兩岸論壇:人工智慧的勝利

   
2016-04-09

 

首先,這篇文章是用智慧數位手機的語音輸入來撰寫的,它的準確率是95.49%,在修改前我只花了31分鐘就「寫」完這篇文章的初稿。用語音輸入的方法來寫這篇文章,只是想從一個側面,說明震驚世界的人機大戰中的人工智慧科技—深度學習(deep learning)已經活躍在我們的身邊。

 

3月9日至15日,Google人工智慧電腦AlphaGo(網友親切地稱它為「阿爾法狗」)在人機大戰中,最終以4:1擊敗韓國圍棋第一高手李世乭石。在代表人類最複雜智慧的圍棋上,人輸得如此徹底,使人工智慧一下子成為人們關注的焦點。

 

對於電腦專家來說,深度學習的人工智慧超越人類只是時間問題。不過,所有人都沒有想到這一天來得這麼快!就在人機大戰前兩天,我和大學生們就機器人寫作進行了分享。美國Automated  Insights公司使用深度學習機器人Wordsmith(我們不妨譯為「拼字師」)在2014年為美聯社、雅虎等國際傳媒巨頭提供了3億篇的新聞報導,去年增加到10億篇,今年將會更多。

 

這些報導,不僅看不出來是由機器人自己獨立完成的,甚至有的報導寫得比人類作品還精彩。據A.I.公司副總裁阿達姆.史密斯介紹,「拼字師」甚至能夠為客戶提供幽默或者樸實等不同報導風格。

 

在感歎我們這些記者的職業生命受到威脅的同時,我們應該清醒地看到,這是網路時代、數位時代給人類寫作帶來了革命和解放!

 

 

雖然圍棋與寫作是兩個完全不同的領域,但「阿爾法狗」和「拼字師」都是基於深度學習技術。深度學習是模仿人類大腦的神經元網路,通過分析資料與資料之間的聯繫來判斷、學習從而提升電腦的自主處理能力。

 

人對於自己大腦回饋的資訊,通常使用直覺、感覺、推理或判斷,但是機器學習卻是以精確的數字來表達結論。因而,在相對封閉的一個領域,擁有大數據(Big Data)可供學習的話,以現在電腦的高性能計算能力,人類是無法匹敵的。

 

AlphaGo就是在「蒙地卡羅樹搜尋」(Monte Carlo Tree Search, MCTS)的神經網路架構基礎上,將人工智慧「評估網路(value network)」、「策略網路(policy network)」及快速推出(Fast rollout)整合在一起,形成了超越人類智慧的思維能力。

 

關於精確計算與人類感覺判斷之間的差別,尤如數位模式與類比模式的差別。現在我們的客廳裡都是數位電視,不知道誰還在使用類比電視;而當年磚頭般的大哥大手機,也被你我手中精巧的智慧數位手機所取代。所以,人工智慧在特定領域的超越,其實是人類的自我解放。

 

我們唯一需要擔心的是,我們是否甘願當人工智慧的奴隸,而不是讓人工智慧為我們服務。就像現在大多數的我們,已經成為手機的奴隸,而不是它的主人一樣!

 

文章來源:兩岸商情  2016.03  NO.54

 

 

 

【101創業大小事/整理報導】

 

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