主页 > Z小生活 >从图灵测试到微软小冰:人工智慧的演进与展望 >

从图灵测试到微软小冰:人工智慧的演进与展望

2020-06-17
阅读指数:755
從圖靈測試到微軟小冰:人工智慧的演進與展望


1950年,艾伦·图灵(Alan Turing)提出图灵测试,被视为人工智慧的研究开端。21世纪的今日,人工智慧成为显学,看似蒸蒸日上的领域,令人难以相信历史上它曾没落到几乎无人闻问。台大资工系林守德教授和我们分享人工智慧的演进历程,以及目前趋势。

鉴往知来:AI发展史的起落 

不同于某些研究领域的进展是不断普及,人工智慧的发展过去曾红极一时,却也一度进入寒冬。每一次的兴起,都伴随着新技术的开发,然而受限于当时的环境因素,一旦技术碰上瓶颈,无法突破,即变得冷门。

人工智慧的进展以图灵测试为起点,将对话能力作为判断机器智慧的标準,至今无人攻克,但却遭人提出对话未必是智慧的唯一标準。

Herbert A. Simon、J. C. Shaw、Allen Newell 将人工智慧作为搜寻目标的工具,认为不同的演算法就是不同的解方,只要答案在搜寻空间内就有解,但某些解法较迅速。但当问题所斯的搜寻空间过大,将耗时许久。当讯息不完全,需要猜测时,更是困难。

一派学者将人工智慧视为玩游戏的电脑,游戏具有特定规则、有限环境变数,且能重複玩。在此又分作完全讯息与部分讯息:前者如西洋棋、围棋,能够看到所有的环境线索,后者如德州扑克、星海争霸,只能掌握自己周遭的讯息,但无从得知对方的资讯;前者对电脑而言比较容易,后者有猜测的成分,难度较高。然而游戏是人生的简化,日常中更多的是开放式问题,难以类推,且人生不如游戏,无法重来。

将智慧视为连结的学者,一派如沃伦•麦卡洛克(Warren McCulloch)、唐纳德·赫布(Donald Olding Hebb),认为知识藏在网路连结里,例如今日 Facebook 的社会网路;一派如语意连结(semantic network),将字义关係製成有亲疏远近的网络系统;一派将之视为类神经网路,内部的每个节点都是讯息,彼此相连。

将人工智慧视作专家系统者,以此来协助知识密集的任务,例如医生、法官。系统内部有知识库与推论器,把过往的所有案例化作电脑可理解的逻辑符号输入,尔后遇到新事件时,即可透过固有的知识推论出好的解方,例如医疗诊断、司法判决。但是当新颖的问题出现,旧有的资料库便无法回答。

Cyc 希望建造知识工程,将全世界的知识输入电脑。然而手动输入的知识,永远比不上新知识生成的速度,且知识的品质没有验证机制,无从判断好坏。海量搜寻而没有目标,使其应用不明确。

寒冬过后春暖花开:AI发展快速起飞

专家系统、知识工程红极一时,后续发展却遇到瓶颈,整个产业也陷入停滞。林教授以自身经验分享当时AI发展低潮的氛围,他曾告诉教授未来想往AI领域发展,教授虽未直接劝阻,却说 Dangerous。后来林教授返国教书时,曾被人提醒不要提自己的实验室是从事AI,否则可能收不到学生,这与今日人工智慧成为产业趋势的现况形成强烈对比。

AI崛起的主要原因有三:网路便利资料搜集、电脑演算能力上升、确立评估机制。前两者较为人所知,后者是林教授认为的关键。透过确立目标,例如竞赛,科技进步的方向明确,DeepBlue、AlphaGO都是知名案例。

现今AI可分为三种:「强人工智慧」、「泛人工智慧」、「弱人工智慧」,前者希望AI和人一样思考,有心灵、自我意志;第二希望AI能有种类多样、程度简单的智慧;后者要求AI在特定领域表现杰出。限于目前人工智慧的基础都是机器学习,需要特定的训练,难以面对新颖难题,因此目前的发展还是以弱人工智慧为主。

哲学家 John Searle 曾用 Chinese room argument 来讽刺AI看似可以解决问题,但是终究没有如同人的理解能力。这虽然是限制,但只要能满足人的需求、回答人的问题,即便机器无法思考又何妨?人工智慧是电脑做出智慧行为,而不是做出和人一样的行为。

林教授提到,有些人接触AI领域时,是直接从最新的趋势开始了解。然而了解发展的历史也很重要,因为历史是可能重複的。今日带领AI起飞的多层类神经网路、深度学习过去曾因发展受限遭到扬弃,如今因技术成熟而东山再起。林教授提醒,历史有其重要性,未来的科技革命,可能就是以往被捨弃的知识重回主流。

人工智慧与人类智慧的异同:以微软小冰作诗为例

一首诗的诞生可以是这样:一张风景图输入电脑,程式透过资料库中的现代诗句计算字词相关,评比字词流畅度及原创性,一句句诗句完成,作品匿名投稿经过编辑审查,刊登在刊物上……它,就是微软小冰,目前还出版了创作集《阳光失了玻璃窗》。

微软小冰虽能创作,却有局限,例如某些特定的字词出现频率较高、创作题材受限于资料库、图片辨识可能错误。相较于人类写诗是情感抒发,能够体悟诗词意涵,小冰是以资料库的机率计算,以程式执行出诗句。正如莫拉维克悖论所述,人工智慧能够根据资料演算,做出决策,甚至在游戏中赢过人类的棋王,但人类智慧的心智、意识、思考,即便是孩童般的简单能力,都是目前AI难以做到的。

(本文为教育部「人工智慧技术及应用人才培育计画」成果内容)

相关阅读: