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人腦的主要優點之一是廣度,因此很多事都做得不錯。
我們能閱讀、做加法和減法、辨認圖像、了解文字、優雅地移動(至少有些人可以)、撿起與放下易碎物等等。也許電腦能被訓練到把以上每件事做得比我們更好的地步,但還要再等一段時間,才能全部做到。電腦或許擅長處理深度,但還無法在廣度上與人類競爭。系統通常非常專業,能處理一個狹義的問題,像是如何治療某種癌症、如何找出一種最佳的投資組合。
即使是最頂尖的人工智慧實驗,也有缺乏廣度的問題。
西班牙國家研究委員會的人工智慧研究所所長、同時也是長期投入人工智慧研究的專家拉蒙•曼塔拉斯(Ramón López de Mántaras),曾以有趣的方式這樣形容:「舉例來說,我們擁有非常擅長下棋的機器,但是它們不知道怎麼玩骨牌。」
大部分的智慧文字與圖像系統都還不具備自覺能力,不會主動進行分析、不了解手上任務的真正目的、無法達成手上任務時也不會告訴你。如同IBM華生業務處處長麥克•羅丁(Mike Rhodin)所說的:「華生沒有自行思考的能力。」其他已經問世的智慧系統也沒有。
然而,關於讓人類知道智慧機器產出的成果是否能被使用與信任,目前已經有所進展。以統計為基礎、用來分析文字與圖像的系統,愈來愈能做到後者,也就是被信任。事實上,讓你知道應不應該信任它們的成果,應該被列為這類系統的共同需求,目前有些系統已經做到了。
各位也許記得,當華生在2011年稱霸《危急時刻》益智問答節目時,會在該節目螢幕上顯示「信心柱狀圖」,對於前三個答案進行排名,並顯示對每個答案的信心水準。除非信心水準超過50%,不然電腦不會按鈴搶答。信心柱狀圖是華生發明者事後想到的設計,而且在最後一刻才加入設計。但是,日後證明了,對華生與其他智慧機器而言,這是一項非常重要的能力。
當年的益智節目中,華生最大的失誤發生在「終極危急時刻」挑戰賽第二天結束時。當時華生想根據答案擬出的正確問題(這是《危急時刻》節目讓人頭痛的挑戰方式)是:「其最大機場是以一位第二次世界大戰英雄命名,第二大機場是以一場第二次世界大戰戰役命名。」華生被這樣的問題搞混,怯懦地提出「什麼是多倫多?」作為回答(正確答案是芝加哥,兩位人類參賽者都寫下這個答案)。但是華生對這個答案的信心水準只有30%,而且如果這不是「終極危急時刻」競賽問題(一定要作答)的話,華生可以不必作答。對於這個答案的正確性,華生只做了小小的賭注(947美元)。
對於輔助性質的系統與流程,人類必須知道一則建議的信心水準,才能決定是否應該信任與接受。當然,評估這些建議的人類多少要知道,可能性的水準是如何得出的。舉例來說,看到KRAS基因診斷病患罹患肺癌的信心水準是90%,醫師的感受自然會與30%水準的診斷大不相同。
有些決策情境的即時性,會讓機器無法報告某些決策的信心水準。
以Google翻譯和Skype翻譯為例,得知翻譯中每個字或句子的信心水準,其實於事無補。然而整體來說,知道與報告自動化決策或答案的信心水準,對智慧機器而言是很重要的一步,能幫我們斷定何時可以信任這些系統,這是我們對於人類決策,經常不知道的事,以及這些決策經常帶來不良後果的原因之一。
最戲劇性的是,自覺意識尚未出現在機器人身上。
在DARPA機器人挑戰賽慶祝勝利後倒下的機器人(這個跳舞動作應該是事先設定,或由人類操作者遙控),並不會覺得丟臉,或者質疑自己為何參賽。這點也許永遠不會發生,但是我們能夠想像,未來進行實體任務的裝置會有某種程度的自覺。例如一具真正聰明的機器人,也許能夠判斷如果移到生產流程的另一個位置,將會提升生產效率,然後把自己移動至那個位置,訓練自己執行新的工作。隨著多種認知科技開始融合,這樣的能力也許不再是空想,例如數具不同機器人已被植入IBM華生電腦的大腦,開始進行實驗。
在全球最大機器人製造商之一的日本發那科(Fanuc)株式會社,以上正是某些新計畫的目標。購入一家日本深度學習軟體公司部分股權後,發那科希望運用學習能力讓機器人更自主化。如同某篇報導指出的:「慣用網路公司(Preferred Networks)的專業能力,能夠讓發那科的客戶以新方式連結機器人。機器將能自動辨認問題、學會避開它們或與其他機器一起找出變通之道。」
這種機器人攜手合作解決問題的可怕景像,也許還要一段時間才能成真,但是確實點出了自主與自覺是執行實體任務裝置的長期目標,以及人工智慧軟體與機器人的世界正在開始融合。
在此同時,我們可能要先等待漫長的冬天過去。
書名:下一個工作在這裡!智慧科技時代,人機互助的5大決勝力
作者:湯瑪斯‧戴文波特、茱麗亞‧柯比
出版日期:2016/09/22
出版社:商業周刊
名列全球25大頂尖顧問、資訊科技百大最有影響力人物,大數據權威──戴文波特的未來預言:10年內,10種知識工作將由機器接手!
機器不只帶來威脅,也帶來希望,人類的下一個工作,將發揮獨一無二的人性特質,善用機器借力使力、徹底發揮超強能力!