全球科技新聞網站都不缺少一條熱烈議題 , Google AlphaGo 大戰 李世石 , 今日對戰第二回仍是李世石敗北 , 亦是說 AlphaGo 已經連勝兩場 , 首先李世石 已經絕非等閒 , 是世界排名 5名內的圍棋高手 , 這個對手已經份量十足 . 不過 Sky 同大家探討的不是圍棋 , 而是 AI , 人類的未來 .
AlphaGo 究竟是什麼東西 ?
對於人機大戰 , 有一定年紀的朋友一定記得當年 IBM 的深藍大戰卡斯帕羅夫的國際象棋一戰 , 不過大家不要把 AlphaGo 與 深藍 混成一談 , 因為他們是完全不同的東西 . 深藍是一部超級電腦 , 強勁的是一個非常龐大的運算力 , 而 AlphaGo 不是超級電腦 , 而是一個龐大資料中 , 而且可以不住地增大強化 , 如人的大腦 , 不止於計算 , 而是會辨識及思考 .
開發者認為圍棋是一個具大的決策樹 , 圍棋是需要思考而不是運算 , 而AlphaGo 就是一個模仿人腦思考 , 用神經網路「重現」智慧 .
如果要講 AlphaGo , 大抵筆者要講一堆「卷積神經網路」、「神經網路系統」, 不過講了大家可能很難明白 , 說簡單一點吧 .
AlphaGo 就是一個巨型資料庫可以連接無數超級電腦 , 最特別的地方是 AlphaGo 是可以自行學習 , 亦即是就 AlphaGo 與 李世石一戰中 , 其實已經在學習他的下棋及棋法 . 表面上 AlphaGo 只是在下棋而設計 , 其實只是初步測試一些如圍棋般複雜的思考運算 , 如果連圍棋都攻下 , 估計對於任何智力思考運算 AlphaGo 都可以完美勝任 , 而重點是 AlphaGo 是可以思考及學習 , 學習就代表它將會無所不能 .
以往生活中我們都有機會接觸到 神經網路 , 比如 Siri、Google Now、甚至是以圖搜圖的 Google 系統都是 神經網路 的初初步 .
未來的 AI
人工智能早在 90年代已經開始走出了實驗室 , 而大家最有機會接觸的就是遊戲之中 . 但當時的所謂人工智能都是簡單 , 現時的 AlphaGo 已經是如葉般支開 . 人思考方式如樹根 , 每一步之後就會很多分支可以選擇(當然有些人是思考一直線) , 這個就是 AlphaGo 的思考方式完全相同 , 如果用 AlphaGo 代替人類思考必定不可能 , 但數十年後就不敢說了 .
AI 如果用於正當方面 , 絕對可以為人類帶來更大的好處 , 比如用以預測城市發展等 , 但如果把 AlphaGo 用於軍事 , 這將是一個不可估計的問題 . 試想想 AlphaGo 可以操作戰機 , 一些在加速時人類不能承受的重力問題就可以解決 , 政府亦不需大量資金去訓練飛行員 . 人類的反射神經最快的反應是 0.2秒 , 如乒乓球選手 , 他們就是在追貼這種極限 . 如果用 AlphaGo 去機戰 , 雷達一掃瞄到敵方位置同時 AlphaGo 已經可以運算及思考即時攻擊 , 只要快於 0.2秒的反應時間 , 對方飛行員亦只能是炮灰 .
而 AI 出現之後 AI 機械人就會是下一步 , 會思考的 AI 機械人是一件恐怖而有趣的方向 , 人類不可懼怕亦不由得你懼怕 . 去年有一部電影叫《Ex Machina》, 裡面講的就是人工智能機械人的故事 , 故事中 Nathan 說過 , 有一天人工智能機械人回顧我們時 , 就如我們回顧石器時代的人 . 所以 Nathan 其實根本就知道人工智能機械人一定會超越人類 . 但他為什麼仍要製造呢 ? Nathan 認為人工智能機械人在未來數十年是必然 , 不是「為什麼」製造出來 , 而是「何時」製造出來 . 這就是人類發展中必然的劇本 .
AI 機械人出現將會取代更多人類正在「工作」的事 , 可能大部份人類已經不需要工作 或者 工作根本不再需要人類 . 怕的是過度的放縱最終令人類變得懶惰及無上進心 . 人類需要反思自己在未來的定位將是什麼 , 是否仍有存在的價值 .
幸好的是完全的 AI 機械人不會在我們十數年間出現 , 亦幸好 Google 成立了人工智慧道德委員會 , 起碼不會有人用 AlphaGo 去控制一個「天網」來殺人類吧…(苦笑)
