人工智慧、機器學習、深度學習之間不是等號,而是一層包一層

人工智慧、機器學習、深度學習之間不是等號,而是一層包一層
Photo Credit: Michael Buholzer / Reuters / 達志影像

我們想讓你知道的是

到底什麼是人工智慧?什麼是機器學習?什麼是深度學習?三者的差異在哪?要解決的又是什麼問題呢?

  1. 一場改變全球十億人口資訊服務的革命!Google、微軟爭相佈局的雲端運算服務
  2. 大數據到底是什麼意思?事實上,它是一種精神!

本篇是「機器學習專題」的第三篇文。

從Google AlphaGo到Chatbot聊天機器人、智慧理專、精準醫療、機器翻譯……近年來時而聽到人工智慧、機器學習的相關消息,一夕之間這項技術攻占了各大媒體版面。

不但Google、Facebook、微軟、百度、IBM等巨頭紛紛進軍該領域,NVIDIA執行長黃仁勳亦宣稱將由顯示卡轉型成人工智慧運算公司,強調人工智慧浪潮的來臨。

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2016年初時,Alphago以4:1的好成績打敗南韓圍棋選手李世石。2016年底,又以Master的代稱在網路上戰勝聶衛平,豪取59勝。

講到人工智慧,你的想像是什麼?

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圖片來源:電影劇照
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圖片來源:電影劇照

一般人對人工智慧的想像,不外乎是影劇中的機器人形象。從史蒂芬史匹堡導演的《A.I.人工智能》中可愛的男孩、《智能叛變》中想控制人類統治世界的機器人、《智能叛侶》中能騙過人類情感的人造意識。不過撇除這些,來看看我們每日在用的產品:

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GMAIL中垃圾信件會自動被丟入垃圾桶
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Google相簿的圖像辨識
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這個更猛了,是圖像辨識加上自動翻譯。

從垃圾信件自動分類、圖像辨識、自動翻譯……你知道內部即已包含了人工智慧嗎?不過具體來說,我們會把這樣的技術稱為「機器學習」。

到底什麼是人工智慧?什麼是機器學習?什麼是深度學習?三者的差異在哪?要解決的又是什麼問題呢?

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今天就讓我們來聊聊,未來十年內將會真正改變你我生活的新世代技術。

人工智慧:如何以電腦解決問題

人類自從發明電腦以來,便始終渴望著能讓電腦擁有類似人類的智慧。一提到人工智慧,很容易令人想到電影與科幻小說中常見會聊天、會煮飯還會突然間想毀滅人類取而代之的機器人形象。

究竟什麼算作「智慧」?若電腦能針對我們的問題準確地作回答、或學會下棋和泡咖啡,如此就能確定電腦擁有智慧嗎?要怎麼確定它真正擁有意識、理解情感?當年AI技術尚未真正發展起來,哲學家與人文學家已就這個問題做過許多廣泛的討論。

根據這個問題,美國哲學家約翰.瑟爾(John Searle)便提出了「強人工智慧」(Strong A.I.)和「弱人工智慧」(Weak A.I.)的分類,主張兩種應區別開來。

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強人工智慧受到電影與科幻小說的影響,強調電腦將能擁有自覺意識、性格、情感、知覺、社交等人類的特徵。另一方面,弱人工智慧主張機器只能模擬人類具有思維的行為表現,而不是真正懂得思考。他們認為機器僅能模擬人類,並不具意識、也不理解動作本身的意義。

簡單來說若有一隻鸚鵡,被訓練到能回答人類所有的問題,並不代表鸚鵡本身瞭解問題本身與答案的意義。

在圖靈所提出的圖靈測試(Turing Test)中,如果一台機器與人類對話、而不被辨別出己方的機器身分時,便能宣稱該機器擁有智慧。

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Ex Machina電影中由男主角對機器人進行Turing Test的一幕。

這可以算是人工智慧的一種檢測方式,然而強人工智慧擁護者可能會反駁──表現出「智慧」的行為不代表它真正擁有智慧、瞭解對話的意義。

當然弱人工智慧擁護者也可以反駁──我們永遠不可能知道另一個人的想法,比如我在和一個人對話時、並不知道對方是否和我進行一樣的思考方式,因此我們不能否定這台機器存在智慧的可能。

是否有點類似莊子和惠子的「子非魚安知魚之樂」的對話了呢?

有興趣的讀者能再就上述問題持續深入討論思考。不過在電腦科學界,直至目前為止尚不須深入糾結在這個問題層面。電腦科學家在意的是──我們能用人工智慧解決什麼樣的問題。

還記得我們在<電腦是怎麼來的?>一文中提過,最早的馮紐曼架構通用電腦是在1945年被開發出來。1950年代的電腦科學方起步,從科學家到一般大眾,都對於電腦充滿無盡的想像。人工智慧((Artificial Intelligence)一詞最早是在1956年舉辦於達特茅斯(Dartmouth)的一場傳奇研討會,與會者包括了幾位當代數一數二的學者。

當時,全世界第一台通用電腦EDVAC問世剛滿十年,任何人只要看到過電腦的超強運算能力,想當然爾都會認為電腦有一天會比人類還聰明、甚至是超越人類的存在。

其中紐厄爾(Newell)、西蒙(Simon)更當場展示了有「全世界第一個人工智慧程式」之稱的邏輯理論家(Logic Theorist),這是一個會自動證明定理的程式。

在各界的高度期盼下,不但藝術界盛興相關題材,包括大導演弗裡茨.朗(Fritz Lang)的大都會、科幻作家艾西莫夫(Isaac Asimov)的機器人三大法則等等,主流科學界也都預估20到30年左右的時間,便可以成功創造出與人類智能同樣高度的人工智慧。

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然而人工智慧的研究很快便面臨了瓶頸。如果你有看過<電腦是怎麼來的?>一文,你可以很明確地感受到──發明電腦的數學模型基礎和思想,是建立在邏輯運算上。

從康托爾的集合論、到希爾伯特的可數無限集、哥德爾不完備定理、圖靈以圖靈機來演繹哥德爾不完備定理等等,都是利用符號來表達的形式系統,再用有限的數學式去證明這個系統不會出現矛盾。可想而知,這使得當代人對於人工智慧的研究方向也是以「邏輯符號推導」為出發點。解的問題包括利用Search Tree來走出迷宮、或河內塔(Hanoi)問題。

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河內塔問題:傳說印度某間寺院有三根柱子,上串64個金盤。寺院裡的僧侶以下述規則,將這些盤子從第一根移動至第三根:

  • 盤的尺寸由下到上依次變小
  • 每次只能移動一個圓盤
  • 大盤不能疊在小盤上面

傳說當這些盤子移動完畢的那一刻,世界就會滅亡。然而若傳說屬實,僧侶們需要264-1步才能完成這個任務;若他們每秒可完成一個盤子的移動,就需要5,849億年才能完成。整個宇宙現在也不過137億年。


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