从去年由AlphaGo出战韩国棋王李世乭,到此次中国乌镇围棋峰会由世界棋王柯洁对战升级版AlphaGo 2.0,目前形脑对上人工智能接连败退情况,是否意味人工智能终究超越人脑?
其实单就运算流程来看,毕竟透过电脑运作的人工智能系统除非在程式设计出现漏洞、分析数据不够充足,否则不会像人脑可能受疲倦、情绪等因素影响,导致产生误判等错误计算情况,因此单就长时间持续构思的计算模式来看,人脑确实无法比拟人工智能系统具备计算效率高、不会疲倦等优势。
但是否意味人工智能将全面胜过人脑?其实不会,毕竟人工智能系统终究是人脑建构产物,就最终目的还是作为思考延伸,以及改善现有数据分析与计算效率等用途,原则上依然会建立在辅助人类思考、工作的应用定位,就像过去汽车、飞机、电脑、手机等产物改变既有生活模式,而非用于取代人类本身。
一如Google DeepMind团队始终想法,认为人工智能技术的突破将使人类生活提升,因此对于前后两次的人机大战结果均认为是全人类的胜利,其中便是基于人工智能系统将能协助人类解决过往必须花费时间执行的反复作业项目,进而能将人脑构思能力应用在更多创新发展,对于整体进步将能带来更大助益。
不过,许多人对于人工智能接连胜过人脑的情况感到悲观,认为日后电脑将取代每一项工作职务人力,但其实若以AlphaGo系统设定来看,电脑本身依然只在棋路安排进行最佳化,其中更必须参考对奕者下子方式产生合适的棋路推演,实际上并非知晓自己正在“下棋”,说穿了仅只是执行在棋盘上找出每一步最佳应对下子位置,甚至跳脱“下棋”以外的运作项目,AlphaGo系统或许就无法派上用处。
以目前的人工智能系统设计来看,几乎没有所谓的十全十美,亦即达成全能“先知”的境界,通常仅能在特定领域、应用需求表现强项,同时必须仰赖过去累积学习使用数据,例如目前常见于智能手机的数位助理服务,通常是以使用者操作手机习惯、记录资料判断使用需求,借此透过连网方式提供各类提问解答,但实际使用依然会有其局限。
换成现阶段的人工智能技术发展,其实也有相同情况,例如自驾车知晓如何正确在马路上安全驾驶,却还无法像《霹雳游侠》中的霹雳车“伙计”能同时与人交谈互动,或是处理更多非关车辆行进的数据分析,也许现阶段仅只是受限于运算能力等情形,但以整个人工智能系统设计依然会确保以人脑基础建构原则,而不太容易产生由电脑取代人脑的情况。
因此即便人工智能运算超越人脑,事实上还是不需太过担忧,毕竟电脑运算仍有其基本逻辑原则,不像人脑偶而会有突来的创意想法,或是直觉联想的思考模式,例如历史上许多创作、想法都是打破既有逻辑规范而产生,而这些都是基于程式运作的人工智能所无法模拟呈现部分。
确实如Google、Facebook或微软等所提看法,人工智能并非用于取代或危害人类存在意义,而是希望能借由改善人脑不足,进而推动更多创新产生。
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