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