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人工智慧與人類的鴻溝:電腦的智慧和人腦哪裡不一樣?

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發表於 2016-8-23 13:32:29 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
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,會讓生存的機率降低的行為,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。

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