人工智慧不是萬能的

你好,歡迎來到《發現新視界》。

本週要跟大家聊的是一個大家都在談,但卻多是用「自己的感覺」來談的問題,那就是「人工智慧是不是萬能的?

你應該聽過不少名人,例如:特斯拉的老闆 伊隆·馬斯克(Elon Musk)說過自己對「AI人工智慧」的擔憂,也看過《魔鬼終結者》裡出現的「天網(skynet)」,所以總是對「人工智慧」的成長感到無比的擔憂。

但今天的文章則要從另一個視角來告訴你:「這種擔憂其實沒有必要!那些宣稱自己是專家的名人的話,你還是聽聽就好!

 

為什麼這麼說呢?因為「人工智慧只是電腦的一種應用」,所以我們只需要知道「電腦的極限在哪裡」,那麼我們就能知道「人工智慧的極限在哪裡」

換句話說,只要電腦不是萬能的,那麼人工智慧也就不會是萬能的

 

這叫要說到電腦之父艾倫·圖靈(Alan M. Turing的思考方式了。

一般來說,普通人思考問題的方式是:「從能解決的一、兩個簡單問題著手,然後越做越複雜,企圖透過這種長期經驗的『量變』,產生基礎上的『質變』。」也就是常見的「逐步進步」式的科學進程,從123……數到1001000之類的思維模式。
不得不說,這種思維方式其實大多數時候都很有用,而且當前絕大多數的也都依循著這個思維方式。

但是 圖靈想問題的方式和一般人不一樣,在1930年代中期,他主要思考的問題有下面這三個:

 

一、世界上是否所有的數學問題都有明確的答案?

二、如果有明確的答案,那麼我們是否能夠透過有限步驟的計算得到答案?

三、如果我們能在有限的步驟下計算任何數學問題,那麼我們是否能夠設計出一種機器,讓它能夠不停的運轉,而當機器停止運轉的那一刻,這個數學答案就獲得了解答?

 

圖靈之所以會發明最初的電腦概念,更清楚一點來說是所謂的「計算機」,就是因為上面的這三個問題。
而這三個問題的關鍵核心就在於第一問:「數學問題是否都有明確答案?」

這就是他和普通人的思維差別,因為他問的是一個很簡單的問題,就是:「極限在哪裡?
然後才接著問:「在這個極限之下,我們可以找到的具體答案的極限又在哪?

一旦我們無法解決「第一問」,那麼後面做再多研究與努力,都是徒勞的!
因為我們追求的「第一前提」是「無解的」。

為了解決這三個問題,我們只能依照當下的技術能力,把電腦的功能限制在某個範圍內。
然後在這種功能的極限裡,找到能夠解決問題的極限。設計一種有效、通用的方法,保證讓機器能夠在這個方式下執行,並找到這個「極限答案」。

而 圖靈設計的這套方法,就叫做「圖靈機(Turing machine」,是一種數學模型。
而今天上從超級電腦也好,下至路邊的販賣機也罷,所有的電子處理設備,包含目前正在設計的新一代設備,從「解決問題」的層面上來說,全都沒有超過「圖靈機」的設計範疇。

也就是說,80年前的圖靈已經為今天的電腦,和未來的電腦產業所能解決的問題,畫出了一條難以越過的邊界。

 

有了這層認知,我們接著就再看看「人工智慧」的邊界。
用 圖靈的模式,我們將其分為五點:

一、世界上有許多問題,而數學只佔其中的一小部分;

二、在數學問題中,又只有一小部分是有解的;

三、在所有「有解」的數學問題中,只有一部份是「理想的」圖靈機得以解決的;

四、在前題三的情況下,只有一部份的問題是今天的電腦可以解決的;

五、而人工智能能夠解決的問題,又僅僅是「前提四」中的一部份。

我把這五個前提的彼此蘊含關係,畫成下面這張圖,透過這張圖你可以更清楚了解 圖靈的想法。

 

螢幕快照 2017-12-26 上午5.42.23


你從圖中就可看到「人工智能能夠解決的問題,其實只是這個世界的所有問題中的極小部分」。
也就是說,我們與其杞人憂天地擔心人工智能會發展得過度強大,強大到反過來掌管人類社會,倒不如放棄這種無謂的幻想,仔細地研究我們現實當中真正需要面對的問題還比較實在一點。


從這一點來看,我們就能夠反駁那些用「直覺」在思考人工智能的所以說法,因為這種透過「理論」建構起來的設計思維,遠比那些直覺還要來得強悍、堅實。

那麼你可能會問:「圖靈的第一個假設是否可能會被突破呢?」

 

答案是:不會!

因為這是著名的「希爾伯特23條問題」中的「第十問」,也就是:「如果我們隨意給出一條不確定的方程式,那麼我們是否能夠透過有限的步驟運算,判定這個問題是否存在整數解?

你可能會下意識地覺得「隨著技術的進步,我們是否能在這些問題當中突破,證明 圖靈的思路錯了,其實所有的數學問題都有最終解?」

但很遺憾的,圖靈並沒有錯!

因為這個問題最終在1970年,由俄國的數學家 尤里·馬季亞謝維奇(Yuri Matiyasevich給出了否定的答案,確認了有許多數學問題連上帝也可能沒有答案,而且這樣的問題遠比有答案的問題還要來得多很多

 

另外,圖靈當年在普林斯頓大學讀博士班的時候,上個世紀的超級天才 馮·諾伊曼(John von Neumann)正在那裡當教授,而圖靈也因此讀了 馮·諾伊曼的著作《量子力學的數學基礎(Mathematical Foundations of Quantum Mechanics》,於是意識到「計算來自於確定性的機器運動」。

而當今世上的所有電腦裡的所有電子運動,有都等價於這種「機器運動」。
而當時的 圖靈猜想「人的意識」基本上可以說是一種屬於「測不準原理」的量子運動,而這種測不準運動,則是宇宙運行的規律。
因此,圖靈得出結論,認為:「電腦是確定的,但人類的意識則是無法確定的,兩者之間無法劃上等號」。

所以,如果你下次再看到有人在胡說八道,說:「電腦可能可以擁有自己的意識」時,你就可以跟對方說:「圖靈早在80年前就發現『意識』和『電腦』之間,根本就是不同的兩回事了。」

這就是「電腦的邊界」,同時也是「人工智能的邊界」。

除非我們的電腦科學技術出現了一次「典範轉移(paradigm shift」,否則我們是無法在現有的邊界下,透過量變達到質變的。

由此,你就可以回過頭去看看那篇《馬斯克模式》裡的 馬斯克究竟是想做什麼?而又為什麼臉書的掌門 祖克柏(Mark Elliot Zuckerberg)說的其實才是對的。

 

以上,就是今年最後一篇的《發現新視界》。
預祝新年快樂!我們明年再見!

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