How it works知識大圖解 國際中文版 11月號/2017第38期 (電子雜誌)

機器人崛起

對多數人來說，「人工智慧」（AI）這個詞會立刻讓人聯想到末日般的畫面。畢竟，在電影中，我們早看過當人類發展超出掌控時的不變下場。只要有人打造出能真正思考的機器──有感知能力的「覺醒」機種──那麼人類就玩完了。如果這個聰明的機器不喜歡我們行事的方法，那該怎麼辦？若它有其他想法，又該如何處理？
多年來，這類猜想催生出眾多科幻作品，儘管《魔鬼終結者》片中對AI的刻劃十分嚇人，但AI其實較可能幫助人類，而非加以傷害。不過，由於史蒂芬．霍金和伊隆．馬斯克（Elon Musk）等頂尖科學家和技術專家一再警告AI的潛在危險，因此你若對AI仍有疑慮，也屬情有可原。
為了充分瞭解AI的驚人潛力，我們得先釐清關於它的諸多誤解。首先，應考慮如何能使機器擁有智能，以及它們怎麼進行思考。AI一詞於1956年出現，可用來代表計算能力領域的多項技術。科技公司在展示新品時，常會用到該詞彙，但這些產品所觸及的「智慧」層面卻大相逕庭。
在多數情況下，AI已成為行銷昂貴電腦程式的誘人說詞；然而，有些電腦是真的具有學習能力。其中最複雜的目前僅適用於股市、科研領域，以及日漸複雜的電玩世界。你可能會認為，預測公司淨值、用遺傳密碼建構模型，以及稱霸遊戲世界得採用完全不同的AI才行，但它們其實都能以相同的基本架構來實現。
真正的AI仰賴機器學習原理來運行；本專題將進一步探討不同的機器學習類型。透過機器學習來運行的電腦程式與其他多數程式差別甚鉅，因為你毋須告訴程式該如何做事──而是展示給它看。假設你想要一個能從腦部掃描中發現異常的電腦程式，若使用傳統程式，你得編寫極為嚴密詳實的規則供程式使用；如使用機器學習程式，你只須給程式各看數千張正常與異常的腦部掃描圖，然後讓程式教會自己識別異常。
比起傳統程式，機器學習法顯然更占優勢，因在執行指定任務的成效上，電腦很可能比程式工程師更優異。而最令人興奮的是，科學家正著手打造這樣的程式。
不過，這些能幫助我們打理日常生活的AI並非全是明日科技。事實上，我們已能享受它們所帶來的好處。從微軟的Cortana語音助理，到Google和Facebook提供的大型服務，背後都有智能程序在運作，好引領我們穿梭於網路中。它們瞭解我們的興趣與好惡，並為每個人量身打造合適的廣告和建議。然而，儘管會做的事情很多，但它們仍屬於所謂的「弱人工智慧」（narrow AI）──完成特定任務的能力遠勝於人類，但卻無法執行任務以外的事情。

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