开启人类文明无限可能性

2020-07-08收藏量902426人已阅

開啟人類文明無限可能性

我们必须知道人类如何学习,才能教导机器学习,当人工智慧学习能量越强,给予认知科学的回馈就越清楚也越複杂,越有助于人类智慧运作的研究。

要讨论人工智慧与人类智慧有何不同,人类思考事情的方式和机器有什幺不一样?我们应该先定义「智慧」。从人的观点,智慧就是解决问题的能力;而人工智慧则是由人类根据特定目标、解决该问题的方式,去创造并设计机器学会解决它。早期人工智慧的概念是帮我们做重複性、过量、危险的工作,例如工厂里的机器人。随着人工智慧的发展,我们越来越脱离硬体设计,走向软体设计的层面,所以我们需要知道,人类解决问题时使用哪些基本原理、原则与逻辑,再据此去设计机器。以人脸的辨识为例,人类是先看眼睛还是鼻子?注意局部还是纵观整体,何者先、何者后?这需要投入大量研究。其次,人类会犯错、忘记,但我们要让机器不犯错,让机器的成果比人类好。

到目前为止,人工智慧解决问题都是针对特定问题,包括下棋,在棋局里寻找各种致胜的可能性;人类智慧则是去解决生存和生活环境中的问题、还不能想像的问题,并且创造特定问题,这是两者最大的不同。两者的限制也不一样,人工智慧无法创造特定问题(也许有一天可以),而人类智慧的限制来自生理,例如我们会遗忘或因认知能量不足,导致表现不佳,所以在解决特定问题时可能不如人工智慧强。

人工智慧所模拟的神经系统运作,例如深蓝、AlphaGo等下棋程式,是否和人类一样?可能不同。我们对于人脑运作仍不是很了解,所以设计人工智慧时,是从目前已知人脑运作中找出一些逻辑、完成某件事情所必须拥有的预设定义或定理,赋予到机器上,让它跟着学习。然而,人类智慧最基本也最重要的概念是,人类心智能力会不断精进、往上提升,我们历经了几百万年的演化,这股力量至今仍不停运作,于是人类可以发明交通工具快速移动、发展医学延长寿命等等,这些问题解决的智慧具有共通性。但我们赋予机器学习下棋的能力,只不过是人类众多的学习能力之一。这种能力可否转移?AlphaGo的深度学习能应用到其他地方吗?

机器的学习,取决于人类丢进多少资料。虽然在巨量资料中,我们无法预测它的学习能量会产生什幺新的东西,但机器做得再好,仍是跟人不同。人类发展人工智慧去解决特定问题,再运用它成为解决未来不可知问题的助手,例如我们设计电脑,一开始利用它来做运算和资料储存,在那个阶段我们认为没有中央处理器(CPU),电脑还能干什幺?但现在我们透过电脑要去解决更複杂的问题,CPU仍然重要,不过在网路运作的大架构中,它已经变成其中一个部件而已。

人脑要複杂多了!

人工智慧由自然智慧发展而出,两者有无相关?一定有。是否等同?可能不是。在认知科学中,关于学习的理论,不是简单的刺激与反应而已,其中有很多阶层性的组合。例如我们的语言,就具有嵌入性与扩张性,而非单一的、水平式连结。深度学习,就是阶层性的组合学习。所以这两种智慧是相关的。然而电脑的学习是否等同于人类?从工作结果来看,表面上是一样的,但由过程反推,它只是其中一种。这里有个哲学性问题,当我们教导机器怎幺做到我们会的某件事情,它不但学会,而且做得更好、越做越好,它所发展的程序可能已远离我们设定的程序。因此两种智慧的运作,可能就不相同了!

人脑运作可能是完全线性,也可能是类比式,或两者皆有,只要处理方式有些互动,就会完全不一样。机器至今比不上生物系统,我们可以让机器去模拟视神经运作,你可以看到成果,但你从中看不到弹性。生物体的运作方式实在太複杂,是整体互动的运作,不是靠一个个晶片,而是彼此连结,形成一个複杂系统。人脑就是在这样複杂的情况下运作,也是这个複杂性,区别了人类与机器。但複杂性会使人类产生错误,我们要问,当人工智慧所犯的错和人类智慧所犯的错相似,那两者是不是等同?即使越来越接近,仍然不等同。

那人工智慧和自然智慧是不是有互补性或相互影响?一定有的。例如,我们设计机器去解决某些问题时,将需要赋予它的能力,包括逻辑、定理、原则都设定好后,看看它能否做得跟我们很相似?从它做的过程中,也可以发现有哪些事情是我们没想到的?更可以反推分析,人工智慧深度学习的某些型态也存在我们脑里吗?我们的脑神经必须怎幺组合运作,才能像机器一样解决某个问题?这些过程与结果回馈到认知科学,研究者就会学到更多。两者的互补性肯定是有,重点在于处理这个互补性的是谁?还是人。只有自然智慧,会看到其中的互补性。

我们也可以利用模拟的方式来进行认知科学研究。例如利用人工智慧模拟受伤后的脑,研究大脑的生理缺陷;人工智慧是否也会发生失智症?在什幺情况下它会出现学习困难、记忆困难、注意力不足?从人工智慧的模拟中,回头审视人类智慧的缺失。当人工智慧学习能量越强,给予神经科学、认知科学的回馈就越清楚也越複杂,越有助于人类智慧运作的研究。

让新的文明出现

人工智慧的正面影响是带来人类文明的进步、生活的改善,但自动化意味着人工由机器取代,大家直觉想到的是失业问题。未来的社会可能会演变成不需要钞票,手机叫来自动驾驶的车子。我们应该用什幺态度面对人工智慧的发展?

文明的提升,必须要让新的文明出现。

第一、需要解决的问题比以前更困难也更複杂,我们必须训练不做例行事务,培养创新的能力,去解决忽然出现、以前没遇过的问题,更要警觉複杂的问题,想办法去解决它。即使是工厂作业,以前的问题是线性的A、B、C,现在可能是从A跳到D,不经过BC,这就是我们要解决的複杂问题。

第二、面对複杂问题,需要领域的专业知识。基础知识很重要,让你能够有弹性。重複性的工作可以被取代,但经验所形成的专家系统是人工智慧无法取代的,人类有一种直觉性的体认,来自于对专业的掌握,这是教不来的,必须身历其境才学得到。

第三、因为问题複杂,每个领域的知识又都不一样,我们必须学会跟不同领域的专家沟通,经常脑力激荡。要想解决非例行性、跨领域的问题,这需要合作。

过去面对自动化,人们担心的是让自己变成机器人,但现在很清楚看到,自动化让人类有更多选择。像喷漆,自动化带来的不是固有型态的选择,而是选择性扩大。人类做不来的,人工智慧可以帮忙想、帮忙做,再回馈给我们。至于人机合作,又是另一个层次了。

面对人工智慧,总是会有人害怕,主要原因来自资讯不足。例如听到无人汽车,就联想到乱冲乱撞,但要实现自动驾驶,必须有很好的道路系统规划、定位导航与侦测系统。以现有架构去想像无人汽车,当然会忧虑,一旦了解完整配套,就不必担心了。人工智慧虽然有风险有限制,却会帮助我们开启更多的可能性。

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