推薦序一
踏入神之領域的未來
《數位時代》編輯總監╱盧諭緯
一切不再是電影故事的想像了。
記得好萊塢電影《獵殺代理人》(Surrogates),外頭行走的是仿真機器人,然後本尊坐在家裡控制著「自己」的行動,哪個是真?哪個是假?究竟誰是主體的疑問,引發混亂對戰;《鋼鐵人》(Iron Man)主角史塔克的管家賈維斯,比起女主人小辣椒,更能準確且忠實的滿足史塔克的需求;還有《雲端情人》(Her),男主角西奧對智慧軟體的愛戀,交雜著未來科幻和傳統浪漫的情節,直探人心最微妙的情感需求。
當各式硬體加入了人工智慧,從數據歸結中推論出最接近理想狀態的做法,產品也就有了靈魂。學習、塑造、改變、進化,幻境即是真實。亞馬遜推出了智慧語音家電Echo,能幫你買達美樂披薩、叫優步(Uber)的車子,還能用點評網站幫你找家好餐廳!不僅如此,從蘋果的Siri為起點,包括臉書、LINE、微軟,都推出了聊天機器人,進入對話,就開始互動,甚至微軟的聊天機器人「Tay」才上線一天,就學會說出充滿種族歧視的言論與髒話,緊急被下架處理。還有日本機器人學者石黑浩開發的人型機器人,已經登上舞臺,與真人演出舞臺劇。
再看2016年3月,人工智能電腦AlphaGo與世界棋王李世乭的對弈,最後以四勝一敗獲勝,被打敗的不只棋王,其實我們也跟著心驚,就連比爾.蓋茲(William Henry Gates)、全球知名物理學者史蒂芬.霍金(Stephen Hawking),都提出了他們的憂慮:舊的社會模式將一去不復返,新的規則開始主宰這個世界。
當真實與虛幻的界線消失,影響的就不僅僅是科技面的應用問題,而是人類該如何自處:工作會不會被取代而消失?人類的能力該如何提升與之競爭?樂觀者認為,科技的進步,會將人類從勞力中解放,邁向更具創造力的境界,生活會更加精準有秩序;悲觀的人認為,人類會走向終極的奴役,找不到生存的意義。
說答案太困難,因為我們其實還沒有搞清楚,究竟是如何走到了這樣的智慧時代?我們也還不知道,技術發展可以走得多快?這場真人與機器之間的模仿遊戲,不能勝之不武,就算真的敗了也要有理。
哪些關鍵技術突破造就人工智慧的飛躍?面對這樣一個轉折的時刻,誰會率先發現並促動科技奇點?谷歌、蘋果還是亞馬遜,或者該企業還躲在沒被看見的角落?許多相關疑問、擔憂,在這本《下一個統治世界的企業》裡,可以找到一些思考方向。
我們似乎越來越接近這個人工智慧爆發的臨界點,它對人類事務的影響也越來越大,有一天它將成為人們的共識,但如同石黑浩所言:「我有興趣的是人,是我們自己。」關鍵不是機器學習的技術,這本書最大的意義或許也正在於此。當我們已跨入這個姑且可稱之為神之領域的未來,雖然無法回頭,但當我們能夠更理解作為一個人的位置,了解技術的能力與限制,就可以走得更穩健一些。
推薦序二
要在三十年後的世界存活,你一定要讀這本書
奇點大學(Singularity University)臺灣第一人╱葛如鈞(寶博士)
回想兩年前在奇點大學,第一次接觸到深度學習的概念和實作,大受震撼。透過幾行程式,深度學習就能突破影像辨識領域卡了十幾年的瓶頸;透過幾個開放原始碼的計畫,我就能輕易讓電腦分析我在NASA園區透過穿戴式相機所記錄的九萬多張照片,運用於新創公司Memora(Memory+Camera);當谷歌運用深度學習人工智慧,就能讓自動駕駛汽車開得比誰都快、圍棋程式下得比誰都好……我不得不開始思考,三十年後,深度學習人工智慧,會不會變成新世代的注音符號?成為每個青少年在學校裡都要學習的基礎知識?
如今,或者三十年後的今天,路上的車,家裡的燈,廚房裡的用具,全都可能變成人工智慧的一部分,當電燈不亮、汽車不動,也許不再只是線路不通而已,而是哪個電燈或汽車的上游人工腦出了問題!
三十年後的人們,若是對人工智慧沒有基礎認識,會不會就無法理解交通的運行、資金的運轉,甚至社會的運作?這並不是危言聳聽或誇大其辭,想想看,今天許多人們也許尚未察覺,他們每天花了大把金錢看的好萊塢電影,早已開始運用大數據和人工智慧決定劇情;大家每天花大把時間滑來滑去的手機,上頭的臉書或是網路文章搜尋結果,通通都是人工腦運算出來的;今天股市漲跌幅裡,很可能超過一半的操作,都是由電腦程式自動決策的快閃交易(High-frequency trading,簡稱HFT)所帶來的。今後,人工智慧只會更大幅度的滲入生活,我們一刻不得緩,必須開始面對、理解、接受,與它一起生活、共同合作。
人工智慧是門太古老的學科,深度學習又竄起得太快,不易說明。回到臺灣以後我雖然到處推廣,但對於可能給社會帶來最大衝擊的人工智慧(尤其是深度學習的人工智慧),一直不是很能清楚說明。所幸這本《下一個統治世界的企業》,完整蒐集了最新的產業消息、學術研發突破,裡頭許多認知都是近期幾位真知灼見的專家所看見的趨勢,例如,大數據和物聯網本身不是重點,如何運用人工智慧分析這些數據及遍布的網絡資料才重要等。
更厲害的是,本書連人工智慧對社會結構和人類生存可能帶來的經濟、社會甚至哲學的影響都涵蓋了。除了幫助讀者更了解深度學習、人工智慧的基礎,更帶領大家搶先神遊至那個不可逆的AI大未來,進行一趟完整的思考旅程。
對於我這樣的「新科技傳教士」而言,它更像是一本幫助我布道的經書,替我把大腦裡的思考和對人工智慧的認識,企圖提醒臺灣人更重視此領域的想法,完整的呈現出來。
我不確定讀者諸君讀完本書後的感想會是什麼,但我很能肯定的是,本書已經確定成為我介紹人工智慧、深度學習等新興概念時,不可或缺的參考及推薦讀物。期望透過此書的出版,臺灣能有更多人積極投入這個足以改變人類——或如同賈伯斯(Steve Jobs)所說「足以撼動宇宙」的新方向,一起找尋人類智慧與機器共存的新邊疆。
前言
人工智慧正取代人力人腦。「識者」生存!
近年來每到春天,將棋電王戰(按:將棋為日本的象棋,將棋電王戰為日本將棋界近年和軟體公司共同舉辦的比賽)就備受注目。內建人工智慧(AI)的電腦將棋軟體,和一向勝券在握的職業棋士對弈,然而在2013年、2014年,職業棋士連續兩年落敗。2014年的成績甚至為一勝四負,可說輸得相當難看。
因此,大家都很期待從「名人或龍王戰」脫穎而出的冠軍能參與賽事。負責遴選電王戰選手的日本將棋聯盟,在經過一番慎重的選拔之後,終於為2015年的電王戰選出了五名年輕參賽者,其實力不輸各賽事歷屆冠軍紀錄保持人,足以和電腦將棋軟體抗衡。
當時電腦將棋協會曾針對此賽事表示,2015年的電王戰,如果將棋軟體再次獲勝,便毋須再與各賽事歷代冠軍紀錄保持人對弈,而直接宣布獲勝(按:2015年的將棋電王戰最後由人類獲勝,終止了將棋軟體的勝局,但在2016年四月的賽事中,將棋軟體再次擊敗了人類)。電腦將棋協會之所以會這麼說,是因為2015年這場比賽,是棋士(人類)和將棋軟體(電腦)最後一次對弈;從2016年開始,比賽形式將改成由棋士和電腦組隊進行雙打賽(Tag Team Match,即二對二的比賽模式)。
因此,過去那些致力開發將棋軟體的電腦科學家和技術家們,接下來應會捨棄將棋、改為鑽研更深奧的圍棋,企圖再次稱霸業界。因為他們認為「從過去成長的曲線來看,電腦即使無法戰勝冠軍棋士,也足以打趴第一流的頂尖棋士了」。
由此看來,人類擅長的領域已逐漸被電腦、人工智慧、機器人入侵了。姑且不談將棋、圍棋這類傳統遊戲,由IBM研發的人工智慧電腦「沃森」(Watson),現已被用來參與企業的經營判斷、銀行的客服業務,而谷歌(Google)與其他世界知名的汽車製造商,更如火如荼的開發自動駕駛車(autonomous car,又稱無人駕駛車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人)。
另外,美國多家通訊社、出版社,更早已邁入利用文書軟體撰寫報導的時代;而日本國立資訊學研究所(National Institute of Informatics),還開發了專門挑戰東京大學入學考試的電腦。據說在不久的將來,擁有自主意識、可認識外界環境、並靈巧移動的次世代機器人,也即將被大量投入工廠、倉庫等與物流相關的工作現場。
到底是什麼力量能讓電腦科學、人工智慧有這麼突破性的發展?最重要的原因在於人工神經網路(Neural network)的技術革命。
人們直到1940至50年代,才開始研究人工神經網路,簡單來說,就是「模仿大腦結構工程,由無數神經元(Neuron)所組成的網路人工智慧」。但事實上,以大腦為模擬對象的範圍,只占了整體系統的一小部分,其餘大部分仍為數學型技術的集合體。
換言之,那時候人工神經網路的實際狀態,與其說是腦科學(即神經科學),還不如說是「數學的產物」,發展速度非常緩慢,可應用範圍也僅限於幾種個別用途。
但邁入2006年之後,情況有了改變。從這個時候開始,腦科學的研究成果(例如,大腦視覺皮層[Visual cortex]的資訊處理結構等)終於正式被應用至人工智慧開發,大幅提升了電腦、智慧型手機用以識別聲音、影像的「模式識別能力」(Pattern recognition,即圖形辨識能力)。
這種技術被稱為「深層神經網路」(Deep Neural Networks,簡稱DNN)或是「深度學習」。谷歌、臉書、微軟、IBM等世界知名的高科技企業,現在都爭相開發這種最先進的人工智慧。因為此技術擁有極高的泛用性(通用性),不會只停留在模式識別的階段,今後在自然語言處理、機器人工學等各種領域的應用指日可待。現在,已經有人考慮將這種技術導入自動駕駛車的研發,一旦此技術成功被安置在上頭,必定能一舉提高自動駕駛車的運作性能和安全性。
但是,上述的研究只不過是開端而已。現在,在歐美及日本,政府都投入巨額預算,進行各種企圖解開人腦全貌的科學計畫。今後,如果能透過這些大型專案深入了解人腦,並早日將成果導入各種神經網路的應用,超越你我想像的人工智慧就有可能登場。
這種人工智慧最大的特徵,便是能把人的強項和電腦的強項加總起來。人腦的最強之處,就是擁有「透過學習成長的能力」。而擁有融合腦科學成果的深層神經網路先進人工智慧,就具備了這種學習能力。一般稱之為「機器學習」。
以前的電腦或產業用機器人等,雖然對於計算海量數字或重複單調的作業很拿手,但畢竟還是只能靠人類設計的程式才能動作的單純機械。然而,今後內建了最先進人工智慧的電腦、機器人,除了既有的強大計算能力外,還能自行吸收各種虛擬、現實世界裡的大數據(Big data),並透過機器學習自主進化。
不過,這樣的變化有好有壞。好的一面在於,超越我們想像的智慧型產品將不斷推陳出新。今後各種機器或服務,將不再需要人類親自操作,光靠自己的力量就能學習、並主動替人類效勞。這種改變除了能大幅提高生活的便利之外,也會為替以高科技、汽車、機器人為首的各種商業模式,帶來難以估計的影響。
而壞的一面則是,人工智慧的進化無法預測。換句話說,「可透過自我學習並進化的人工智慧」潛藏著高度風險。意即,人工智慧的發展,有可能會完全和人類預計的方向背道而馳。最近,各種擔心「高度發展的人工智慧一旦失控,會讓人類走向毀滅」的謠言四起,原因就出在這裡。此外,還有更多人憂心「人工智慧將剝奪人類的工作機會」。
曾經不過是科幻情節的各種威脅,如今已逐漸浮上檯面,且極有可能成為事實。例如,著名的物理學家史蒂芬.霍金(Stephen Hawking)博士、以及微軟創辦人之一比爾.蓋茲(William Henry Gates) 等有先見之明的知識分子,都已紛紛針對高度發展的人工智慧提出警告。
人工智慧或許真的替生活帶來了無窮的便利,然而一旦使用錯誤,或許就會成為毀滅人類的幸福工具。深入了解已開始自主進化的人工智慧,並摸索該如何應對這種變化,正是本書出版的最大目的。
人工智慧正逐漸取代人力人腦,唯有「識者」能夠生存。希望大家讀完本書之後,都能收穫滿滿。