《AI思維》:人類的「第二次進化」已經到來,我們稱之為「AI孿生」

《AI思維》:人類的「第二次進化」已經到來,我們稱之為「AI孿生」
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我們想讓你知道的是

本書以大量實際案例說明,企業主管並不需要去學AI技術,但是一定要改變原有的慣性思考模式,改以AI思維來面對問題與挑戰。同時,作者以最淺白的文字介紹AI的五種能力、四層智慧程度,與三類學習方式,藉由「AI的543」帶領讀者全面了解人工智慧。

文:周忠信

017 為何第二次進化已經到來?

早在2014年,艾瑞克.布林優夫森(Erik Brynjolfsson)以及安德魯.麥克費(Andrew McAfee)就合著一本書名叫做《第二次機器時代:智慧科技如何改變人類的工作、經濟與未來?》(The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technology)的書。書中從工業角度,將人類劃分成兩個機器時代。第一個是由工業革命揭開的第一次機器時代;第二個則是由智慧科技引領的第二次機器時代。

書中討論在第一個機器時代裡,藍領勞工受到嚴重衝擊;而正在發生中的第二個機器時代,白領工作者會否成為下一個被取代的對象。然而,假如關注自2010年以來智慧科技,特別是人工智慧領域上的進展,我們認為與其如該書所說,這是兩個機器時代間的轉變,還不如說人類第二次非生理上的進化正在發生。

從本書前一章中所介紹的今日現實上的人工智慧,我們可以理解人工智慧已經不再只是一個傳統意義上的工具。人工智慧更像是一個能夠學習、幫忙解決問題,並供我們呼喚使用的「智慧代理人」(intelligent agent)。事實上這個智慧代理人不僅可以自我學習,更重要的是,它是一個手握來自個人、企業、社群、網站等各類數據來源的千手觀音。這個數據千手觀音不但無所不包,同時還具備人類尚無法企及的四個度,分別是「速度」、「維度」、「強度」與「粒度」。

首先,在速度上,今天的人工智慧在面對海量數據時,能以遠勝人類數十億萬倍的速度來處理、計算與分析資料;在維度上,人工智慧遠遠超出人類僅有的五感,可以同時接收包括聲音、影像,或是各種來自物聯網(Internet of Things)感測器的資料如溫度、震動等,四面八方、成千上萬不同來源的數據正在發生。

在強度上,人工智慧遠比人類強大,除了可以不眠不休、日以繼夜工作外,假如一台電腦不夠時,它還可以透過雲端計算(cloud computing)結合眾多計算資源,獲得以往一般人無法取得的計算強度;最後,在粒度上,是指人工智慧在面對數據的細節處上,也遠比人類還細緻。例如許多快到人眼無法關注到的影像,人工智慧卻可以將每一秒的過程,再分割成幾十個影像,縮小粒度讓許多細節處不會被錯過。

當人類進入到可以擁有自己的數據千手觀音,而其處理數據的速度、維度、強度與粒度都遠遠高於人類時,人工智慧正在促成人類的第二次思維進化。

018 AI孿生

前面我們稱呼人工智慧是一個能夠自我學習、解決問題並供我們呼喚使用的智慧代理人。一提到代理人,感覺上物理學家霍金與特斯拉執行長馬斯克對人工智慧的恐怖警告,似乎馬上浮現眼前。但是假如我們將這個智慧代理人,視為是自己的分身呢?人類的第二次進化,並不是長出新的器官或是新的能力,而是思維上的第二次轉變。而這個轉變我們將之稱為「AI孿生」(AI twin)[1]。

所謂AI孿生,是指運用個人智慧(Human Intelligence,HI)並結合人工智慧,也就是HI+AI,去面對問題與挑戰的思維與能力。個人智慧包括我們個人學習到的知識,積累的能力、經驗、甚至直覺;人工智慧則賦予我們類比天眼通、神算子 [2] 等過去所沒有的數位超能力。AI孿生可以視為是每個人在數位世界中的另一個心智能力。這個新生成的能力,是我們過去幾千年、幾萬年來所沒有過的最新突變。

IBM的第一位女性執行長維吉妮亞. 吉妮. 羅梅緹(Virginia Ginni Rometty),對於人工智慧就曾說到「事實是人工智慧將增強我們的智能」。世界圍棋冠軍柯潔在輸給AlphaGo後,感慨道人類對圍棋已經積累了幾千年的知識與研究,然而人工智慧卻告訴我們,顯然人類對圍棋的皮毛都還沒全然揭開。柯潔認為人類和人工智慧聯手,將會開創一個新紀元,共同發現圍棋的真諦。

同樣的情形,當今世界面臨許多巨大挑戰,包括氣候變遷、新病毒出現、城市治理到公共衛生等不同領域的問題,即使是最聰明的人也束手無策。這時候人腦攜手人工智慧,合作發現其中的規律和結構進而找出解法,可說是今日唯一可能的方向。因此第二次進化的概念,對所有人都至關重要。而其關鍵,就在於讓自己先接受並具備人工智慧思維,發展出自己的AI孿生。

019 維修預警的AI孿生案例

AI孿生的二次進化會是什麼樣子呢?我們先以一個簡單的案例來說明,案例中的主角是鑄造工廠的維護工程師。

鑄造是一種金屬加工的方法,在本案例中的工廠是利用砂作為鑄模材料。在生產過程中,隨著金屬冷卻後,需要將砂模脫膜以便取出鑄件。因此在翻砂鑄造工廠的自動輸送帶上,通常會利用馬達震動輸送帶,以便將砂模震碎。在這整個自動運行的過程中,最怕萬一馬達未如預期震動,或者馬達出現故障等,那麼輸送帶可能停止運行。鑄件不僅無法順利取出,生產線還可能為此需要停工。

若停工時間過長,這對鑄造廠而言,自是相當大的損失。所以對於本案例中的工廠而言,傳統做法就是定期維護,盡量預防故障不要發生。然而大家應該也可以猜得到事情總有例外,剛剛維護完,並不代表在下次維護前,就不會發生故障。事實上最理想的事,應該是在故障快發生前就先預測得到,那就太理想了。然而維護工程師又非三頭六臂,怎麼可能事先預知呢?


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