人機協同,賦能未來:機器會產生自我意識嗎?
人機協同,賦能未來:機器會產生自我意識嗎?

編者按:電腦領域的熱點總是在不斷更替,從大資料到雲計算再到人工智慧,在這些熱點的背後是專家學者們在這些領域一點一滴聚沙成塔的技術突破。關於人工智慧,我們見證了近年來它從默默無聞到熾手可熱的過程。繼去年《我們需要什麼樣的機器人》之後,微軟全球資深副總裁,微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文再次撰文,與我們進一步分享他對人工智慧的見解與洞察,歸納起來就是《HI+AI:人機協同賦能未來》。在這個系列的三篇文章裡,洪小文博士將與讀者交流AlphaGo戰勝李世石這一標誌性事件背後的意義,深入淺出地探討人類智慧與人工智慧的區分與聯繫,以及我們應當如何看待人類與人工智慧的關係。

《機器會產生自我意識嗎?》是《HI+AI:人機協同 賦能未來》三篇系列文章的下篇。在本文中,洪小文博士以「中文房間」為例子告訴我們,現階段的人工智慧還很弱,離實現強人工智慧還很遠,而在眼下,HI+AI,人類創意無限的右腦+機器的最強左腦才是賦能未來的最佳路徑,最終實現人類與機器的Co-Evolution。

大腦(Brain),心靈(Mind),意識(Consciousness),這是一回事嗎?我認為不是。

在我看來,大腦是一種物理存在,心靈和意識則看不見,摸不著,只能自我感知。

大腦、心靈、意識(Consciousness),這是一回事嗎?

「我」這個詞來自於心靈對自身的一種定位和認同,心靈決定了「我」是怎樣一個人,為什麼和別人會有不一樣的反應,意識則像時刻都在流動的運算程式,具有工具性質,它們都寄存在大腦和神經等物理存在裡。

關鍵是,即使今天我們已經有本事上天下海,還能教機器學會很多事情,我們對人類自身的心靈和意識的瞭解卻依然有限,未解之謎還有很多。比如,當醫生把一個人的大腦和身體分開,這個人的心靈和意識會有什麼變化嗎?如果把這個人的大腦移植給另一個人呢?──在後者的「新」大腦裡儲存的那個「我」,究竟是誰?

又比如,當我們處在睡夢中,意識卻可能繼續劇烈活動,夢中的「我」甚至登上了火星,這時候,我們的意識是留存在大腦裡,還是真的光速般去了火星?……

紐約州立大學心理學家小戈登.蓋洛普(Gordon Gallup Jr.)主持的「鏡子測試」表明,猩猩,大象和海豚似乎能認出鏡中映射是自己,這說明這些動物已聰明到具有自我意識,那它們也有心靈嗎,也有堅定不移的「我」的定義嗎?有沒有虔誠的信念和頑固的懷疑?相比之下更加常見的貓和狗平素也有相當不俗的智力表現,卻常常搞不清鏡中映射究竟是不是外來動物而把自己嚇一跳,如果不能確定它們是否也有明確的自我意識,它們又是怎樣界定自身和主人的相對關係呢?

最近我在工作之餘拜讀了耶魯大學電腦科學教授大衛.格蘭特(David Gelernter)的新書《心靈潮汐:揭示意識光譜》(The Tides of Mind: Uncovering the Spectrum of Consciousness),感悟頗深。在書中,格蘭特教授援引了馬塞爾.普魯斯特,弗蘭茲.卡夫卡,弗拉基米爾.納博科夫,歐尼斯特.海明威等許多作家的故事為例證,解析了創造力的潮汐狀週期性特徵:當人們處在光譜的上端,也就是意識的高潮期,就會聚焦於外部世界,側重邏輯推理和經驗記憶,而當人們落在光譜的下端,即意識的低潮期,就會偏向於內視心靈,在交叉混亂的敘事脈絡與夢境漫遊般的狂歡中捕捉創意的火花。

創造力確實並不僅僅在專注和冷靜的狀態下爆發。杜甫在《飲中八仙歌》裡說:「……李白鬥酒詩百篇,長安市上酒家眠……張旭三杯草聖傳,脫帽露頂王公前,揮毫落紙如雲煙。」若照常理判斷,喝酒會影響詩人與書法家的創作狀態,但在現實中,詩仙和草聖卻因為飲酒而進入到光譜下端,實現了創意的超常發揮。

這樣的案例還有很多:在完全失聰的情況下,貝多芬創作出不朽的經典《第九交響曲》;深陷精神失常的痛苦深淵,梵古創作出《向日葵》,《星月夜》等傳世名作。1864年冬,潛心研究苯結構而沒有進展的德國化學家凱庫勒在對著爐火打盹時,夢見咬著自己尾巴的蛇在他眼前轉動。醒來後,他寫出了苯的結構式,恰恰就是首尾相連一個環……可見,在受到某些特定因素影響時,大腦--特別是右腦--活動很不尋常,這當然不一定都有助於創意的發揮(更多時候應該只是胡思亂想),卻也有可能迸發出一些在正常情況下藏得很深,從未閃現的靈感。

我們當然可以好像很科學地說,當某些看似完全無關,並不搭界的思維被人的腦橋意外接在一起,創造力也由此而來。但這「科學」程度也只是好像而已,人類的精神世界到目前為止仍是一片遠在我們掌握之外而因此繼續值得我們保持敬畏的領域。

無所不在的創造力使人們無論在意識的高潮期或是意識的低潮期常常都能有所發現而收之桑榆,人類教師在傳道授業解惑之際也會注意因才施教,遇到某位學生不太能理解自己講授的知識就會考慮換一種教法,設法讓學生達至豁然開朗之境界。若是換成機器來教課,恐怕只能依循預設的程式來「灌輸」資訊,至於隨機應變,觸類旁通,舉一反三的能力,那是沒有的。

電腦的工具性本質:中文房間試驗

繼續推論--首先,今天的人工智慧仍舊很弱。「中文房間」(The Chinese room argument)是上世紀八十年代由美國哲學家約翰.塞爾(John Searle)提出的一項思維實驗。假設在一個密閉的房間裡有一個人,只會中文的你僅能通過小紙條和房間裡的人交流。當你發現傳回來的紙條上,你的每個問題都得到了語意確切的中文回復,這時你還會懷疑房間裡的人是否懂中文嗎?事實卻是,房間裡的人根本不懂中文,他擁有的不過是一套假設涵蓋了所有中文問答的工具,包括中文字條(資料庫)和如何使用這些字條的手冊(程式),通過這套工具就能正確找到你要的回答而「回應」你的問題,卻同時對談話內容一無所知。

「中文房間」實驗很好地說明了電腦的工具性本質:電腦雖能完成一些特定的任務,但並不代表電腦就能理解這些任務--今天的AI幾乎都屬於這一類。

中文房間影片

更直白地說,無論是Skype Translator即時語音翻譯,還是Watson,歸根結底都屬於弱人工智慧(Weak AI)範疇,不是基於對信號和資料意義的理解而生--它們就像「中文房間」中擁有工具的人,只是資訊的處理者,卻無法真正理解接收到的資訊,更談不上擁有發展出意識的潛能。

對弱人工智慧有兩種定義,一是聚焦單一任務本身--所以它又稱為狹義的人工智慧(Narrow AI),二是只有結果沒有理解。不過,弱人工智慧其實並不弱,它也是很有價值,有益於用戶的。若能與感測器網路,大資料等,雲計算等技術結合,弱人工智慧還是可以具備超越人類的某些能力,因為它本身就是一個專家系統,實際上在經濟,科技,民生等各領域都大有可為。

其二,目前看來,強人工智慧仍舊遙不可及。我在卡內基梅隆大學的導師羅傑.瑞迪(Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy)曾任卡內基梅隆機器人研究所創始主任和美國人工智慧協會主席,主攻人工智慧和機器交互研究,開發出全球第一台具有連續語音辨識能力的系統,因在大規模人工智慧系統之設計與構建的先驅性貢獻而於1994年獲得圖靈獎。

瑞迪教授的老師是約翰.麥卡錫(John Mc Carthy)--1956年,在美國新罕布夏州的達特茅斯學院舉辦的一場學術會議上,約翰.麥卡錫首次提出了人工智慧(Artificial Intelligence)的概念,因而被後輩學者尊稱為「人工智慧之父」。

我的兩位老師都認為,今天業界所做的「人工智慧」研究與當年他們的創新思路是有分歧的。若按當前的主流路線,弱人工智慧只能在專用的,受限制的軌道上越走越遠,若要人工智慧由弱變強,還得回到認知論的經典道路上。

強人工智慧何時才能成真?

與弱人工智慧相比,強人工智慧(Strong AI)是真的能夠理解信號與資料的意義,並由此具備人類所有或大多數的能力。但是這種通用的智慧其實也可能很弱,就像人類很難同時對所有的事情都精通,也不可能一直保持著意識的高潮,通用人工智慧可能具備很多能力,但每一樣都很弱。但另一方面,正是因為這些不完美而讓人類的存在如此微妙,並在不完美中迸發出各種奇思妙想。

有人問過約翰.麥卡錫,強人工智慧何時才能成真,他的回答很耐人尋味:也許5年,也許500年--我的看法是,在理論基礎尚不完備,對人的意識和創造力尚未充分瞭解的前提下,在架構與平臺暫無標準,應用探索剛剛開始的前提下,恐怕真需要等上500年,強人工智慧的萌芽才會鑽出土壤。

畢竟,人的大腦,心靈,意識是如此的玄妙,以至於人類自己或許永遠也搞不清楚,更何況是無機體的機器呢?

對此,大衛.格蘭特的觀點是,電腦可以類比理性思考,但很難具備真正的意識,意識不屬於電腦,只屬於有機體。我認同這個觀點。心靈,意識和創造力有極大的關係,很多人的創新來自激情而不是理性。這就意味著我們幾乎不可能造出擬人的,有意識的機器。從演算法,意識到創意,人工智慧若要向更高的智力與智慧階梯躍進,就要踏踏實實一步步跨越這些障礙。

其三,人工智慧並不可怕。電腦是有史以來人類最偉大的發明創造之一,它可以被賦予人類發明的不同演算法,進而不斷掌握新的能力--很強大不是嗎?但更強大的人類創造物也還有一些,比如核武器和太空梭。所有這些機器都可以被人類利用做各種不同的事,至於究竟是好事還是壞事,只由其使用者的心靈和意識決定--科幻小說作家阿西莫夫提出的「機器人三定律」,從表面上看像是用來約束未來的人工智慧機器人,但究其實質,每一條何嘗不是對人類創造者的警示?


我們應該擔心的,不是人工智慧將會強大到顛覆人類統治的地步,而是即便人工智慧被越來越多業界領袖企業寄予厚望,不吝資源而加速研發,但迄今為止相關領域的技術進步仍不足以孵化出真正擁有創造力,能夠通過自我學習解決未知問題,提出新思維的機器。

人類與機器的共進化(Co-Evolution)

不過,令人欣慰的是,人工智慧正在與機器學習和大資料構成一個足以改變未來的技術「鐵三角」;隨著我們的探索趨向縱深,在不久的將來,這個"鐵三角"將有可能像PC+互聯網那樣徹底改變人類的生活格局和商業版圖。

總而言之,人類創意無限的右腦+機器的最強左腦,這才是賦能未來的最佳路徑。唯有潛力無窮盡的人腦才能催生出更先進的演算法和能力進化更快的「聰明機器」,人類也因為有了聰明機器的幫助而不斷進化,加深著對自身的瞭解,對電腦技術的理解,以及對更多未知領域的探索,從而實現人類與機器的共進化(Co-Evolution)。

本文由微軟授權轉載自微軟亞洲研究院新聞中心

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關鍵字: #人工智慧
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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。
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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
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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
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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
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「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。
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方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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