人腦vs. 電腦：智慧究竟是什麼？
文／于天立（國立台灣大學電機系助理教授）
許多學者認為在21世紀人工智慧將會有重大突破。為何這樣認為呢？其一是網際網路的蓬勃發展，造成了大數據，使得學習範例充足。其二是分子生物、神經科學的發展，促成認知學延伸至認知神經學，使我們更能了解大腦的功能（如果如大部分學者所相信的，大腦是認知的中樞）。您可能知道約翰．希爾勒（John Searle）將人工智慧分為「弱人工智慧」及「強人工智慧」（本書內有描述）。大數據有助於弱人工智慧的發展，也就是讓電腦能做到人類所能做到的事，而認知神經學則有助於強人工智慧的發展，也就是讓電腦能像人類一樣思考。強、弱人工智慧之間似乎存在著不少差異，然而人工智慧從1950年代左右發展到現在，我們是否真能跨越這道鴻溝呢？
我在寫這篇推薦序時，人正在美國Redmond參加微軟的Faculty Summit，今年的主題正好是人工智慧，因此有幸聽到人工智慧界的知名學者們對人工智慧未來的看法。有趣的是，意見很兩極。樂觀的學者認為我們很快就要解開智慧之謎，但也有不少與會學者認為未來仍有漫漫長路，我們至今仍無法掌握人類思考的關鍵。而本書《人工智慧的未來》作者雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil），無疑地是屬於前者。我覺得他就像是人工智慧界的萊特兄弟，在人類對流體力學、動力學的認知正在萌芽、發展的時代，就相信人類總有一天可以征服天空，而且毫不遲疑地馬上著手進行。事實上，我們直到今天仍然無法完整地用數學嚴謹地證明飛機可以飛，而飛機已經成為非常普遍的交通工具了。
隨著深度學習等技術以及大數據的出現，我們現在可以利用統計、迴歸的方法，針對某個問題在資料庫中組合出最合適的答案。也可以利用比對的方式，組合詞彙，來對照片自動產生描述，其精確度甚至可以超過人類。這樣的做法常常招致的批評是「電腦真的有了解問題／照片嗎」？然而雷．庫茲威爾認為諸如統計、比對等功能，正是人腦在做的。他這些話可不是隨便亂說的，而是基於近年來我們對人腦的了解。在1950、60年代左右，人腦常常被認為是大量的平行運算，這也促成了類神經網路的發展。然而，熟悉演算法的讀者可能知道，像是視覺三度空間建模這樣複雜的演算法，無論有多少個運算單元，是不太可能在幾十個步驟內完成的（大約是人腦一秒鐘內可激發神經元的縱向深度）。再加上神經科學的發展，現在大部分學者相信，人腦的主要功能在於記憶／統計、預測／推論、及辨識／比對。而人腦僅在事物不合乎預測時，才會進行運算。例如談完話之後，很少有人能記得對方打什麼樣式的領帶。但是對方若是打赤膊的話，相信你很難不注意到。
然而要擁有像人類的智慧，僅僅研究學習的演算法是不夠的。畢竟人類從出生開始，並非真的如「一張白紙」，而是已經帶有了大量的訊息（大部分的訊息來自基因，無論來源是億萬年的演化，或是神或其他生物所造）。關於人腦的逆向工程計畫，其實已在進行中。這部分本書也有許多說明，雷．庫茲威爾並提出他自己獨到的見解和理論。他認為即使人腦的構造是複雜的，要重現人腦的功能──思維運作──卻不見得會一樣的複雜。因此作者樂觀地認為人腦的逆向工程，有助於創造出更有智慧的電腦。
最後讀者可能還是會想問，我們真的可以製造出比人聰明的電腦嗎？許許多多有關人工智慧的電影，最後總是邪惡的電腦要毀滅人類，這事真的會發生嗎？談這個問題前，可能得先定義何謂「聰明」。我非常認同作者的觀點，畢竟電腦是為人類工作的。我們在設計下西洋棋的程式／電腦時，就是希望它西洋棋能下得好，而不是希望它有一天會想去吃冰淇淋。只會下西洋棋而不會想去吃冰淇淋的電腦真的聰明嗎？這部分其實每個人見解都不太一樣，作者在本書第11章及後記都有提到他自己的觀點。我個人倒是很懷疑到底真的有多少人希望有「自我意識」的電腦產生。想像有一天按下冷氣開關，冷氣說其實天氣沒有很熱，咱們省點電吧……
如果您是第一次接觸到雷．庫茲威爾的作品，您一定會對他的博學多聞印象深刻。更重要的，他能在許多看似不相關的理論、數據之中，找出關聯，進而得到許多大膽但同時又深具說服力的推測。無論您是否同意作者的大膽預測，他在本書闡述了許多人腦運作的原理以及人工智慧的發展史／目前的狀況／未來的展望。想一窺人腦思維奧祕或是想多了解人工智慧的讀者，相信您會和我一樣喜愛上這本書。
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