[AI洞見]人工智慧、潛水艇與魔術
[AI洞見]人工智慧、潛水艇與魔術

我一直不認為我是人工智慧的專家,但是前陣子跟一些台大資訊工程系的教授們聊天,有位很資深教授突然說,「談到人工智慧,林宜敬是這方面的專家,哪天應該請他來我們系上給個Talk。」

我受寵若驚,一時會不過意來。稍微想了想,才明白過來,原來我們公司的語言學習產品是基於數位語音分析技術的軟體,而數位語音技術一直被許多人認為是人工智慧的重要組成元素。

但我自己不會覺得我們的軟體是個人工智慧產品,因為我對這個產品背後的技術太熟悉了,我知道它能做什麼?不能做什麼?我知道它有什麼缺陷?有什麼潛力?

對於一個我了若指掌的程式,我只覺得它是一個程式,不覺得它有任何的「智慧」。但對不清楚程式運作原理的使用者來說,說不定還真能感受到這程式的「智慧」也說不定!

人工智慧與潛水艇

拜AlphaGo以及AlphaGo Zero 等圍棋軟體之賜,人工智慧議題真是熱門極了,不但有許多年輕軟體工程師投入,也有許多非軟體專業的思想家們開始討論人工智慧對世界的影響(我甚至還看過一篇精神科醫師寫的,介紹AlphaGo演算法的文章。)

早在三十多年前,我在台大資訊工程系讀書的時候,人工智慧就紅過一陣子了。

那時候,社會學家在討論人工智慧對未來社會的衝擊,經濟學家在討論人工智慧會不會造成大量的失業,哲學家在討論人工智慧的道德問題,也有人在討論人工智慧算不算真正的智慧,電腦究竟會不會思考?

最後電腦軟體界的前輩戴克斯特拉(Edsger W. Dijkstra)教授看不下去,出來說話了,他說,「關於電腦會不會思考的這個問題,差不多就跟潛水艇會不會游泳的問題一樣重要。」(The question of whether Machines Can Think is about as relevant as the question of whether Submarines Can Swim.)
此話一出,讓我們這些電腦科學界的人樂壞了。

因為自古以來就是這樣,真正懂的人默默做研究,忙著在尋找科技上的突破;而一些一知半解又愛出風頭的人,總是會搶到話語權,提出一些虛無飄渺,又似是而非的議題迷惑大眾。

那些愛故弄玄虛的人提出一些很哲學性的假議題討論,於是Dijkstra就用很哲學性的話回應。

剛好最近台灣要自己造潛水艇了,不知道半瓶子水的智者們會不會出來討論「台製潛水艇究竟會不會游泳?」

人工智慧與關聯式資料庫

那這一波的人工智慧變革來勢洶洶,就只是一個幻象嗎?

當然不是,這一波人工智慧浪潮的最大意義,是機器學習(Machine Learning)技術的普及化,讓昔日遙不可及又高不可攀的技術,變得人人可上手。

現在的年輕工程師很難想像,在四十年前,關聯式資料庫(Relational Database)也曾是一個充滿想像,但遙不可及的技術。

早在1970年代,IBM的Codd就已經發展出關聯式資料庫所需要的完整數學理論,大家都覺得那個理論很好,但當時的電腦太慢了,任何執行關聯式資料庫的電腦都會慢到像當機。所以那個年代,沒有人把關聯式資料庫應用在商業程式上。

但後來電腦硬體越變越快,到了1990年代,即使個人電腦也能執行關聯式資料庫程式,而SQL語言又讓使用關聯式資料庫的程式變得非常簡單,人人可以上手。

到了今天,使用關聯式資料庫已經變成工程師的基本技能,不是什麼特異功能。

同樣的,在十年前,機器學習也是一個遙不可及的技術。任何機器學習的模型訓練工作都會讓電腦慢到像當機,而撰寫機器學習相關的程式更複雜,除了人工智慧領域裡的高手與高高手之外,一般人無法理解,也無法撰寫。

但是現在GPU被廣泛的使用在機器學習的訓練階段。GPU處理機器學習的速度,是CPU的十倍、百倍甚至千倍,因此在個人電腦上開發機器學習程式已不是問題。

而TensorFlow及Keras等系統,又讓機器學習程式的撰寫變得非常容易。

依照我自己的經驗,安裝並學會Keras跟TensorFlow,然後開始寫一些簡單的影像辨識程式,大概只花了我一至兩個禮拜的時間。而且還是在我一邊上班、一邊找時間學習的狀況下。

要製造一部汽車很難,但是要學會開車不難;要寫一個關聯式資料庫系統或是Keras機器學習平台很難,但是寫SQL資料庫程式或是Keras機器學習程式一點都不難。

所以機器學習技術的普及化,是這一波人工智慧革命的真正意義。說不定十年後,軟體工程師懂機器學習技術,就跟懂關聯式資料庫一樣稀鬆平常,只是基本技能的一種。

人工智慧與變魔術

魔術不是真的魔術,只是變魔術的人讓觀眾產生錯覺,覺得他有魔法、不可思議的事情發生了;人工智慧不是智慧,至少在現在這個階段還是如此,只是開發人工智慧程式的人讓使用者產生錯覺,覺得程式有智慧、不可思議的事情發生了。

以iPhone的Siri做例子吧!幾年前Siri剛發表時,許多人覺得Siri有智慧,因為你問她幾歲?結婚了沒有?願不願意當你的女朋友?Siri都能對答如流,使用Siri的宅男們就覺得Siri是有智慧的。

我不是Siri的開發者,但是我猜,Siri的開發者就是預期會有一些宅男問這樣的蠢問題,所以就開發過程中特意的訓練Siri,讓Siri可以應付宅男們特別愛問的那幾個蠢問題,然後錯覺就產生了,大家就覺得Siri是有智慧的。

但是跟Siri混熟之後,我想很少人還會覺得Siri真正有智慧的。Siri可以幫我們打電話,Siri可以告訴我們問天氣預報,Siri可以幫我們訂Pizza,但是超出一個範圍之外,Siri就只會上Google,找一個網路連結給我們。

為了推廣產品、為了做宣傳,人工智慧的軟體必須做的很炫,然後像是變魔術一樣,讓我們覺得它是有智慧的。

但隨著人工智慧技術的普及,當我們對這些程式越來越熟悉,也許我們就不再覺得人工智慧程式那麼神奇,那麼有智慧了。

也就是說,當我們不再覺得人工智慧程式有智慧的時候,也就是人工智慧真正改變這個世界的時候。

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關鍵字: #Siri #機器學習
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青年如何跨出改變社會的第一步?Impact Star 3 組首獎團隊從教育到減塑,把想法帶進真實現場
青年如何跨出改變社會的第一步?Impact Star 3 組首獎團隊從教育到減塑,把想法帶進真實現場

許多年輕人懷抱熱忱,期盼透過行動讓社會變得更好,卻在起步時感到茫然,不知道該從何著手,也難以確認自己的想法是否回應真實需求。為了接住這份想要改變社會的熱情,「2026 Impact Star 青年影響力啟動賽」為青年搭起一個動手實作的舞台。

Impact Star 由新北市政府青年局主辦、社企流共同推動,邀請 5 個社會創新組織提出第一線問題,並安排專業導師陪伴 10 組青年團隊展開兩個月的實作,從訪談、理解需求開始,把點子一步步做成能進入現場測試的方案。

新北市政府青年局
圖說:新北市青年局 邱兆梅 局長分享「Impact Star 青年影響力啟動賽」的辦理初衷
圖/ 新北市政府青年局

把科學教材放進 LINE,協助老師更快完成備課

「LIS 情境科學教材」長期製作國中小科學影片與教學資源,這次競賽以「跨科教學減壓」為題,希望青年找出方法,協助非自然科背景的老師更容易使用這些教材準備科學課程。

本次獲獎團隊「EDU」成員劉子瑤、梁秭萁訪談一名剛進入教育現場的老師後,發現對方同時教授近 9 個科目,還要兼顧行政工作與班級經營,備課時間格外珍貴。因此決定把解決方案聚焦在備課流程最佳化,協助教師更快找到適合的教材。

「EDU」 決定利用教師們最熟悉的 LINE 官方帳號,整合 LIS 影片、投影片與教案,再把教材內容製作成視覺化備課卡。使用者只要透過手機,就能簡單掌握教學重點、課程流程及所需材料,直接放進既有的備課流程。

透過吸收教師的回饋,「EDU」 在競賽過程中持續調整,讓操作方式更貼近實際使用情境。最終作品在 3 名教師參與的初步測試中,於系統易用性方面獲得 82.5 分,反映受測教師對操作體驗的正面評價。

新北市政府青年局
圖說:劉子瑤、梁秭萁分享,未來也期待相同架構能延伸至其他科目,讓更多教學資源被帶進課堂。
圖/ 新北市政府青年局

把教育平權做成手機遊戲,讓青年找到參與方式

「TFT 為台灣而教」長期關注教育不平等,這次活動希望促進青年思考,如何讓高中生與大學生理解教育平權,並找到適合自己的參與方式。本次獲獎團隊「星築美少女」因此決定製作手機沉浸式遊戲《鐘響以前》,並將這些因素融入故事中。遊戲以一場為期 3 天的營隊為背景,玩家能在 15 至 30 分鐘內探索場景、與角色對話並蒐集線索。

遊玩過程中,玩家會發現一名叫做阿龍的孩子沒有出現在正式名單上;而阿龍未能參加營隊,背後牽涉交通、家庭照顧責任與行政程序等因素。玩家必須在有限的人力、時間與預算中作出選擇,透過安排阿龍的行程,切身理解教育不平等如何出現在孩子的日常生活中。

遊戲結束後,系統會依照過程中的選擇提供「行動者分類」,協助玩家了解自己適合投入陪伴、資訊整理或跨域解題,並附上 TFT 相關計畫與參與連結。在 67 名完成前後測的玩家中,認為自身專業難以對教育平權發揮作用的比例,由約 4 成降至約 2 成,顯示更多玩家在體驗後,看見參與教育平權的可能。

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圖說:星築美少女成員分享,自己曾在教育社會學課程中接觸相關議題,理解家庭、交通與經濟條件都可能影響一名孩子的求學歷程。
圖/ 新北市政府青年局

減塑求籤機走進飲料店,環保成為日常選擇

「海湧工作室」長期投入環境教育與廢棄物源頭減量,這次競賽希望讓民眾理解海洋廢棄物治理,並在日常生活中實際參與減塑。本次獲獎團隊「塑 per NOVA」從淨灘資料中注意到塑膠吸管造成的海洋廢棄物問題,也觀察到消費者即使知道減塑的重要,仍習慣於購買飲料時拿取塑膠吸管。

「塑 per NOVA」成員王姸儒、郭書睿,因此把實作場域選在手搖飲店,設計「減塑求籤機」。裝置設在消費者購買飲料的動線上,當消費者準備拿取吸管時,即提供可替代選項,讓減塑融入消費流程。

顧客投入 1 元後,可取得一支可自然分解的蒲草吸管,透過掃描 QR Code,可抽取線上環保籤詩。此求籤的趣味設計有效提升消費者嘗試意願,透過線上籤詩更進一步提供日常減塑方法介紹。

「塑 per NOVA」在 3 間飲料店測試兩週,累積約 150 次蒲草吸管取用。這段經驗讓他們直接觀察顧客如何操作裝置,也了解方案能否融入店家的營運流程,為後續拓展更多場域累積經驗。

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圖說:成員王姸儒、郭書睿設計「減塑求籤機」,讓減塑融入原本的消費過程。
圖/ 新北市政府青年局

前進新加坡,青年行動的下一步

獲得首獎的 3 組團隊,預計於 9 月底前往新加坡和南洋理工大學,與當地社會創新組織交流。團隊將延續這次實作累積的經驗,觀察新加坡如何回應相近議題,再思考哪些做法適合帶回台灣。

「EDU」希望了解新加坡如何支持非本科教師授課,以及當地社創組織有哪些能夠立即實踐的做法;「星築美少女」則將觀察教育政策的實際運作,及新加坡如何理解與推動教育平權。「塑 per NOVA」關注當地如何讓環保意識融入民眾生活,並希望從永續措施中找到減塑求籤機後續發展的方向。

頒獎典禮上,「星築美少女」成員王品然坦言:「一開始覺得社會影響力很遙遠,自己做不了什麼東西。」但參加完比賽後發現,踏出第一步就可能帶來改變,她說:「其實做一小步,你就可以改變一些東西。」

從起步時不知道該從何著手,到把方案帶進真實場域,3 組團隊在兩個月的實作中找到答案:青年不必等到有完整的解法才開始,只要先走近一個真實需求,並根據回饋持續調整,對社會的關心就能逐漸成為具體行動。

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