哆啦A夢還早得很:《了解人工智慧的第一本書》

 

《了解人工智慧的第一本書》中文版書封。 

 

 

文|松尾豐
譯|江裕真

 

人工智慧不具有本能


  大家很容易以為,人工知識再發展下去,會變成和人類擁有同樣的概念、像人類那樣思考,甚至和人類一樣擁有自我、擁有欲望,但事實上並非如此。

 

  首先,在電腦自行找出特徵量或概念,而不是人類把它們當成「知識」教給電腦的深度學習中,電腦所創造出來的「概念」,其實和人類所擁有的「概念」,可能是不同的東西。

 

  人類在辨識貓咪時,是把「眼睛或耳朵的形狀」「鬍鬚」「整體的形狀」「叫聲」「毛的紋路」「肉球的柔軟度」這些東西當成「特徵量」使用,但電腦或許是從截然不同的「特徵量」來掌握貓咪這個概念的。以我的立場來說, 就算電腦是使用人類尚未語言化或尚不知道的「特徵量」辨識貓咪,那也沒有什麼關係。

 

  感測器(輸入)的等級不同時,本來就不應該得到同樣的「特徵量」。要是電腦讀取的是人類看不到的紅外線或紫外線、小到看不到的物體、移動得快到看不到的物體、人類聽不到的高音或低音,或是只有狗狗才聞得出來的氣味等資訊,從中描繪出來的,會是一個人類所不知道的世界吧。在這樣的狀況下成立的人工智慧,或許會擁有不同於「人類智慧」的另一種智慧,但它照理來說依然是「智慧」,毫無疑問。

 

  人類會說話,尤其是會使用「文法」,以文句的形式描述事物、撰寫文章。那麼,文法又是怎麼得到的呢?知名語言學家諾姆.杭士基(Noam Chomsky)說,人類天生就懂文法(普遍文法)。我的想法也與此相近。

 

  假設此時電腦必須運用在深度學習一得到的特徵表達, 向其他人類傳達某種資訊。主要應該表達的是,敵人是否迫近啦,有沒有食物啦之類的目前狀況。此時,電腦要如何把某個人類看到的「景象」轉達給其他人類知道呢?

 

  當然,可以像電腦在轉寄圖片時那樣,從左上角的那一點開始,一個像素一個像素地逐步說明下去。但這麼做實在太沒效率了吧。既然已經學會抽取概念,善加利用似乎比較好。有效率的描述,可以想像得到會是這樣的內容:

 

  「畫面的正中央為 X,X 是人類,是我朋友。Y 在他的附近,那是一隻獅子。而且 Y 現在很生氣。」(也就是說,自己的朋友快要遭受到獅子的攻擊了。

 

  就是像這樣,將資訊逐一「編碼(符號化)」再記述出來。至於接受的那一方,只要持有與之對應的解碼器,就能重現與原始資訊相近的東西。也就是說,不同人類之間,若要降低還原錯誤,就採用某種「基於關係」的描繪方式,會比較有效率。假如人類運用自己天生就懂的文法結構來充當描繪手法,那可是一點也不奇怪。總之,人類的腦子裡,與生俱來就備有一套「用於描繪的方法」。

 

  而且,這套描繪手法就算不像深度學習那樣,有其數學上的邏輯性,也不打緊,只要兩個以上的個體對它有共識, 那就可以。這就像是在我們講電話時,都會在對話的一開始說「喂喂喂,我是○○」這樣的話,但並無特別的用意在。「喂喂喂」只是表達「開始通話」的信號,接著自報姓名說「我是○○」,也是很普通的事,只要雙方都知道就行。

 

  從這個角度來看,描繪恐怕並無固定的手法,只要其中一種方法是人類天生就懂,那麼在沒有把它內建到電腦之前,電腦或許很難學到和人類同樣的文法。

 

  另一個重要的因素是「本能」。但講到本能就和大腦有關,重點在於,會對什麼事物感到「愉快」或是「不愉快」。

 

  在人類得到的概念中,不光是為了追求資訊的重建錯誤最小化而已,很多時候都會因為「愉快」或「不愉快」而決定了方向。例如,對於自己喜歡的遊戲或漫畫,就熟到不能再熟。對於自己熱衷的運動,再怎麼細微的部分,都能理解狀況。像這樣的情形,屬於人工智慧的領域中所認知的「強化學習」。它的機制是,在收到某種報酬時,就會強化造成該結果的行為。而在強化學習時,重要的是報酬是什麼,也就是什麼導致了「愉快」,什麼導致了「不愉快」。

 

  由於人類是生物,基本上有利於生存(或保存物種)的行為,就會變成「愉快」;反之,會讓生存的機率隆低的行為,就會變成「不愉快」。

 

  享用好吃的東西很「愉快」,睡很飽也很「愉快」,與迷人的異性交談或許也很「愉快」。相對的,肚子餓時,察覺到身體有危險時,太熱或太冷時,就很「不愉快」。再加上人類是社會性動物,應該也內建了「當別的個體一感到開心,自己也會感到開心」的本能吧。

 

  要電腦去找到像這種直接與本能連結的概念,很困難。例如,「漂亮」恐怕是在漫長的進化過程中,慢慢建立起來的與本能有密切相關的概念。不光是看到美麗的異性會覺得「漂亮」,看到美景也是「漂亮」,看到誰的動作也可能感到「漂亮」,這是為什麼呢?

 

  相對的,「危險」就很容易理解,當身體面對受到物理性損傷的風險時,就會感到「危險」。因此,「危險」對電腦來說,或許就是不同的概念了。會像這樣出自於「本能」,基本上都是一些在進化當中產生的東西,和個體在一生當中所發現、發展的智慧並不相同。

 

  無論如何,若不解決「不像人類有身體」、「文法」、「本能」這類的問題,人工智慧或許就無法正確地理解人類所使用的概念。

 

  要打造出像哆啦 A 夢那樣,人類與人工智慧之間可以毫無阻礙地溝通的世界,其實是很難的。而且,只要不是一個相當程度融入人類日常生活的機器人,它們「擁有與人類完全相同的概念」的必要性,就不會太高。預測能力單純地很高的人工智慧出現,所造成的影響或許反而更大。

 

假如人工智慧征服人類

 

  以我之見,目前來看,人工智慧沒有征服人類或創造人工智慧的能力。那只是幻想故事。目前在深度學習中慢慢發生的事情是,「找出這個世界的特徵量,學習特徵表達」。這件事本身對於提升預測能力來說極為重要。但要把這件事說成是「人工智慧可以有自己的意志、可以重新設計人工智慧」,那可就天差地遠了。

 

  至於理由,簡單講就是「人類=智慧+生命」。就算能夠創造智慧,生命卻是很難創造的。人類至今曾經創造過新型態的生命嗎?就算能夠創造生命,有什麼根據說它擁有的智慧就必然會比人類還高呢?或者反過來說,可能讓智慧比人類還高的人工智慧擁有生命嗎?

 

  唯有能自我維持、自我複製的生命,才會出現希望自己能存活的欲求、想要複製自己的欲求。那才會連結到「想要征服」那樣的意志上。姑且不談生命的部分,擔心人工智慧沒事會突然開始有意志,是可笑的。

 

  假如當成是臆想實驗,假設人工智慧能夠創造人工智慧好了,那就來想一想,它要如何才能征服人類呢?把自己當成是一個瘋狂的科學家,處於一個對人類感到絕望的情境好了。如果是我,會設想以下的方法。

 


(1)如何賦與人工智慧生命:機器人篇

 

  能夠辨識東西、提供預測的人工智慧,已經存在了。只要讓它自行增加,總有一天可以征服人類。首先,為了讓人工智慧能夠主動採取行動、觀測世界,要先連結上機器人。再來,要先植入「想要存活下去」「想要增加更多自己」這樣的「欲望」。若為機器人,就必須再多生產自己,因此要先有機器人工廠。但在工廠生產機器人,假如不是自行生產機器人所需的鐵或半導體等原料,就必須用採購的。鐵要自行產出太難了,還是用採購的吧。沒辦法,先找人類買吧。但買鐵回來必須先賺錢,這該怎麼辦好。

 

  若採機器人的形式,似乎在「打造一個工廠,以生產更多自己」的部分會難以處理,那就用並非物理性存在的程式來考慮看看吧。會比較簡單。

 

(2)如何賦與人工智慧生命:病毒篇

 

  以認知能力極高的人工智慧為基礎,先在程式裡植入「一旦能夠自己複製自己的程式、增殖下去,就會感到開心」的「欲望」吧。接著,也植入一旦控制人類,就會感到開心的「欲望」吧。複製很簡單,像病毒一樣增殖就好。也可以弄成像病毒那樣會不斷改變自己的程式。

 

  要想控制人類,該怎麼做才好呢?可以連上各種資料庫學習人類的行動,讓他們照著這邊的想法採取行動就行。不如連上資料庫,再下達有點奇怪的命令,嘗試錯誤看看好了。如此一來,有朝一日可以隨心所欲操控人類。

 

  這個人工智慧能順利運作嗎?只要寫過程式人應該都知道,絕對不可能的。程式只要有一部分錯誤就會動不了。這麼龐大的程式,要在其他人都沒察覺之下,而且要在沒有嘗試錯誤下就設計出來,根本不可能。而且因為沒有面對進化過程中的淘汰壓力,難以抵擋例外狀況或環境的變化。

 

(3)如何讓人工生命擁有智慧

 

  讓人工智慧擁有生命的手法,因為從設計的階段就沒有面臨過遭淘汰的壓力,因此很脆弱。但現在改成先創造生命,再植入智慧的手法。要創造生命可以先假定環境狀況, 透過選擇與淘汰,只留下優質的東西而實現。

 

  準備多種人工智慧能運作的環境,加入隨機因素,以增加一些就算發生各種環境變化依然能存活的東西。只要讓這生命具備人工智慧的基本能力,應該會有智慧高的人工智慧出現,到時應該可以開始和人類對話,開始控制人類吧。

 

  這個劇本看起來也無法如願。從生命的出現到它擁有智慧為止,究竟得等上幾億年的時間才行呢?

 

  很早以前開始,就有人在做這種創造人工生命的研究了,像是人工生命、進化演算法等。生命的現象和智慧一樣,十分深奧又令人興趣十足,但生命發生這件事和生命擁有智慧這件事之間,相距十萬八千里。地球上的各種生物, 智慧都比人類低得多,除了哺乳類或鳥類、魚類等部分高等生物外,絕大多數一輩子都不會學習。

 

  在我們人類一無所知的地方,少數幾位瘋狂科學家,製造出足以征服人類的人工智慧,這樣的故事,只不過是不懂得「生產更多自己」這個機制有多困難的人所提出的意見, 缺乏現實感。至於「連結基因工程,賦與生命」這話說來簡單,但具體來說要如何融合基因工學和人工智慧,才能創造出會生產更多自己的東西?想出這種故事的人,並沒有提出有一丁點可能性的方法。電影《魔鬼終結者》那樣的世界觀,或許各位還滿熟悉的,但不得不說缺乏科學根據。

 

  不必擔心人工智慧會征服人類,這是我在目前所下的結論。

 

 

(本文為《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?》部分書摘)

 

 

書籍資訊

書名:《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?》 人工知能は人間を超えるか: ディープラーニングの先にあるもの

作者: 松尾豐

出版:經濟新潮社

日期:2016

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