學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生
學習用機器思維來思考,強化自己的邏輯與AI共生

本文摘自《AIQ:不管你願不願意,現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代》,商業周刊出版

AI焦慮症? 找個方法跟人工智慧共存下去

前文已經提過,我們的學生對於人工智慧有多興奮、以及全球各大企業如何積極地投入AI的發展。但是,如果說所有人都對這些新技術如此看好,那可就言過其實了。事實上,很多人對於工作就業、數據隱私、財富集中、或是俄羅斯人擁有傳播假新聞的Twitter機器人等問題感到焦慮。還有一些人,其中最著名的是Tesla電動汽車公司和SpaceX太空探索技術公司幕後的企業家伊隆·馬斯克(Elon Musk),甚至描繪出更可怕的景象:機器人變得有自覺意識,發現自己不喜歡被人類統治,因此開始用矽拳來統治人類。

先來談談馬斯克的憂慮吧。他的觀點引起了許多人關注,或許是因為億萬富翁在談論AI時,大家都會特別注意吧。馬斯克聲稱,在開發人工智慧科技時,人類正在「召喚惡魔」,而智慧機器是「我們最大的生存威脅」。

讀完本書之後,你將可以自己決定這些擔憂是否合理。但我們想事先提醒你,人們很容易陷入認知科學家所謂的「經驗性直觀推論法」(availability heuristic)的陷阱,亦即依據個人經驗中最容易立刻聯想到的事例,來評估相關事件發生的可能性。就人工智慧而言,這些例子多半來自科幻小說,其中絕大多數都是邪惡的 ,諸如《魔鬼終結者》、《星艦迷航記》、或是《2001太空漫遊》。我們認為這些科幻作品的例子造成了強大的錨定效應(認知偏差),讓許多人接受了「邪惡AI」的說法,而不加以懷疑。

畢竟,我們有豐富的想像力能拍出這種電影,並不代表我們真的有實現的能力。至今,還沒有任何人有辦法打造具有一般智慧的機器人,像人類一樣聰明、或如「魔鬼終結者」一般。也許你的後代子孫會想辦法辦到,也許他們甚至能夠編寫程式機器人去威嚇伊隆·馬斯克的遙遠後代,但那將會是他們的選擇、也是他們的問題,至今檯面上都還看不到任何一點這種發展的可能性。現在以及可預見的未來,「智慧型」機器只擅長在其專門領域中表現聰明的一面:  

Alexa可以為你朗讀義大利肉醬麵的食譜,但是它不能替你切洋蔥丁,也肯定不會手持菜刀對你發脾氣。

無人自動駕駛汽車可以載你到足球場,卻不能做球賽的裁判,更不用說能夠自己決定要把你綁在球門柱上,踢球攻擊你的要害。

再說,現在就開始擔心機器人具備自我意識,就好比德哈維蘭飛機製造公司(De Havilland Aircraft Company)在1952年試飛第一架商用噴射客機時,就開始擔心超高速飛行至遠距星系的影響。現在擔心這些都還太早了,眼前還有更重要的事情需要擔心。比如,延續噴射客機的比喻,為現今所有「飛機」制定明智的政策。

制訂政策的問題連帶引出我們對AI更多合理、切身相關的疑慮。人工智慧會造成全民失業的世界嗎?未來的機器可以對你的生活做出重大決定,卻毋須承擔任何責任嗎?最聰明機器人的擁有者終會掌握未來的世界嗎?

這些問題非常重要,無論是在科技研討會議上、世界各大新聞媒體、以及大學同事午餐閒聊的話題中,我們聽到大家不斷在討論。我們必須事先聲明,你不會在這本書中找到這些問題的解答,因為我們也不知道答案。就像我們的學生一樣,我們對於人工智慧未來的發展十分樂觀,希望讀者看完這本書之後,也會認同這種樂觀的態度。然而,我們並不是勞工經濟學家、政策專家,也不是算命師。我們是數據科學家、也是學者,這意味著我們的本能就是堅守自己的學術路線,對自己的專業知識充滿信心。我們可以傳授人工智慧的知識,但我們無法告訴你未來世界的發展將會如何。

別被AI嚇到,生活上擁有它可是事半功倍

然而,我們可以肯定地告訴你,一些AI相關主題常見的論述觀點,都是不完整的。這些說法強調大型科技公司的財富和權力,卻忽略了AI不可思議的普及化和傳播發展。它們強調機器使用存有偏見的數據做出重大決定的危險,卻沒有意識到我們早已生活在人類決策偏見之下、或深受其害。最重要的是,這些論述十分關注機器可能剝奪人類的權益,卻忽略了我們將得到的回報,例如不同類型卻更好的工作、新的便利、免於苦差事且更安全的工作場所、更完善的醫療保健、更少的語言障礙、新的學習和決策工具,這些回報讓我們更聰明、更精進。

再來談談工作就業的問題。在美國,儘管人工智慧和自動化成為經濟發展的動力,從2010年到2017年,失業救濟人數仍持續創下新低。在中國,機器人自動化的步伐變得更加快速,工資卻連年飛漲。這並不代表AI沒有威脅到個人的工作機會。影響已然產生,也會繼續構成威脅,就像電動織布機威脅紡織工的工作、汽車取代馬車伕的工作一樣。

新技術總是會改變經濟所需的勞動力結構,造成某些領域的工資不斷下跌、某些領域則不斷飆升的壓力,人工智慧也不例外。我們強烈支持就業培訓和社會福利計劃,為那些被技術取代的人提供實質的幫助。或許正如許多矽谷老闆所想,全球化基本工資甚至可能成為解決之道。我們不敢妄下斷語,不過,AI未來將造成人類失業的這種論述,目前為止尚未完全得到實證的支持。

接著是市場獨占的問題。亞馬遜、Google、Facebook和Apple都是實力堅強的科技巨頭。最重要的是,面對那股強大力量,我們必須保持警惕,以免它被用來扼殺競爭或削弱民主規範。但也別忘了,這些公司之所以成功,是因為他們提供了人們喜愛的產品和服務;只有不斷創新,才會取得成功,這對大型機構來說,並不容易。此外,我們也看過許多預測,認為今天的科技巨頭將永遠保持主導地位,但其實這些預測通常無法印證過去,更不用說未來。

還記得戴爾(Dell)和微軟(Microsoft)曾經是電腦界龍頭嗎?還記得諾基亞(Nokia)和摩托羅拉(Motorola)獨佔手機市場的盛況,熱門的程度令人難以想像?還記得每位律師人手一支黑莓機(Blackberry)、每個樂團活躍於MySpace 社群網站、每台伺服器都來自昇陽電腦(Sun Microsystems)的年代?還記得美國在線(AOL)、百視達影業(Blockbuster)、雅虎(Yahoo)、柯達(Kodak)或是索尼隨身聽(Sony Walkman)?企業起起落落,時間不斷流逝,科技發明卻越來越酷炫。  

我們對於AI崛起有個實際的看法:AI時代己經到來,未來會更加速發展,不管我們喜歡與否,這些技術將帶來巨大的好處,也將不可避免地反映我們文明的弱點。因此,要加以提防,不管是在隱私權、平等權、現有的機構、甚至是還沒有人想到的東西,我們必須用明智的政策來應付這些危險。如果我們希望在「熱門話題」和140個字元的世界裡制定明智的政策,我們必須達到某種社會境界──在這個社會中我們可以平衡地討論這些問題、反思問題的重要性和複雜程度。本書不會進行這個討論,但如果你想在討論中充分掌握內容,本書會提供你所需的知識。

了解AI與數學運作,學習用機器思維思考,讓你開始有不同決定

在開始之前,我們認為有必要提醒讀者:在這本書中你會碰到一些數學問題。然而,就算你自認為對數學很沒天份,請不要擔心,人工智慧的數學其實是非常簡單的,我們保證你能夠掌握。同時,我們也向你保證,下一點功夫是值得的:如果你理解AI背後的一些數學運作,你會發現它不再那麼神秘難解。

我們本來可以寫一本關於人工智慧卻又不參雜數學的書,畢竟,若照我們一直以來所聽到的說法,你可以選擇數學或朋友,但不可能兩者兼得。編輯最初懇求我們採取這種方法,低聲嘀咕著:「每多一個數學符號就損失3千名讀者」、「每多一個希臘字母就損失5千名讀者」之類的。無論如何,我們的回應是:該死的不可能(no δαμυεδ way),根據經驗,我們對讀者的信心絕對不止如此。我們兩位已經教了40年的數據科學和機率,其中包括許多MBA碩士生和大學生;他們在來到課堂之前,滿腦子充斥著討厭數學這種可怕的病毒思想。

然而,當他們明白這些超酷的人工智慧應用程式,從Alexa語音助理到圖像識別究竟如何運作時,我們看到這些學生的眼睛興奮地發亮。說穿了,不過就是大數據的概率罷了。他們這才開始明白,數學方程式根本沒有那麼難以理解。最後,他們甚至感受到數學的力量,意識到在正確的環境下,學習用一點機器思維來思考,也就是運用數據和機率規則做出決定,甚至可以幫助他們成為更聰明的人。 

所以,在接下來的7個章節中,我們將為你介紹七位精彩可期的歷史人物,每一位都有重要的經驗可傳授,告訴你為什麼聰明的機器需要聰明的人,反之亦然。你將會得到更高的AIQ和全新的領悟、讚歎人類多麼聰明,能夠將自己的創意構想和科學技術完美融合在一起。

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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