穿梭人工智慧史的一次漫步之旅

編按:《數學之書》、《物理之書》作者寇弗在新作《AI之書:圖解人工智慧發展史》,重點介紹從西元前一千三百年到二○一八年間,人工智慧發展史上新奇和重要的實際觀念。

在人類歷史上,心靈的奧祕、思維的本質以及人造生物的可能性令藝術家、科學家、哲學家甚至神學家著迷。神話、藝術、音樂和文學中到處可見關於自動機械──為了模仿人類而製作、會動的機械設備──的種種符號和故事。我們對人工智慧(AI)──機器的行為表現彷若擁有心智──的迷戀也反映在賣座電影或電玩遊戲中,其主題怪誕詭異或超驗脫俗,題材內容包含了有情感的機器人和我們幾乎無法理解的超高智慧體。

在這本書裡,我們將依隨年代順序踏上這趟主題之旅,從古代遊戲到先進的現代計算方法,這些現代計算技術涉及人工神經網路,神經網路可以學習並提高自己的性能,而且通常不太需要為特定任務編寫程式和規則,或可說是根本就不需要。一路上,我們會遇到一些古怪的、令人困惑的神奇事物,例如亞瑟王傳說中的神祕銅騎士。還會遇到法國發明家雅克.德.沃康松(Jacques de Vaucanson)的「消化鴨」,這隻風格相當超現實的自動機器鴨在兩百五十多年後成了美國作家托馬斯.品欽(Thomas Pynchon)寫歷史小說《梅森與迪克森》(Mason & Dixon)的靈感來源,並啟發了十三世紀的加泰羅尼亞哲學家拉蒙.柳利(Ramon Llull)率先思索一種有系統的方法,企圖使用機械裝置以人為方式來產生概念想法。

再快轉到一八九三年,我們會讀到《威力鮑勃之暗黑大鴕鳥》(Electric Bob’s Big Black Ostrich),這個古怪有趣的故事與《草原上的蒸汽動力人》(The Steam Man of the Prairies)系列都是蒸汽龐克風潮的著名代表,反映了維多利亞時代對所有機械玩意的熱愛。

來到與今日較近的時代,我們會與IBM科學家亞瑟.薩繆爾(Arthur Samuel)碰面,他在一九五二年製作出最早用於玩跳棋的電腦程式之一,隨後在一九五五年研發了一種不需外力介入就學會玩遊戲的程式。如今,人工智慧一詞通常是指能學習、解決問題,並使用自然語言處理技術與人類互動的系統。像是亞馬遜的Alexa、蘋果的Siri和微軟的Cortana這類智慧個人助理,都呈現出人工智慧的某些面向。

我們也會談到一些引人思索、與使用人工智慧的道德考量有關的議題,甚至討論到一旦人工智慧的超高智商變得有威脅性,要將高級人工智慧體置於「完全密閉」的箱中與外界隔離有多麼困難。當然,人工智慧的界限和格局會隨著時間變化,一些專家做出了更廣義的解釋,使它們包含一系列用來幫助人類進行認知工作的科技。為了更深入了解人工智慧的歷史,我還列入了幾種設備或機器,它們能解決一般需要人類思考和計算的問題,包括算盤、安提基特拉機械(Antikythera mechanism,西元前一二五年)、ENIAC(一九四六年)等等。畢竟如果沒有這些早期技術,現在就不會出現先進的西洋棋遊戲軟體和自動車駕駛系統。

當您閱讀本書時,請記住,即使某些關於人造生物的古老想像或預測讓人感覺天馬行空,但是一旦出現更快、更先進的電腦硬體,實現這些古舊想法很可能就突然變得可行了。人類的科技預測,甚至包括神話故事,至少是人類理解力和創造力的有趣雛型,也讓我們知道如何跨越各種文化和時空限制互相了解,知道人們認為什麼事物對於社會才是神聖或有益的。

不過,即使我們讚揚人類的想像力和創造力,關注意外的後果(包括人工智慧的潛在危險)也至關重要。正如理論物理學家史蒂芬.霍金二○一四年接受BBC採訪時所說:「全能人工智慧的發展可能標誌著人類的終結……它會自行一飛沖天,以不斷增長的速度重新改造自己。」換句話說,人工智慧體或許會聰明能幹到有辦法不斷提高自身水平,進而創造出一種超級智能,而這可能給人類帶來巨大風險。這種失控的技術增長,有時又稱為科技奇點(technological singularity),可能對人類文明、社會和生活造成無法想像的變化。

因此,儘管人工智慧可能帶來的好處──自動駕駛汽車、高效率業務流程,甚至在無數領域都可成為好幫手──確實不少,但在開發自動武器系統時,人類必須格外謹慎,並避免過度依賴背後機制裡有時難以理解的人工智慧技術。例如,有研究顯示,只要對圖像做些人類也無法察覺的修改,就能輕鬆地「誤導」某些人工智慧(神經網路)識圖系統,讓它們將動物看成步槍,或將飛機的圖像誤認為狗。如果恐怖分子有辦法使購物中心或醫院在無人機系統中看起來像是軍事目標,後果將會很可怕。

另一方面,也許具備適當感測器和道德守則的武裝機器能夠減少平民傷亡。我們需要制訂明智周全的政策,確保人工智慧的潛在危險不會使其驚人的優點相形失色。 隨著我們愈來愈信任具有許多複雜深度學習神經網路的人工智慧,有個有趣研究領域企圖開發能夠向人類解釋人工智慧如何做出某些決定的人工智慧系統。不過,迫使人工智慧說明自己的原理可能會削弱它們的能力,至少某些應用程式的情況是如此。這類機器創造出來的現實模型,許多可能比人類有辦法理解的還深奧複雜得多。人工智慧專家大衛.岡寧(David Gunning)甚至認為,性能最強的系統將是最難以解析的。

AI之書:圖解人工智慧發展史

(本文摘自柯利弗德‧皮寇弗著《AI之書:圖解人工智慧發展史》,時報出版提供)


延伸閱讀

《萬曆十五年》為何成為經典?

只有在閱讀中 思想才能統治黑暗

矽谷不再是創新聖地 羅傑斯看好深圳

2020年度財經好書揭曉!書單30CEO選書人氣票選抽iPhone
歡迎訂閱追蹤 Instagram 樂讀電子報 回工商書房首頁