大家很擔心將來「機器」會超越人的智力，機器會毀滅人類，大家都在探討到底人工智慧是否可能比人還聰明，還更有創造力？有些專家認為在2045年奇點（Singularity，指人工智慧自己可以創造出比自己能力還強的東西）來臨，但我並沒有這麼樂觀。
60年前召開達特茅斯會議（Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）的麥卡錫（J. McCarthy）是我的師祖，大家稱他為「人工智慧之父」，有人曾經問他，創造一個機器，能達到人的智慧要多久？他給了一個很妙的答案，五年到500年，今天看起來，肯定不是五年，我認為接近500年吧！
因為人類是種很神奇的動物，我們雖然每項能力拆開來看都不是最強，譬如說人類跑不過狗，飛不贏鳥，打不贏獅子，但卻能創造汽車和飛機，在這種全方面的智慧很厲害。但現在的人工智慧多是弱人工智慧，只能用在單一種場景與應用上，而不是能全方面跨領域的智慧。
舉一個很生活化的例子，我自己有教小孩的經驗，有時教他一個概念他聽不懂，但換一種角度和小孩講，小孩就懂了，這就是一種創造力。創造力無所不在，要人工智慧像人類一樣擁有「天外飛來一筆」的這種創造力，還有很大一段距離。
再舉其他的例子，以偉大的科學家愛因斯坦來說，愛因斯坦提出重力波（Gravitational-Wave）的時候哪有數據呢？一點數據都沒有，是「零」數據狀態，但愛因斯坦卻從腦裡蹦出一個想法，現在我們用高深的技術，也才測到重力波一點點影子，但愛因斯坦卻可以在無數據的狀況下得知。
另外，我非常推薦一部2015年的電影《天才無限家：The man who knew infinity》，一個談人類驚人創造力的真實故事。電影主角拉馬努金（Srinivasa Ramanujan），出身於印度貧苦家庭，沒有受過正規教育，但天賦異稟靠自學發現近4千個數學公式和命題。我記得電影裡頭有人問他，他為什麼能創造出這麼多的東西呢？他說：「這是神告訴我的！」由此可知這種「天外飛來一筆」創造力，人類自己都搞不清楚了，因此更不用太過擔心機器會比人還更有創造力，更聰明。
況且，就連愛因斯坦也不是全能的，他雖然具有驚人的創造力，但美國數學家約翰．納許（John Nash）教授的經濟理論他也不見得想得到，科學偉人牛頓也是一樣的，沒有一種人在所有領域都什麼都懂的，因此人類怎麼造出全知全能的人工智慧呢？
我們目前對創造力的理解，還是非常有限，所以能否創造出比人類還更有創造力，還要聰明的人工智慧，我自己是持保留態度的。不要忘了，現在的人工智慧程式碼都是人寫進去的，除非人工智慧可以自己寫程式碼，否則這些機器背後都有一個人。人加機器可以做很多事情，因此如果人類拿人工智慧來做壞事的話，要規範要處罰的是人類，而不是規範機器，機器本身是無機的，「水能載舟，也能覆舟」，像飛機是好東西，但在美國911恐怖攻擊事件中，有人用飛機幹了壞事，該怪罪創造飛機的人嗎？再以無人車為例子，如果有壞人設計的無人車看到人都撞，那你要怪罪那輛車嗎？那車也太無辜了，應該是要怪人。
而這也是微軟和亞馬遜、Google、IBM等公司等合組Partnership on AI組織的原因，我們要把人工智慧技術民主化，現在大眾把人工智慧看得太玄了，其實技術就只是這麼一回事，我們應該要用一種平常心去面對這樣的科技。
不過，高效率又自動化的人工智慧技術，的確會對產業革命性影響，並且帶來一些政治、社會與教育問題。那面對未來人工智慧的時代，我們教育應該怎麼走，讓未來的人們有足夠技能面對這樣的挑戰呢？將來大部分的人都要懂得終身學習（lifelong learning），以前一個技能就能用一輩子，但現在科技變化太快，單一技能無法面對新時代，因此可以多應用MOOC（Massive Open Online Course）等免費開放教育平台，活到老學到老。
另外，教師在學校裡要能教導學生如何學習新知（Learning to learn），我想這是非常重要的。此外，還有一個非常重要的領域就是計算思維培養，在現代計算思維已經和數學一樣重要了，因此教育體制要怎麼把計算思維，透過簡單易懂的方式，教育非電機性相關的學生，甚至是中小學生，這也是需要投注精力的。
口述／洪小文 整理／翁書婷