(2022-01-03)多年以前,第一次聽到了專家系統,就覺得電腦真是不得了,能做跟人類專家同樣的事,甚至比人類專家做得更好,用大型電腦的運算,邏輯的分析專業知識,做出抉擇......

AI 的動作越來越像人類,但本質上卻與人類的思維越來越遠。(圖片來源:Pavel Danilyuk)

(2022-01-03)個人電腦的出現,產生了電腦結構的變化,用主從的分散處理取代大型系統,由資訊技術人員自行整合專家系統,設計出整體自動化的企業運作,如眾所周知的 Oracle 與 SAP。專家系統這個名詞就漸漸式微,接著就是人工智慧 AI 的出現,電腦不但要跟專家比,還要跟我們普通人比。

電腦、或者說 AI,要跟我們普通人比,比跟專家比要困難的多得多,普通人隨隨便便,想什麼說什麼,思路沒有邏輯,與 AI 的結構格格不入。但人類的科學家還真的不負眾望,一路發展,模仿腦子的神經系統,加上機器學習、與深層機器學習,發展出影像識別以及語言處理的功能,而最新的突破,自我監督學習(Self-Supervised Learning),不用人力監督,讓 AI 自己監督自己的學習,使得自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)大放異彩。

NLP 能聽能說能讀能寫,可以參加我們普通人聊天,能接上話題,也能製造話題,像前一篇文稿說的參加牛津大學辯論會,可以同時擔任正反方角色並自我辯駁,無疑是 AI 的一大突破。以前展示過 Open AI 發展的 GPT-3,只要給一個題目以及簡單的提示,就能寫出長篇大論的文稿。這當然是英文的,現在中文也有了,中國瀾舟科技公司開發的,更有實用的價值。

   比如輸入:<自行車> <數顯屏> <騎行> <健身> <體型> <舒適> 這幾個語詞,系統就輸出下面一段話:

 

自行車主要成分是精鋼,騎行時,自行車的體型和重量都會發生變化,所以騎行自行車時一定要選擇一個舒適、輕便的自行車。數顯屏,可以實時顯示騎行數據,健身時也能一目了然。

   一名學生輸入:<自我描述:學設計的學生> <情感:不用擔心> <品類:藍牙耳機,筆記本>。系統就輸出下面一段話:

戴爾藍牙耳機,你值得擁有!作為學設計的學生,我們對於產品的需求就是滿足學生的各種需求。最近我入手了一款戴爾筆記本的藍牙耳機,它的外形和外觀都是簡約大氣的設計感,再加上其出色的外觀設計與做工工藝讓我毫不用擔心哦,而且這個音質表現還是非常不錯的,這款是支持度比全景音效設計的耳機。

瀾舟科技公司由 NLP 知名學者、也是微軟亞洲研究院副院長周明創始,由李開復的創新工廠支持並供融資。周明於一年前辭去了工作 21 年的微軟職務,加入李開復的創新工廠,任 AI 工程院的首席科學家。

自然語言處理發展到這麼高的層次,是不是算掀開了全部秘密?仍讓一些學者質疑,認為用的演算法不過是記憶全球的資料,然後用聰明的辦法找出議題,但對內容並不瞭解,不是真的智慧。人類智慧的核心在理性、計畫、創造力。

有人對深層學習為基礎的系統有這樣的批評: 「它們永遠不會有幽默感,它們永遠不能欣賞藝術、美感、愛情,它們永遠不會同情別人、動物、與環境,它們永遠不會享受音樂、墜入愛河、動不動哭泣。」聽起來合理、很正確。但這不是人寫的,是出自 GPT-3 之筆。AI 有能力精準的批評自己,是跟自己唱反調嗎?

李開復在 WIRED 刊出的文章對 AI 有深入的探討,認為真的智慧需對人類意識的運作有更多的瞭解。電腦以不同人類的思路為人類做了很多事,如果把能量加大,每年以十倍的資料訓練,這個 AI 就能做更多人類做不到的事。至於發展通用性的 AI (AGI),與人類各方面的智慧比擬搭配,恐怕二十年都不會達成,因為有太多的智慧概念,我們還不知道怎麼用電腦模擬,創意、策略思考、理性化、反事實思考、感情、意識....。

李開復建議,不必再把 AGI 看做是 AI 的最高境界,現在的深層學習電腦可以做很多的事,可是還有很多的事由我們人類去做反而更方便。那為什麼對 AGI 這麼痴迷,李博士幽默的說,是因為人類的自戀,把自己看作黃金標準。


本文取材自2022年1月2日「那福忠西海岸數位隨筆(237)」:AI 越像、也越不像人類了
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