,成為裝甲動力服的能量來源;日系作品方面,有「無敵金剛 009」(後來改名為「人造人 009」,少了一股中二的氣勢)、「假面騎士系列」(真人演出的特攝片),這些作品中,並非前述因為疾病或受傷而修補人體,而是為了培養「征服世界用的超級士兵」,而將人體改造成具有超越一般人能力的戰鬥道具。

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與「機器人覺醒為人類、或自覺為超越人類的存在」的方向相反,在「改造人」這條線上會出現的問題則是「當人類持續被改造,被機械取代的部位越來越多,會不會因此變成『不是人類』?這個轉變的界線何在?」也是非常值得探討的問題,也讓「改造人」這類的作品更具有思想上的深度。

近年來日本動漫畫與好萊塢合流的作品逐漸增加,「攻殼機動隊」與「戰鬥天使艾莉塔」是其中翹楚,都是以「改造人與人類的分界線」,以日本原創的動漫畫作品為主題,結合好萊塢的資金與技術的大製作電影,都獲得了相當程度的成功。

交會

本文以包含小說、電影、動漫畫等科幻作品的角度來看「機器人與人」之間的關係。雖然不是從真實世界的科學與技術來進行嚴謹的探討,不過在「機器人與人」這個主題上,科技與科幻的發展路徑其實亦步亦趨、互為因果:如同艾西莫夫的「機器人學」與「機器人三定律」對真實世界的機器人科技有極大的影響一般,科幻的想像有可能成為引導科技發展的路標;相對的,科技的發展當然也會墊高科幻作品的根基。

前文我們看過了幾種「機器人與人」的類型作品:從機器人變成人、機器人與人共存、機器人與人合體、從人變成機器人。這幾種模式,各自以不同的視角來刺激我們思考「人到底是什麼」這個問題。從數十年來這個主題的科幻作品的發展看來,不論是從哪個角度切入,最後都指向一個共同的交會點:人類的大腦。

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數十年來這個主題的科幻作品的發展看來,不論是從哪個角度切入,最後都指向一個共同的交會點:人類的大腦。 圖/Pixabay

「正子人」中的機器人主角「安德魯‧馬丁」要爭取在法律上被認可為「人」,其起點是他的「正子腦」產生了類似人腦的感情、創造力、以及自我意識的自覺,在其兩百年的生涯中,他的「鉑銥合金正子腦」的運作模式與人腦越來越接近,應該可以通過任何像「圖靈測試」這種「能分辨人腦與電腦差別」的考驗。而他克服爭取成為「人」的最後阻礙的方式是:改造他那相對於人腦幾乎算是不朽的正子腦,讓它像人腦般會逐漸老化與死亡,終於取得了「人」的資格。

另一方面,「從人變成機器人」的這條路上,也是以「大腦是不是原裝貨」來作為人類與機械的分界點。身上的器官怎麼更換都沒關係,但是這個人的「自我」(identity)只存在於大腦的神經元之間的連結以及在內部儲存以及傳送的資訊中,如果大腦被換掉、或是內部的資訊消失了,這個人也將不再存在。更激進的說法是,連大腦的「硬體」都不重要,只有內含的資訊才是「人的本體」,所以只要能夠把腦內的資訊保留、複製下來,人將可以成為不朽的存在,就像「攻殼機動隊」的主角草薙素子,拋棄了已經多次改造的肉身,以及還是「原裝」的大腦,將腦內資訊轉進網路中,只要這個網路仍在運作,這組來自草薙素子大腦的資訊仍存在於這個網路中,她就相當於取得了永生。

回到現實世界,「人工智慧」與「腦科學」正好也是目前最熱門、進展也最快的科技領域,前者致力於「讓機器除了強大的計算與記憶能力之外,還能像人腦一樣能進行複雜的思考」,後者則是要「瞭解大腦如何學習、記憶、創造,以及人類的自我意識從何而來」,這兩個領域發展的進程與細節跟科幻作品當然不會一模一樣,但是在大方向上,「科學」與「科幻」實在有驚人的相似之處,最後兩個領域也有可能交會在同一點上。

看看社群網站的自動審查機制,以及電子商務網站的推薦系統,極權國家用來監控人民的社會科技體系,「不具人形的機器人」正逐漸接管我們的生活。也許在我們的有生之年,就可以看到這些科幻名作中的情節在現實世界中發生,至於人與機器人之間的關係,是對抗、共生、還是融合?人類社會未來的流向,仍然掌握在人類手上嗎?再不嚴肅思考這個問題,或許很快就會來不及了。

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再・創世 Cybernetic_96
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由策展人沈伯丞籌畫之藝術計畫《再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學的理論基礎上,探討仿生學、人工智慧、嵌合體與賽伯格以及環境控制學等新知識技術所構成的未來生命圖像。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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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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