站在A.I.時代的交叉點:人類真的會被取代嗎?

撰文: 鄭祉愉     攝影: 李浩賢

30 Sep 2017

http-%2f%2fa-amz-mshcdn-com%2fwp-content%2fuploads%2f2016%2f02%2fkasparovdeepblue-13(法新社提供)

1997年5月11日,是一個充滿象徵意義的日子。世界國際象棋冠軍卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)第二次對戰IBM超級電腦深藍,勢均力敵,直到決定性的第六局,最後一子落下,電視上的他憤怒得一擺手而起,劃出了歷史分水嶺─人工智能歷史上第一次贏了人類。

2017年5月27日,輪到圍棋。繼去年3月前世界冠軍韓國選手李世石以4比1敗北,人機大戰再次在中國上演,由十九歲世界排名第一的柯潔迎戰Google開發的AlphaGo。賽前信心滿滿的他,初局之後,改稱AlphaGo為「圍棋上帝」,到第三局,因一個失誤,更當場哽咽二十分鐘,不久投子認輸。

賽後人工智能論壇,Google旗下的人工智能公司DeepMind創辦人Hassabis斬釘截鐵地引述Kasparov回憶錄中的話說:「深藍是結束,AlphaGo是開始。」

到了第三局,柯潔顯得一臉頹喪。(法新社提供)

解開智能之謎:
更重要的任務

「DeepMind目的只有一個:解開智能之謎(solve intelligence)。」Hassabis的野心顯而易見。DeepMind四百人員工,約有二百五十人是科學家,雲集世界頂尖的神經科學和人工智能科學等各種專家。Hassabis本身深諳國際象棋,編寫過銷量數以百萬計的遊戲Theme Park,同時是倫敦大學學院的認知神經科學博士,獲獎無數。

AlphaGo橫空出世,被認為加快了人工智能的進程至少十年。AlphaGo研究團隊的領隊David Silver說,一直都有人利用遊戲作為人工智能的測試點,但是圍棋被認為是最終挑戰。他指出,利用可連結圖像的卷積神經網絡(convolutional neural network),AlphaGo就能透過閱讀棋盤,累積足夠龐大的數據。

國際象棋下每一子,延伸出24種可能性,而圍棋有200種。圍棋計算3步等同200的三次方,500步等同200的500次方。(Credits: Deepmind影片)

關鍵的技術突破是「蒙地卡羅樹搜尋法」:圍棋的每一步都可以延伸成遊戲樹(gametree),這種手法建基於概率,可以模擬每一步棋帶來的結果,計算最有效率的步法。加上深度及強化學習,以策略網絡(policy network)探索可行落子位置的概率分佈,再以價值網絡(value network),以勝率為標準,預測落子後的結果。機器接受長期訓練,形成看起來好像具備人類的直覺判斷,甚至在下棋過程,下出了出人意料、精采絕倫的妙手。
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AlphaGo所用的演算法(Credits:《自然》期刊)

Hassabis感嘆,第二局開頭一百子是人類與AlphaGo實力最接近的水平。去年李世石仍能下出反敗為勝的妙手,今日的Master版AlphaGo可以讓上一代三子,賽後公開的六十張棋譜,被譽為「圍棋聖經」。被譽為棋類智力最高考驗的圍棋,終被人工智能征服,「奇點」出現。

「遊戲只是訓練,建立AlphaGo只是為了造出計算機通用系統(general purpose of system),做到更多的事,深藍是專門為了下國際象棋而設計,亦只能下棋,而我認為,未來我們會見到更多,人類與機器聯合的力量。」Hassabis說。

賽後AlphaGo宣布退役,他說DeepMind未來會將精力放在研究「真實世界的問題」。

「我們認為通用人工智能(A.G.I.)是超越一切的解決之道(meta-solution),今時今日,資訊數據超載,系統極為複雜,難以明白;當你想到全球暖化、經濟或疾病問題,AI會是解開癥結的必要答案。」

搜集大量醫療數據
決定病人生死

IBM贏了國際象棋世界冠軍,Google贏了圍棋世界冠軍,作為先行者,IBM同樣決定優先處理「真實世界的問題」。

「有多少人在乎棋賽?」IBM研究全球實驗室副總裁Robert Morris反問。他曾負責領導研發深藍,早前來港參加亞太創新峰會。二十年前的深藍,依賴人類專家定義的價值函數去進行相關運算,與其說接近人腦,不如說更接近一台高效能的計算器。IBM志不止此,每年投放超過六十億美元在研發上,將人工智能量產化,極力在商業上推廣應用人工智能。該公司開發的人工智能系統Watson,能以自然語言回答問題,至今有數以千計企業付費使用。該公司在網站開放API供免費應用,預計明年用戶超過十億。

2011年,Waston參加美國老牌智力問答遊戲電視節目《Jeopardy》(主持人給出答案而參賽者必需由答案推斷出本來的問題為何),毫無懸念地戰勝了人類。

(法新社提供)

「深藍是運算密集式的(computational),到頂了,現在數據密集,更厲害。有許多人問我們要不要繼續下圍棋,但Jeopardy可以讀成千上萬的文獻,瞬間回答任何一條問題,而這不是所有人想得到的答案嗎?」他續指,Watson已在世界上五十八個醫院系統中應用,針對癌症病人,按病歷,然後詳細按頂尖專家所定的步驟,從世上二千七百萬篇醫學文獻,抽取最為相關的文獻和診斷方案,足以在只有一千名腫瘤專家的印度,輔助最基本門診使用,決定生死。Google Brain和DeepMind也有相近與健康攸關的計劃,例如利用深度學習圖像技術,遙距篩檢視網膜狀況,診斷糖尿病患者因網膜病變而導致失明的風險,及早診治。

今年年初,日本富國生命保險採用WatsonExplorer系統後,裁去三十四名員工,執行保險索賠工作,部分保險公司亦相繼跟隨。

在人工智能領域,美國的Facebook、蘋果,以至來自中國大陸的百度、騰訊等科技巨頭,已經爭相加入戰團。Robert Morris擔心,政府若不做好準備,未雨綢繆,人工智能或會在部分領域淘汰原來的人力資源,最終引發「社會斷層」。

「有許多人以為,只要問Watson一條問題『如何改善生產鏈』,就會有答案,但沒有背景,沒有運作數據,其實Watson也不能回答。每個人都應該要知道A.I.可以做的和不可以做的,我們需要主動出擊,若果有職業要面臨被淘汰,就要在大學裏設立應對轉變的職業訓練。」他指出,各行各業都需要人工智能,很多職業都會迎來轉變,很多從業員要適應新的工作方式,因此,政府有責任及早再培訓現有人才。邁向新時代,管理、保存、釋放數據,以至網絡安全等範疇,將需要大量新職位。

雖然邁向新時代, 但Robert Morris認為人工智能獨立自行運作的程度受到很大限制,所謂A.I.取代人類,目前言之尚早。他更願意稱A.I.為Augmented Intelligence(擴增智能),因為其目的不過是提升人類的智能。「我們並非要取代醫生,而是幫助他們做更好的決定。」

don170605-1Robert Morris在科學團的亞太創意高峰會中演講

A.I. vs人類:
誰的創意比較厲害?

英國媒體BBC曾以《Will a robot takeyour job?》為題進行報道,探討哪些工作更容易或更難被機械人取締。報道指出創意、社交能力以及與情感溝通相關的工作,將最難被取代。事實真的如此嗎?

翻閱最近的新聞:「A.I.詩人」小冰現身,《Daddy’s Car》成為第一首由A.I.創作的流行歌,日本一本由A.I.寫的小說差點獲得文學獎……美國網上新聞媒體《商業內幕》(Business Insider)製作了一個「驚人」的A.I.進程時間圖表,內容包括在憤怒鳥遊戲中取勝、進行外科手術、寫出一本暢銷小說……。《商業內幕》預料2066年之前,A.I.將全面取代所有人類任務。也許,潛意識中,我們早將人工智能當成我們的競爭對手。

don170607%e7%a5%89%e6%84%89-15Google機器學習101課程

夏睿文(David Ha)是香港人,三十多歲時,他辭去高盛高薪厚職的投資銀行工作,轉而鑽研機器學習, 他寫的Blog後來得到Google注意,還邀請他成為Google Brain的訪問學者。

他啟發Google開發Quickdraw(你猜我畫),那是一個辨認塗鴉物件的圖像辨識App,只為收集人手繪畫數據,發展出SketchRNN程式——透過演算法,自動補足畫作未完成的部分,比方在兩邊畫豬和巴士,機器會自動補完中間空白的創作過程,創造出新的草圖,如此類推,能畫出新的瑜珈姿勢等等。

此外,SketchRNN又能利用插值方式(interpolation methodology),產生由數十個衍生圖組成的網格。利用Google平台TensorFlow,機器更可「創造」出全新的漢字。

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他參與的Magenta計劃,致力研究人工智能的藝術表達方式,包括音樂和繪畫。

藝術家飯碗會被搶走嗎?他搖頭,指出約要三千張畫才可以訓練機器畫貓,「問題在於編集大型專業數據庫非常困難,那些數據全部都要靠人手繪畫」。Magenta也有其他project,如Nsynth,這個項目是將不同樂器的聲音組合成從未聽過的聲響。「機械學習有novelty search的概念,即是以創新為目標,但最終還是由人類評鑑。」

創意會被人工智能攻陷嗎?「機器可以創新,但創意沒有勝負這回事,AlphaGo有贏有輸,圍棋環境是有很大限制的,然而創意複雜得多。」

A.I.的終極能力如何,一直是業內業外人士關注的重點。DeepMind創辦人Hassabis在峰會上總結說:「追求人工智能(general intelligence)過程之中,或者可以解開人類思維之謎,如意識、夢以及創意,以及真正明白人類的能力所在。」今年7月,DeepMind發展出一個名為想像編碼器(imagination encoder)的機器,雖然只是讓機器預想積木遊戲的合適擺法,但他們在官方網站宣稱有「想像力」的機器比沒有的表現更好。

don170607%e7%a5%89%e6%84%89-29夏睿文寫的Blog中,可以讓人點選不同的圖案,再由演算法融合成新的抽像畫。

什麼工作不會被A.I. 取代

人工智能來勢洶洶,在許多領域上的準確度都超過人類能力,比方CT掃描、交通燈辨識等。牛津大學一項研究指出,未來二十年,近半美國工作會被自動化,部分傳統專業工作,如會計師等高度精準的計算行業,也「難逃一劫」。科技公司雖然口徑一致,相信人類與人工智能會無縫合作,但看過圍棋高手柯潔因挫敗而崩潰一幕,不少人心有戚戚然。

去年9月,Facebook、Google、Amazon、Microsoft與IBM等五大科技界巨頭聯手成立Partnership on AI,還邀請了各NGO組織、社會學家共同參與議題討論和行業標準制定。曾擔任微軟和Google高層的A.I.專家李開復,在其著作《人工智能》一書透露:「超級人工智能誕生並威脅人類這件事發生的概率是非常小的。」他認為威脅論的出現,是因為「大眾習慣將人工智能人格化」。他批評霍金、Elon Musk等人混淆人工智能不同領域的標準,過於主觀武斷:「在弱智能(weak A.I.)時代,我們對什麼是智能的認知本來就是缺乏深度的。」他認為有些工種會未來被取代,如駕駛司機、股票交易員、會計師、整理拼湊資料的記者以及許多負責檢測診斷疾病的醫生等,但深度報道的記者、研究新藥的醫生將不會被取代。

步入大航海時代,A.I.仍是一連串的未知之數。

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