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人工智慧離我們有多近?

2016 年 06 月 25 日

人工智慧(Artificial intelligence,簡稱 AI)是目前最夯的主題之一,且隨著科技進步,AI 已比我們想像得還要靠近現實。

近期人工智慧的議題最受到廣泛關注的時刻,是 2015 年 7 月一份由物理學家霍金(Stephen Hawking)、特斯拉創辦人馬斯克(Elon Musk ) 及超過千位 AI 與機器人研究者共同簽屬的公開信,表達對人工智慧被用於發展軍事武器領域的擔憂。(編按:不過同年年底,馬斯克和 Y Combinator 總裁共同創立的新公司 OpenAI 也是做人工智慧的)不到幾個月後,英國 BAE 系統公司公開「Taranis」,一台前所未有先進的自動化無人航空載具(簡稱 UAV)。事實上,當前有超過 40 個國家在開發自動化武器。

圖片來源:BAE systems
圖片來源:BAE systems

與創造先進人工智慧議題有牽扯的不只國防產業,科技巨頭如 Facebook、Google、IBM 和微軟都與 AI 倡議有關,別忘了它們正積極發展數位個人化助理如 Facebook 的 M微軟的 Cortana 及 Apple 的 Siri。

祖克柏(Mark Zuckerberg)甚至想要仿效鋼鐵人,打造專屬管家「賈維斯 Jarvis」來處理家務。今年的達沃斯世界經濟論壇就以「人工智慧將啟動第四次工業革命」為主題,指出新工作方式將對社會帶來衝擊,2020 年前機器人將取代 500 萬份工作

辦公室白領工作也被機器人入侵

可別以為機器只能取代藍領工作、待在生產線上,或進行自動交易系統,現在連銀行出納員、抵押貸款經紀人和信貸專員等金融業白領工作都正在被自動化取代。這些按照規則重複執行例行性任務的工作,不需人類介入,機器也能獨立完成。

然而這些發展都還只是 AI 時代的開端,未來機器人將能執行更複雜的任務,且不需依賴預設程式編碼做出決策。Betterment 和 Wealthfront 等新創團隊的機器投資顧問服務越來越受歡迎,新創公司 Aidyia 也把他們旗下的對沖基金放手交由「AI 理專」管理,期間沒有人為干預。基金團隊中的一位高管甚至預測,未來有一天「人類投資理專將輸給電腦理專的績效。」(編按:連美國百大律師事務所 Baker & Hostetler 都考慮啟用 AI 機器人律師「Ross」來處理與破產相關的業務)但電腦為什麼能在不需人腦的情況下順利運作?

圖片來源:Gwydion M. Williams@flickr, by CC 2.0
圖片來源:Gwydion M. Williams@flickr, by CC 2.0

 AI 背後強大的機器學習

「機器學習(Machine learning)」,是支撐起 AI 強大的秘密之一。1959 年機器學習領域的先驅撒姆爾(Arthur Samuel)是這麼定義的:讓電腦不需明確程式就能自主學習與運作的科學。自動駕駛系統、IBM 超級電腦華生和語言與圖像辨識技術的發展過程都可見到機器學習的身影,它也能用來解決我們最頭疼的某些任務,如分析人類基因

機器學習源自於統計型樣辨識(statistical pattern recognition),也是許多日常應用與服務的根基,像過濾郵件、搜尋引擎的演算法等。簡單來說,機器學習讓電腦程式能從實例中學習,為了促進機器學習的發展,Google 宣布把機器學習系統「TensorFlow」完全開源,而微軟隨後也跟進將 CNHK  機器學習工具包對外開放

而深度學習(Deep learning)則讓機器學習技術「更有深度」,它能把多層面組成非線性關係的複雜數據模組化。深度學習也常被稱為「人工/深度神經網絡」,是一種以生物為範本的程式化思維模式,讓電腦從觀測數據中學習。可以說深度學習就是模仿人類神經網路的工作方式。

量子運算對人工智慧的影響?

量子運算是當前人工智慧發展中最新且最熱門的一環。Google 曾宣稱他們和 NASA 共同合作的量子電腦速度達到傳統電腦的一億倍。在進行一項最佳化問題解答的實驗時,名為 D-Wave 2X 的量子電腦不到一秒就能運算完成,但傳統單核心電腦要花上一萬年。然而,Google 坦承量子運算可能不適用在深度學習。

傳統電腦系統使用的古典位元不是「0」就是「1」,但量子電腦處理的資訊以量子位元(qubit)為代表,可以同時處在 0 和 1 的疊加狀態。這種狀態讓量子電腦以指數速率壓縮資訊。雖然量子電腦可能不適用於深度學習,應用在優化物流、投資策略、能源製造與消耗等議題上卻能有重大的突破

圖片來源:D-Wave
圖片來源:D-Wave

想達到真正的人工智慧,無法只靠單一學科,還需要整合各種專業主題、技術,以及跨界相互交流所創造出來的不同智慧理論。

本文只談到人工智慧研究與發展過程所應用的科技與技術中的一小部分。更多的見解,我建議參考「Evolutionary Computing」和「Logic Programming」兩篇文章。

 

  • 原文刊登在 TechCrunch-《AI is closer than we know》。本文獲作者 Christoffer O. Hernæs 授權翻譯轉載。
原文作者:Christoffer Hernæs
原文作者:Christoffer Hernæs

Christoffer O. Hernæs 在挪威第二大金融服務機構 Sparebank 1 Group 擔任策略、創新與分析副總裁。

首圖來源:A Health Blog@flickr, by CC 2.0

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