留言討論


分享本文至 E-mail 信箱

當機器開始變聰明:人工智慧原來也有層級之分? -《了解人工智慧的第一本書》

2016 年 08 月 12 日

編按:人工智慧的發展已漸漸成熟,不再只是電影中的虛構情節,本文選自該書《了解人工智慧的第一本書:機器人和人工智慧能否取代人類?》的第一章(何謂人工智慧:專家與社會大眾的認知落差),詳細分析了何謂人工智慧,而對於一般大眾,又該如何理解人工智慧?

何謂人工智慧:社會的認知

社會上的一般人,對於人工智慧的認知又是如何呢?

最近,隨處都能聽到人工智慧一詞。像是「在市面上推出搭載了人工智慧的產品」,或是「開發出使用人工智慧的系統」之類的說法,都很常見。正如本書開頭處所舉的例子一樣。

這樣的色彩,和前面我說明過的,人工智慧是一個「力求從建構論的角度實現智慧的學問領域」,似乎截然不同。該如何看待這樣的差異才好?

在我們聽到「某項產品擁有智慧」時,最容易想到的, 應該是「這項產品看起來像是會思考一樣」吧。掃地機器人倫巴,會依照房間的形狀與垃圾的狀況而改變行動;內建人工智慧的洗衣機,會依照待洗衣物的量,以及溫度、濕度等因素,改變洗衣的方式。它們都會因應狀況、思考該怎麼做才好,採取更加「聰明」的行動。也就是說,它們會視輸入(透過相當於人類五感的「偵測器」所觀測到的周遭環境與狀況)的不同,調整輸出(透過相當於運動器官的「致動器」做出動作)。

人工智慧
人工智慧。圖片來源:Wikipedia

由斯圖亞特.羅素(Stuart Russell)所寫的知名人工智慧教科書《人工智慧:現代方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)一書,把人工智慧視為一種根據輸入改變輸出的「代理人」(軟體程式),書中解說了各種讓人工智慧的行動更為聰明的方法。假如生物之所以有智慧,人類之所以具有智慧,都是基於「只要採取行動時更為聰明, 就能提高存活機率」這種進化上的意義,那麼「因應輸入, 提供適切的輸出(採取行動)」這件事,在我們由外部觀測智慧時,可以說會是個很不錯的定義。

把人工智慧看成代理人,再從輸入與輸出間的關係來觀察,就很容易可以理解社會上大家所講的「人工智慧」了。把世人稱之為人工智慧的那些東西整理出來後,可以像接下來這樣分類為第一級到第四級。

第一級:把純粹的控制程式稱為「人工智慧」

第一級人工智慧就是從行銷角度把「人工智慧」「AI」等字眼加上去的產品,對於只是加裝了很單純的控制程式的家電產品,卻以「內建人工智慧」之類的字詞描述它,就屬於這一類。

舉凡空調、吸塵器、洗衣機,以及最近的電動刮鬍刀, 市面上充斥著許多號稱有「人工智慧」的商品。這類的技術,在「控制工學」或「系統工學」等名稱的領域中已經存在很長的時間,假如以人工智慧稱之,我覺得對該領域的研究者或技術來說,有些失禮。在本書中,會以「第一級的人工智慧」來稱呼它們。

第二級:典型的人工智慧

第二級的人工智慧,行動模式會變得變化多端。舉凡將棋程式、掃地機器人或是會回答問題的人工智慧等,就屬此類。

它們是所謂典型的人工智慧,精於把輸入與輸出之間牽上關係,可產出極為大量的輸入與輸出間的組合。這是因為它懂得推論與探索(第二章),或是加入了知識基礎(第三章)使然。典型的拼圖解析程式或是醫學診斷程式,都屬此類。

掃地機器人
掃地機器人。圖片來源:Wikipedia

第三級:加入機器學習的人工智慧

第三級人工智慧就是內建於搜尋引擎,或是會根據大數據自動做出判斷的那種人工智慧。它會根據資料,學習如何把輸入與輸出間牽上關係,因此典型上多半會運用機器學習(第四章)的演算法則。所謂機器學習就是根據充當樣本的資料,自己學習規則或知識。

這些技術自一九九○年代起,就根據名為「模式辨認」(pattern recognition)這種老早就有的研究開始發展,在進入二○○○年代的大數據(big data)時代後,又有了更多的進化。以最近的人工智慧來看,多半是這種第三級。現在的狀況是,有些過去只是第二級的人工智慧,在採納機器學習後,進階為第三級人工智慧。

第四級:加入深度學習的人工智慧

再往上的第四級,指的是懂得學會在機器學習時用於表示資料的變數(稱為特徵量)。第五章會介紹的深度學習就屬此類,在本書會以「特徵表達學習」稱之。

正如序章也提到的,在美國,針對深度學習相關領域的投資、技術開發以及人才的起用,各方都在展開極為白熱化的競爭。它是現在最炙手可熱的領域。

打工族、一般員工、課長、經理

這四個層級的人工智慧(AI),有何不同呢?在此以堆積了許多貨物的物流倉庫為例做說明。

第一級的 AI(控制),就像是把長幾公分以上、寬幾公分以上、高幾公分以上的貨物移動到「大」的區塊,再把幾公分到幾公分為止移到到「中」的區塊,把未滿的移動到「小」的區塊一樣,先訂好全無疏漏的嚴格規則,再據以行動即可。

第二級的 AI(探索、推論,或是運用知識),雖然同樣也是接受指示、根據貨物的長、寬、高等資訊分類,但也會視貨物種類的不同,加入許多的知識。例如,假如貨物上貼有「小心易碎」的標籤,就要小心搬運;假如貼有「請勿倒置」的標籤,就要注意上下不要顛倒;假如是高爾夫球袋,就直著放;假如是生鮮食品就要冷藏處理等。

第三級的 AI(機器學習),就不是一開始就給定嚴格的規則或是授與知識了。而是先給它幾個樣本,讓它學會「這是大」「這是中」「這是小」這樣的規則,接著再由它自己判定「這應該是大」「這應該是中」「這應該是小」「這個無法分到任何一類當中」等,自己學會如何分類。

至於第四級的 AI(特徵表達學習),由於是讓它自己找出特徵量,像是把好幾個高爾夫球袋綁在一起,察覺到「這種類型的貨物,或許尺寸上算是『大』,但它的形狀明顯和其他貨物不同,最好還是以另案處理比較好」,因此或許會自己訂出「針對高爾夫球袋等貨物要這樣處理」之類的規則。時間愈長,就愈能學到最有效率的分類方式,第四級的 AI 就是這樣。

別人講什麼就做什麼的第一級 AI 相當於打工族;開始懂得許多規則並做出判斷的第二級 AI 相當於一般員工;根據既定的檢核項目把業務做好的第三級 AI 相當於課長的等級;至於連檢核項目都自己發掘的第四級 AI 則屬於經理級,應該也可以做這樣的類比。

各位在看到新聞或產品資訊中提到的「人工智慧」或「AI」這樣的字眼時,不妨試著想想,它屬於這四級中的哪一級,或許還滿有趣的。

 

13942483_964666823679225_161144131_n

Arrangement of outlines of human head, technological and fractal elements on the subject of artificial intelligence, computer science and future technologies

關於作者


泛科選書(PanBooks)

泛科選書(PanBooks)

PanX 泛科技新聞網從科技議題著手,企圖把未來更清楚地描繪出來。從能源議題、金融科技、生物科技,到物聯網、大數據、工業4.0、自造者,都是我們專注的內容。若希望有任何書籍合作歡迎向我們聯絡:contact [at] panx.asia

留言討論


網站更新隱私權聲明
本網站使用 cookie 及其他相關技術分析以確保使用者獲得最佳體驗,通過我們的網站,您確認並同意本網站的隱私權政策更新,了解最新隱私權政策