原本人類就對機器有些好奇:機器會思考嗎?機器有智力嗎?機器會有智力嗎?
這些問題本來還不急著回答,但是當研究人員在一九四三年創造出第一台現代電腦,也就是電子、數位、可編寫程式的機器之後,這些問題就顯得急迫了。
這些問題看來格外費解,因為智力的本質一直都沒有答案。
機器人有智力嗎?圖靈測試出現
數學家與解碼專家亞倫.圖靈(Alan Turing)在一九五○年提出解決方案,他的文章標題相當謙和,他在〈計算機器與智力〉一文中建議完全擱置機器智力的問題。圖靈認為真正重要的不是機制,而是智力的展現;他解釋說,因為其他生物的內在生命仍不可知,所以我們衡量智力的唯一方法就是觀察外部行為。圖靈用這個觀點避開長達數世紀的哲學辯論,不去討論智力的本質。
他所推出的「模仿遊戲」就是讓一台機器操作熟練到觀察者無法區別機器和人類的行為,屆時,這台機器就可以貼上「擁有智力」的標籤。
圖靈測試就出現了。
很多人望文生義,從字面解釋圖靈測試,想像著機器人符合條件的話就會和人一樣(如果真有其事的話)。實際應用上,在遊戲或競賽等定義明確、狀況設定清楚的活動中,圖靈測試可有效衡量「有智力的」機器表現如何。圖靈測試並不要求機器做到和人類完全無法區分的地步,而是要判斷機器的表現是不是像人;在這過程中,圖靈測試著重於表現,而非過程。
這樣的產生器算人工智慧,倒不是因為的模型細節符合什麼標準,而是因為他們寫出來的訊息很接近人類寫出來的訊息,能通過測試是因為這模型經過訓練,運用大量線上資訊。
人工智慧怎麼「學習」?
一九五六年,科學家約翰.麥卡錫(John McCarthy)進一步定義了人工智慧:
若機器可執行「需要人類智力才能進行的工作」,即具備人工智慧。
圖靈和麥卡錫對人工智慧的評估自此形成基準,將我們的焦點從智力的定義轉移到表現(看似有智的行為)的評估上,不再聚焦於人工智慧這個詞在更深奧的哲學、認知與神經科學層面。
過去的半個世紀以來,機器幾乎都無法呈現這種智力,這條死路好像已經走到底了。電腦在精確定義的程式基礎上運作數十年,但因為電腦既靜態且僵化,所以電腦分析也受到局限;傳統的程式可以組織大量資料,執行複雜的計算,可是卻無法辨識類似物品的圖片,或適應不準確的輸入項目。
人類思想不精確又模糊,確實是人工智慧發展過程中難以排除的障礙。然而,過去的十年內,創新的運算方式已經創造出新的人工智慧,模稜兩可的程度可和人類相提並論。人工智慧也不精確、恆動、隨機應變,並且能夠「學習」。
人工智慧「學習」的方式就是先消化資料,然後從資料中觀察,得出結論。
過去的系統需要精確地輸入和輸出項目,不精確的功能人工智慧就不需要。人工智慧在翻譯的時候,不會把每個字都替換掉,而是會找出模式和慣用語,因此翻出來的譯文也會一直變化,因為人工智慧會隨著環境變遷而進化,還能辨識出對人類很新奇的解決方案。在機器領域裡,這四種特質都具有革命性。
以阿爾法元在西洋棋世界的突破來說,以前的西洋棋程式要倚賴人類的專業,把人類的棋路編寫為程式;但阿爾法元的技巧是自己和自己對戰數百萬場後磨練出來的,軟體從對戰過程中自己發現了模式。
飛快進步的演算法
這些「學習」技巧的基石是演算法,而演算法就是一連串的步驟,把輸入項目(例如遊戲規則或棋子的走法)翻譯成可重複的輸出項目(例如獲勝)。經典演算法例如長除法等計算,必須精準、可預測,機器學習演算法則不用;經典演算法有許多步驟,分別產出精準的結果,機器學習演算法則一步一步改善不精準的結果。
這些技巧目前進步飛快,以航空來說,很快地,人工智慧就能成為各種飛行器的正駕駛或副駕駛了。在美國國防部高等研究計劃署(DARPA)的專案「阿爾法纏鬥」(Alpha Dogfight)中,人工智慧戰機飛行員在模擬戰鬥中的表現超越了人類飛行員;不管是要操縱噴射機參戰或操縱無人機送貨,人工智慧都會劇烈影響軍事與民用航空。
儘管我們現在看到的創新還只是開端,但這些變化已經微妙地改變了人類體驗的紋理,在接下來的數十年內,這趨勢只會愈來愈快。
驅動人工智慧轉型的科技概念很複雜也很重要,所以本章會特別解釋機器學習的演化、現況與應用,說明儘管機器學習強大到讓人害怕,但也有自身的限制。
我們必須先簡介機器學習的架構、能力和限制,才能理解機器學習將帶來的社會、文化和政治變化。
——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。