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由空中樓閣成為現實,人工智能歷經千百年起落跌宕。「AI:人算不如機算?」系列來到最後一期,《中大通訊》特意爬梳史料,以年表方式呈現人工智能在世界各地及中大的發展脈絡。我們亦請來計算機科學與工程學系系主任金國慶教授指點迷津,解答十條關於人工智能的熱門問題。
人工智能到底是甚麼?有統一的定義嗎?
「人工智能」一詞為時任達慕斯大學數學系教授的電腦科學家約翰・麥卡錫(John McCarthy)於1956年所創。當時麥卡錫教授等人正進行研究,探討以機器精準模擬人類各項智能的可能。簡而言之,人工智能旨在讓機器模仿人類工作,執行視覺感知、語言運用、運籌決策等任務。
人工智能有哪些不得不知的概念?
人工智能的核心概念之一是機器學習
(deep learning) 。所謂機器學習,就是指機器利用各種演算法分析數據、揣摩事物法則,以作出合乎常理的決斷。而機器之所以能學習學習,則有賴於一種名為神經網絡(neural network)的電腦系統。神經網絡一般由一連串名為人工神經元的數學模型組成,模擬人腦神經。針對人工智能的研究五花八門,當中以自然語言處理(natural language processing,簡稱NLP)為熱門之一。此範疇的目標在於讓機器學習人類語言並領略箇中規律,從而懂得處理情感分析、文本分類、問答生成等牽涉語音和文字的工作。
哪些國家對人工智能的發展舉足輕重?
美國是人工智能發源地,一直領先群倫。歐洲各國亦時有新猷,如因擊敗職業圍棋棋手而成國際焦點的英國人工智能程式AlphaGo。近十年中國急起直追,在人工智能研究和專利方面名列前茅,並銳意將人工智能引進各行各業,獨佔鰲頭。
日常生活中,人工智能有何用途?
人工智能的用途多不勝數,但大致可分為強弱兩類:弱人工智能泛指用以處理簡單工作的程式,如Siri之類的虛擬助理和網絡上各種即問即答的聊天機械人;強人工智能則指能夠執行複雜任務的器械,如無人車與服務型機械人。
人工智能有何好處?
人工智能無疑能改善人類生活,整個社會都能受惠。譬如無人車可令交通更為暢順,並為旅客提供多一個選擇。而配備人工智能的機械人亦可代我們執行拆彈、深海探索、能源開採等艱險工作,減少傷亡。
人工智能蔚然成風,為我們帶來怎樣的挑戰?
人工智能對勞動市場的衝擊是其帶來的一大挑戰。無論在速度或準繩度上,機器很多時已勝過人類,不少原先由人類佔據的職位自然落入它們手中。
當然,機器仍時有失誤,何況孰是孰非,有時根本難以說清。這正是人工智能另一問題,後果可以十分嚴重。試想像一架無人車煞制失靈,前方有一老一幼的行人,系統應指令車輛轉向何方?而扭軚又可能傷及乘客,系統該優先保護何人?凡此種種,到頭來也許並無定論。
人工智能是否正把我們的工作搶走?
可以說是,也可以說不是。
面對重重複複的簡單工作,人工智能遊刃有餘,但這不代表人人都要失業。以會計為例,業內不少軟件已具備一定智力,足以應付基本工作,然而人類仍是不可或缺。要及早發現問題,還是要有個經驗老到、先知先覺的會計師坐鎮。又如面對面的溝通、與客戶打交道,機器也是力有不逮。
說到底,人類在很多事情上仍無法被替代。而隨着人工智能變得更為普遍,市場對受過相關訓練的人只會有更大需求。當然,我們也要勤於進修,方能把握人工智能帶來的工作機會。
但人工智能仍在發展,我們到最終會否還是被取代?
不會。須知人機之間,有着難以跨越的鴻溝。
人工智能乃針對特定工作而生,除此之外,甚麼也做不了。再者,機器只能以邏輯語言理解事物,行事墨守成規。反觀人類不只是一個程式或演算法,還有自主意識、能體察情感。而生命之所以多姿多彩,某程度上就是因為人類時時不按常理出牌,這也是人工智能所難企及。
人工智能前景如何?在人工智能時代,我們又該如何自處?
人工智能方興未艾,日後必會更為普遍,前景可謂一片光明。另一邊廂,我們或會怕人類的地位被動搖,然而危中自有機。機器確實會導致職位流失,但此消彼長,人工智能的普及也為不少人帶來出頭的機會,電腦科學家和數據分析師便是例子。
不是天才,也能學習人工智能嗎?
當然可以。
人工智能與很多領域都有交集,如電腦編程、工程、數學、統計乃至語言,不勝枚舉。這個大千世界,可說是來者不拒。當然,要學有所成,能夠明辨慎思十分重要,但若有志於此,這不見得是難事。
編纂/ronaldluk@cuhkcontents、jasonyuen@cuhkcontents
中譯/jasonyuen@cuhkcontents
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