沈帥青:AlphaGo打敗棋王 你可「戰勝」AlphaGo

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發布時間: 2016/03/14 08:00

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南韓圍棋棋王李世乭與人工智能AlphaGo對決,先敗三場後終贏回一仗。超強大的人工智能,掀起大眾擔心人類將遭取代,但機器豈無弱項?人類結合人工智能提升自身能力,才是未來。

Google旗下公司開發的AlphaGo,與李世乭決戰五場,場場備受觸目,早在開賽前,李世乭信心滿滿,豪言五戰全勝或五戰四勝,誰知一開始,卻已連輸三場,敗局已定,及至昨日終於扳回一城,大眾寄望在明天的最後一戰,看看李世乭能否再拉近比數。

這次圍棋對決被譽為世紀之戰,既因在過往,雖有電腦能戰勝人類國際象棋棋王,但圍棋的棋局變化,遠遠更加繁複,棋王受挫,公眾大有「人類輸了」之感。且大眾聯想到的是,若連最聰明的人類也輸,豈非更證實電腦將取代人類、機械人會搶去所有人的飯碗?

科技進步令人類減少勞力,自工業革命起已是趨勢,近年人工智能的高速發展,更讓大眾有危機感,如無人車面世,怕取代司機;人工智能軟件又應用到會計、法律等,24小時處理大量文件工作,更令人「不安」。

不過,人工智能就能夠全面取代人類了嗎?其實電腦一樣有弱點,人類在未來要有競爭力,更要看準它們的弱項作出對應。

其一是創意。雖然電腦擅長閱讀大量資料,整合或分析,但要發展創意,要有人腦的小宇宙,卻甚艱難。例如企業家要開拓新市場,引入前所未見的新產品,未必有歷史數據能夠告訴他能否成功。創造型工作所需要的直覺、無中生有的想像力、前瞻能力及冒險精神等,仍是人類取勝的地方。

其次更是解決問題所需要的決策及判斷能力。電腦可以搜集資料、推演不同方案效果,但哪個方案最適合當前處境,往往要有人類去作最後決定。

以IBM的超級電腦Watson為例,自2011年起應用到醫療範疇,論其運算能力,贏人腦多條街,每秒可運算500GB資料,15秒讀完1,000萬份病歷。病人跟醫生說明病情後,輸入病歷及病徵資料,Watson就會以極高速研究過去的海量病例和醫學文獻,再推算有哪幾種治療方案。

可是,最終使用哪個方案、是否要調整,IBM的團隊亦指,還須由醫生親身判斷作決定。為何?電腦雖能交出理性答案,但要選取最佳治療方案,更牽涉到醫生與病人面對面所能得知的身心狀況、生活習慣,乃至道德價值等各種考量,才能度身訂造出最合適療程。這些透過「實戰」而來的寶貴經驗和判斷力,並非機器所能計算得出來。

人工智能的未來,未必就是為人類帶來終結的天敵,AlphaGo開發商DeepMind的創辦人Demis Hassabis上周亦指,人工智能的角色,更似是實驗室助手,最終的決定,還是要由人類來做。

近年就有不少學者的說法,傾向視人工智能為人類「智能擴充」(Augmented Intelligence)的重要工具,因人工智能令搜集、分析資料的工作,變得又快又容易,令人類可以在減去這些工序之後,轉攻自己擅長的決策工作,做更周到的考慮與決定。

例如近年興起的大數據分析,便是這種「人機合一」例子。大數據有海量資料,電腦擅長整合,但之後要把它們化為有意思的資訊,就要有一班數據科學家(Data Scientists),透過經驗、分析能力從零散數據中找出當中的意義、關係,讓電腦不能取代人類,而是成為「大腦的延伸」。

AlphaGo一類的人工智能,已可預見會應用到各方面,其公司亦稱會發展至醫療、開發能源、氣候甚至投資等,肯定就是未來世界的重要部分。新一代的年輕人也不想被機器淘汰,但出路亦不是抗拒,而是要學會如何利用它。

撰文 : 沈帥青