〔推薦序〕

人工智慧的潛力,無可限量

楊千 / 國立交通大學EMBA榮譽執行長

 

 

  從小至今我對於人腦的運作就很著迷。《人工智慧的未來》這本書的前六章,談的都是人腦有複雜褶皺的新皮質的功能與特色,讀來令我想起三十多年前讀Douglas Hofstadter所寫的《哥德爾、艾雪、巴哈》(Godel, Escher, Bach)的感動。若不是讀這書,我無法聯想分別為數學家、畫家與音樂家的三位有何關聯。

 

  大學期間我對於電腦的運作也很著迷,甚至還取得美國華盛頓大學的電腦科學博士學位。但是中年之前我是看不上所謂的人工智慧,因為那時我所知的人工智慧都是不成熟的。成熟的電腦科學領域像是資料結構、演算法、圖形識別等,都獨立出去成了學科。

 

  16世紀時,麥哲倫率領船隊環繞全球,至今還不到500年。

  20世紀初,本來是賣腳踏車的萊特兄弟,在1903年底實驗滑翔機能飛三公尺高、100多英呎遠,距今也才一百一十多年。

  但是人類在1969年就登陸了月球;2004年人造衛星已進入土星軌道研究土星;美國在未來20年內還想將人送上火星表面。人工智慧出現之後,世界變化更為加速。

 

  最早的電腦科系是美國普渡大學於1962年成立的;我1970年在交通大學唸書時的電腦還是以真空管為電子元件。在人類的工具發展史上,電腦還是很幼稚的。現在的機器人平均六秒左右就可以搞定一個魔術方塊,將它的人工智慧下載到一萬個機器人,每個機器人都能平均六秒左右就可以搞定。但是我們如果要確保一萬個人都平均六秒左右就可以搞定一個魔術方塊,那實在是不可能。根據作者相信的加速回報定律(law of accelerating returns)來說,人工智慧可以進步的空間太大了。

 

  由於近半個世紀以來電子學與半導體的進步,處理器的速度與記憶體的容量,讓當年不成熟的人工智慧都逐漸實現。這本書後五章談的都是以電腦為工具的人工智慧以及一些反對聲浪。現在的我看人工智慧的未來,是大有可為。

 

  以前的人工智慧(1980年代我在唸人工智慧時)要機器翻譯不同語言是件很難的事,現在一年比一年容易而準確,Google Translate就是一個例子。

 

  過去六年來,Google無人車在各種路況下實地測試,開了超過一百萬英哩只累積出11個無人受傷且極輕微的事故,其中有7件是街上有人看到無人車好奇或出於惡意去撞它的屁股。難怪20153月,電動車製造商Tesla的董事長伊隆.馬斯克(Elon Musk)說,或許有一天,為了避免人為疏失的車禍發生,將不准人類開車。

 

  用人類科技文明的發展眼光來看,人工智慧的未來不只是大有可為,可以說是無可限量、超乎想像。

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