AI人工智能常见名词

人工智能(A.I.)距离人类的智能多远? 或者,A.I. 距离独立思考多远?

在大家意识到之前,第四次工业革命 ― 人工智能革命已悄悄掀起,渗入日常。搜寻人工智能,或 Artificial intelligence,马上冒出一堆新闻,标题耸动得吓死人:「人工智能时代下人类所剩的最后价值……」、「霍金再警告人 工智能将毁灭人类」、「透过 A.I. 与死人对话」……充斥怪奇、《智能叛变》式的论调,彷彿人类将在一夕之间被大规模淘 汰。风声鹤唳,渲染恐惧,无日无之。

无知令人恐惧。美联社已经聘用 A.I. 记者写财经报道,坦白讲,执笔同时,记者也在怕失业。恐惧失业,人之常情, 但最可怕的恐惧,是连自己害怕什么都不知道。

人工智能的3个智慧水平

广义而言,小至一段演算法,如 iPhone上的 Siri 系统、与人类对话的私家车、Google translate 的语音识别技术,吸尘机械人 Roomba……都可称为人工智能。这与《2001太空漫游》和《智能叛变》等科幻电影所描述的无所不能、拥有自我意识并站在人类对立面的超级 A.I.,存在相当大的距离。

Is A.I. friend or foe?根据专家理论,人工智能分为三个水平:

  1. Artificial Narrow Intelligence(ANI),即专注一件事 的 A.I. ,如 AlphaGo;
  2. Artifcial General Intelligence(AGI), 智能与人类相若;
  3. Artificial Superintelligence(AS)),智能远胜人类。

如何量度人工智能的水平?电影《解码游戏》讲述破解德军密码的 天才图灵的生平,但电影没有提及著名的图灵测试:如果一个机械与人类透过电子设备 对话,而人类不知道交谈的对象其实是机械人,就能断定那个机械人已经拥有人类的智能。他大胆预言「思考的机器」(Thinking Machine)的可能性,成为许多人心目中的「人工智能之父」。近日Bill Gates更指出,A.I. 的最大挑战将是代表知识,「与人类一样的方式消化资讯」。

2013 年,人工智能学者 Vincent C. Müller 和 Nick Bostrom 曾询问数以百计的 A.I. 专家,推算出到了 2040 年,人工智能将会达到 AGI(与人类相若)水平,而且由 AGI 升至 AS(超出人类)水平,将会在那之后不足二十年之内发生。

追本溯源,A.I. 的目的,只是模放人类智慧。

人工智慧,与之相对,是自然界产生的 「自然智慧」─ 人类的大脑。A.I. 有多种运 算方式,以前的目标一直都是模拟人脑。现时人工智能专注单一功能,要达到好像人类般思考仍有颇远距离;除了需要大量数据,还需要 强大的运算能力,而这往往因为硬件技术而受到限制。发展更高性能的晶片是一个方向,科技龙头企业如 NVIDA 争相推出 TPU、GPU 等人工智慧晶片。

人脑的计算速度,以每秒千万亿(peta FLOPs)计算,运算速度比日本正研发的超级电脑A.I. Bridging cloud,快上近八倍。然而,美国发明家 Ray Kurzweil指出,到 2023 年,超级电脑就能追上一个人脑的配置,2049年就能超过所有人类大脑加起来的功率。

「奇点理论」(singularity)早于上世纪八十年代出现,意指科技于极短时间出现极大进步。日本人工智能专家三宅阳 一郎指出,2010年后的社会已逐渐步入「奇 点」。即是,人工智能一旦发展到逼近人类,将会开始加速进化,出现滚雪球式增长。他进一步指出,步入「后人类时代」,人类一些行动将被人工智能取代,可见于不久将来,人工智能将与人类合作共融。

奈何更长远而言,宇宙物理学家霍金曾经多次就人工智能的威胁喊话:“Humans, who are limited by slow biological evolution, couldn’t compete and would be superseded.” (人类受限于缓慢的生物演化,将不能与人工智能竞争,而且终于会被 超越。)

更令人担忧的是,谁控制那股超出人类智慧的力量?我们在恐惧什么?

另一边厢,无哨烟的军事竞赛已经开始。俄罗斯总统普京说:“The nation that leads in A.I. will be the ruler of the world.”(人工智能技术领先的国家将会统治全世界);中国国务院今年7月发表《新一代人工智能 发展规划》,强调发展人工智能,除了经济原因,更关乎战略层面;美国高科技公司Tesla行政总裁Elon Musk直指A.I. 会引发第三次世界大战,并联同一百一十六位专家联署禁止各 国发展人工智能杀人武器…… A.I. 威胁沸沸扬扬之际,科创如雨后春笋,呈现爆炸性增长。正如霍金所指,人工智能可能是人类遇见最好或者最坏的事。

世界版图剧烈变动,两个重要问题:第一、人工智能究竟是什么一回事?第二、我们人类,或者我们香港人, 淮备好了吗?

十九世纪初,有八成人口务农,三次工业革命过去,今日只剩下2%。只是文明之前必须迎来阵痛。李嘉诚早前在汕头大学毕业礼时发表演讲:「高增长机遇,是愚人见石,智者见泉,不思不想因循的人,在人工智能的时代,肯定过不了关。」

阿里巴巴在香港推出创业者基金,价值10亿;麻省理工来港成立海外研究中心,以发明创新为主;未来政府要推动 Smart City、智能生产、5G……更多问题要依赖科技解决,是不争事实。工程师早就习惯五年换一套程式语言:Python、Java、C++……说风就是雨,哪样有效就得学。知名心理学家 Carol Dweck 曾提出,定型心态(Fixed mindset)和成长心态(growth mindset),前者相信聪明天注定,后者相信努力。活得像个工程师,不断学习,或者就是未来生存的不二法门。

人工智能席卷全球,人机合作的时代即将来临,修读医科、法律、金融不再炙手可热,编程正成为必备技能,当更多人修读科研,对人工智能认知更深,就会思想更多:「有什么事是我能而机器不能做的?」

人的个性、独特性、创造力不会消失,败给机器的围棋高手柯洁曾说:「我无法感受到 AlphaGo 对围棋的热情。」

纵有疾风起,人生不言弃。

自我意识的超人工智能出现前,人类还有好长一段时间。

两个关于人工智能你要懂的词

1. 机器学习(Machine Learning )

广义来说,任何可以从事智能活动的程式都是人工智能,但不是所有程式都能自主学习。机器学习,即是包含机器必须超出程式设定,自行调整学习的意思。 AlphaGo 是自行调整学习的一例子,它透过学习大量棋谱,同时与围棋专家对赛,累积知识,其后更通过 几千万次自我对局而自我改进。以前的监督式学习, 是指淮备好训练资料,以命令,输入回答而纠错;但 目前发展出来的非监督式学习,则是透过整合性环境,自行搜集资料而改进有关表现。

2. 深度学习(Deep Learning)

深度学习模拟脑内神经元,连结成网络状单位,在神经网络各层面以至各阶段,都能同时不停学习,而且擅长辨识不能以符号表达的图像资料。 三宅阳一郎表示「深度学习」就是「将充分资料输入类神经网络,而能自行抽出特徵」的系统。AlphaGo 能胜出围棋,正正因为通过深度学习,可以抽出棋盘资料的特徵,取长补短,以至其分析愈来愈淮确。

Google 亦公开 TensorFlow 平台,让大众利用深度学习工具开发程式,例如开发及早辨识皮肤癌的仪器,建立侦测影评文字是正评还是负评的软件等等。有日本 农民利用相关图像分析青瓜成长的形状颜色,从而预 判收成情况。 深度学习目前已应用于 Google 的搜寻系统偏好、广告、YouTube 的推荐栏、语音辨识和外语翻译等各个 领域。

原文发布于微信公众号 - 机器人网(robot_globalsources)

原文发表时间:2018-06-06

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