你覺得 AI 會思考嗎？從圖靈測驗到 AlphaGo ，持續進步的人工智慧——《 AI 世代與我們的未來》

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。