Chester Ho:世紀之戰的關鍵不是圍棋,是人工智能

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圖片來源:iStock

這個月最重要的大事,必然是 Google AlphaGo 與世界圍棋冠軍李世石九段的「人機大戰」,這場對奕之所以萬眾觸目,是因為去年三屆歐洲冠軍樊麾二段在沒有讓子的情況下,被 AlphaGo 直落五盤打敗,把電腦戰勝職業棋士的預測從最少十年濃縮成「正在發生」。當然,樊麾和李世石的棋力有很大的距離,主流意見依然認為李世石在人機大戰的勝算較高,但 AlphaGo 每天高速學習新的對局,並自行演繹吸收。目前,它已學習了 3000 萬場棋局,相對於人類 1000 年的學習量。因此,大家都要等到第一局比賽結束後,才能有較為準確的預測。

相信很多人會問:電腦總有一天會戰勝人類,為甚麼人們要如此緊張?

表面上,李世石和 AlphaGo 的對奕是人機的圍棋大戰;實際上,這是一個人工智能發展的重要里程,AlphaGo 邀請李世石的時候下了一個註腳:賽事不設 5 局 3 勝制,即使李世石先取 3 局,亦要完成 5 場對奕,令機器能夠獲得足夠數據繼續進化。

自從 Facebook 教主 Mark Zuckerberg 在新年宣布他 2016 年的人工智能計劃後,人工智能正式成為大眾市場的新 Buzz word。他打算研發像 Ironman 的 Jarvis 一樣的智能管家,可以用聲音溝通,控制家居的燈光、溫度,以至於在門鐘響起的時候辨認來賓的身份。當然,一向機關算盡的Zuckerberg 大談人工智能,必然不是替 AlphaGo 賣廣告,而是預告 Facebook Messenger 將推出的人工智能對答功能。事實上,Facebook 早前亦曾傳出打算收購研發 AlphaGo 的原公司 DeepMind,現時它亦有自行的人工智能研究項目,包括另一個名為 Darkforst 的圍棋程式。

圍棋真的這麼好玩嗎?如果你在十多年前看完動漫「棋靈王」後,下過幾場 Yahoo 圍棋,大概能夠感受到它的變幻莫測。圍棋的規則極簡單,玩家可以在 19 x 19 的棋盤上任意行走,對電腦來說卻是最複雜的設定,因為它的變化比宇宙中的原子數量還要多,令過往的電腦難以應付極大的計算量;AlphaGo 與過往的電腦不同,它有兩個大腦,一個負責價值判斷,篩選沒有價值的進路,然後把值得考慮的進路交由另一個負責運算的大腦,從而減輕多餘的工作量。

AlphaGo 的成功暗示過往科學家犯的錯誤:機械人只是高速計算機器,與懂得學習的大腦截然不同。現在人工智能引入價值判斷,在處理複雜的模擬實況和數據的時候更有效率,亦可以令機械人技術變得更加聰明。在未來的日子,機械人會處理所謂的 3D 工作:危險(Dangerous)、沉悶(Dreary)、骯髒(Dirty)。價值判斷在當中會扮演相當重要的角式,例如在危險的環境下,究竟應該先拯救哪一個人。

更進一步來說,人工智能的發展有助提升醫學診斷、氣候模擬等科技。舉兩個聽起來天馬行空的例子,人工智能是人類基因工程的重要技術,人類神經連結組計劃」( The Human Connectome Project)企圖整理大腦所有神經元的連接,繪製出大腦地圖並放置在晶片上,然後把各種知識做成「知識福袋」,未來的人類可以選擇自己喜歡的「知識福袋」,上載到大腦,據科學家說這是「更民主地獲取新知識的方法」;接下來人工智能可以模擬不同人的大腦運作,當一個人過身之後,像科幻電影般肉身消逝而精神長存,繼續與愛人對話交流。

等等!問題來了,當人工智能有了價值判斷和想法,會引起不平等、或像「2001 太空漫遊」把人類殺死嗎?可以放心,現實的科學家不像電影那麼變態,在開發人工智能技術的同時,他們亦有討論所謂的 Friendly AI 理論,確保人工智能的發展是安全而有用。畢竟科學家研發人工智能技術,不是要毀滅地球,而是要更有效率地改善人類生活。

※ 此欄文章為作者觀點,不代表本網立場。 ※
Chester Ho 糴蘿勞滋

任職跨國科技公司,網站 Outside 成員。

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