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真真假假的人工智慧

  • 吳誠文
除了使用龐大的雲端運算資源模擬學習能力與取得大數據加速學習外,現在的目標是模仿腦神經學習能力的機器。全球真正的競爭才剛開始!(圖片來源:Pixabay)

電腦是人類發明的,不過我們早已知道人類再怎麼努力學習,在計算的能力上(包括速度、廣度與精度)已經遠遠瞠乎電腦之後,恐怕再怎麼演化也無濟於事。我們好像並不擔心,因為電腦只是人類的工具,聽命於人。

等等,是那樣嗎?人工智慧不是要超越一般人的智慧了嗎?撇開情緒、思想、感情等比較化學性的能力,我們一直慶幸還贏過電腦的重要能力之一是學習的能力,但是根據最近的種種跡象(例如下棋、圖形影像辨識、車輛自動駕駛、自然語言翻譯與對話等)顯示,這項能力似乎岌岌可危,就要被電腦的機器學習(Machine Learning)能力超越?一旦被超越,差距將像過去電腦計算能力的發展一樣,很快的人類學習能力將瞠乎其後。若是這樣,電腦還會一直聽命於人嗎?機器會自己學習而主宰一切嗎?

學習能力讓人可以從容面對前所未見的情境並決定下一步,這跟傳統電腦程式按照設定好的可能狀況與步驟依序執行是不一樣的。使用von Neumann架構的電腦執行人寫的程式是不可能真正具有學習能力的。但是,如果你擁有雲端超級電腦的運算資源,也有龐大的訓練資料,也許你的軟體已經可以模擬人或動物的部分學習能力,在某些特定條件的應用項目輕易地騙(或贏)過一般人。雖然這不是真正的智慧,但已經讓人感到害怕了。

更該讓人感到害怕的是,除了使用龐大的雲端運算資源模擬學習能力與取得大數據加速學習外,現在的目標是模仿腦神經學習能力的機器,顯然那絕非執行線性序列指令的von Neumann架構電腦,而是所謂的仿神經電腦(Neuromorphic Computer)。從矽谷開始,好像一夕之間全世界都在發展AI晶片了,全球真正的競爭才剛開始!

1971年巨人隊少棒國手,贏得威廉波特世界少棒賽冠軍。台大電機系1981年畢業,獲加大聖塔芭芭拉分校電機電腦博士。返國任教於清華大學電機系,曾兼電機系主任、電機資訊學院院長、學術副校長等。2007年借調至工研院主持系統晶片科技中心及資訊與通訊研究所,2013年獲經濟部國家產業創新獎最高榮譽—卓越創新研究機構獎,2014年歸建清華大學。曾獲IEEE Fellow、電機工程學會電機工程獎章、教育部學術獎、教育部國家講座主持人等榮譽。現為清華特聘講座教授。喜好吹奏薩克斯風,並擁有街頭藝人證照。