[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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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

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