【書摘】讓人類看來過時,電腦得以先進?
【書摘】讓人類看來過時,電腦得以先進?
2011.06.24 | 科技

以運算雲端為基礎而蔚為潮流的經濟學、科學或文化進程會超越需要人類理解的舊方法嗎?不會,因為運算雲端的內容只有在人類理解時才得以存在。

零碎片段的解放文化屏息等待科技在未來實現奇異點或其他想像事件,得到勝利。可是,幾個大致通過杜林測試、降低人類位格的例子已經出現。西洋棋就是其中之一。

西洋棋賽具備罕見的特質組合:規則容易理解,但棋藝難以臻至爐火純青之境;最重要的,精益求精的壯志似乎永遠不退流行。人類棋士屢創新高境界,然而沒有人宣布自己已經攀越巔峰。

電腦和西洋棋可謂系出同宗。兩者都脫胎自戰爭工具。西洋棋以戰役模擬起家,是一門鬥心鬥智的軍事戰術,其設計淵源甚至更悠遠流長,可以追溯至我們習於權勢位階和宗族競爭的悲傷動物祖先。

無獨有偶,現代電腦的開發是為了引導飛彈和破解軍事密碼。不管文明架構怎麼消毒或抽象化,西洋棋和電腦都是暴力這股自然世界演化驅力的嫡子。競爭的驅策力在計算機科學及西洋棋裡都清晰可見,兩者的結合讓人血脈賁張。

西洋棋之所以讓計算機科學家著迷正是因為人類難以精進棋藝。在科學家眼中,人類大腦不斷進行一些看起來艱鉅無比的任務,如理解語句,然而世界上沒有語句理解巡迴賽,因為我們覺得這項工作易如反掌、稀鬆平常。

同理,電腦也一樣讓我們著迷又沮喪。孩子就能學習設計電腦程式,但即使是頂尖的專業好手,設計出優良程式也是極為困難的事。即使電腦的潛能顯而易見,我們卻心知肚明,人類還沒有想出最好的程式。

但這些都不足以解釋「深藍」(Deep Blue)在1997年5月打敗世界西洋棋冠軍蓋瑞.卡斯帕洛夫(Gary Kasparov)時,大眾所流露的強烈焦慮。這股情緒反應是網路第一次對大眾文化產生重大影響時的翻版。姑且不管舊媒體的炒作,大眾的反應顯然真實而深刻。千年以來,西洋棋大師是最高境界、最精緻智慧的表徵,現在一部電腦卻能把棋下得比棋藝最出神入化的血肉之軀還要好。

很多言論觸及人類是否仍然獨特,還有電腦是否就要和人類平起平坐。時至今日,這類事件已經不再是新聞:我們的頭腦不斷受到人工智慧思考方式的轟炸,以至於讓這些事聽起來像是可信服的舊聞。然而,從人工智慧的角度勾勒這個事件並不適當。這起事件大致是一支計算機科學團隊打造了一部高速機器,針對在西洋棋比賽裡如何選擇下一步這個問題,推論出一套更好的闡述方法。締造這項創舉的是人,不是機器。

深藍團隊主要勝在思維的清晰和細緻。電腦要打敗人類西洋棋冠軍,必須結合以下兩方面的進步:原始硬體功能的提升,還有提高軟體中西洋棋賽決策的思路複雜度及清晰度。因為這樣的雙重因素,事前難以預測電腦會拿下那年的勝利,但這並非意外事件。

要是深藍團隊沒有那麼精通軟體問題,電腦仍然可以純粹靠著強大功能在日後登上世界冠軍寶座。因此,思考點不是會下棋的電腦能否打敗棋藝精湛的人類西洋棋士,而是程式設計精湛度在這場勝利裡的分量。深藍早於原本應該的時間取得勝利,這是程式設計精湛度贏得的一分。

不過,大眾對卡斯帕洛夫挫敗的反應,留給計算機科學圈一個重要問題。把電腦描繪成聰明或類似人類,有助益嗎?這個形象澄清或模糊了電腦在我們生活裡的角色?

@讓自己被電腦下了蠱

電腦被想像成具有智慧,但事實是人類拋棄了事物的某些層面,迴避思考電腦的盲點。以這場深藍對戰卡斯帕洛夫的賽事來說,西洋棋本身就具有多重面向。

西洋棋有一面有點像玩撲克牌:散發自信,用眼神壓倒對手。即使「玩」撲克牌程式比下西洋棋程式容易編寫,撲克牌這種比賽其實偏重人際間細微的非語言溝通,如虛張聲勢、隱藏情緒、理解對手心理並知道如何見招拆招來下注。隨著深藍的勝利,抽象的演算法層面得到的重視已經遠壓過西洋棋的撲克牌層面。但諷刺的是,卡斯帕洛夫慘敗的徵結正是棋賽的撲克牌層面。

卡斯帕洛夫似乎讓自己被電腦下了蠱,即使是在他有時展現出擊敗深藍的能力之後。要是他能像一個人類棋士參賽,運用和深藍一模一樣的路數選擇技巧(或至少像1997年的深藍),他很可能就會贏得棋賽。可是,卡斯帕洛夫卻鐵青著臉,一幅疑神疑鬼的樣子,但事實上根本什麼事也沒有。雖然這項比賽原來不是為了做杜林測試,最後卻變成杜林測試,而卡斯帕洛夫被愚弄了。

一如我之前指出的,人工智慧觀念討喜特質的心理投射,原本只在電腦程式,現在卻轉移到另一個標的:電腦結合群眾的架構。1999年,有一群像維基百科一樣組織起來的人,其中包括西洋棋冠軍,在一項名為「卡斯帕洛夫與世界大對戰」的線上遊戲裡聚集,扮演卡斯帕洛夫的角色。這一次,卡斯帕洛夫贏了,雖然許多人認為這只是因為群眾起內鬨,自相殘殺。我們科技人員對於假裝人類已經過時這個儀式,怎麼也不嫌膩。

把智慧歸給機器、一堆零碎片段或其他電腦迷神明,讓事實變得模糊,而非清晰。當人們得知電腦具有智慧,往往會改變自己,讓電腦運作看起來更具效益,而不是要求把電腦改得更實用。人已經傾向包庇電腦,遇到難用的數位裝置或網路服務時就責怪自己。

把電腦視為有智慧、自動化的個體,後果就是工程設計程序的本末倒置。我們如此尊敬我們自己的設計,代價實在高到付不起。(摘自第二章:自我放棄啟示錄)

 

書名:別讓科技統治你

《紐約時報》2010年度十大好書

◎     1960年代的反政府偏執心態如何影響了網路世界的設計,造成網路言論裡的霸凌和瑣碎化。

◎     檔案分享如何扼殺藝術家中產階級。

◎     「癡迷」於科技的執念,如何成為重量級科技人的動機。

◎     人本主義科技為什麼有其必要。

本書爭議不斷、精采生動,是一位特別有資格評論科技如何與文化互動的作者對個人最深切的捍衛。

作者:傑容‧藍尼爾(Jaron Lanier)

計算機科學家、作曲家、視覺藝術家和作家。「虛擬實境技術之父」之稱,虛擬實境這個名詞也是他所創。1980年代晚期,他領導團隊開發出最早運用頭戴式顯示器,同時適用於區域及廣域網路的多人虛擬世界;在視覺程式語言研究機構時,他和同事發展出最早的虛擬實境應用系統,應用於外科手術模擬、汽車內裝原型構成、電視節目製作視覺佈景和其他林林總總的領域。

2009年,他獲機電暨電子工程機構(IEEE)頒發終身事業獎,以褒揚他對這個領域的貢獻。他目前擔任微軟的平民學者以及加州大學柏克萊分校創業與科技中心的駐校學者。

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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