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：
- Artificial Narrow Intelligence（ANI），即专注一件事 的 A.I. ，如 AlphaGo；
- Artifcial General Intelligence（AGI）， 智能与人类相若；
- 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奈何更长远而言，宇宙物理学家霍金曾经多次就人工智能的威胁喊话：“Humans, who are limited by slow biological evolution, couldn’t compete and would be superseded.”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，或者我们中国香港人， 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。」
阿里巴巴在中国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。
