仿生人會夢見電子羊,自由意識存在嗎?科技如何改變人類?

 
人工智慧近期在機器學習和深度學習技術大躍進之後,所有科技媒體在關注AI人工智能的發展趨勢之外,重點在於人類的工作會不會被取代,就業終結時代也緊接著來臨。最後結論都紛紛指向人類唯一的解決方案就是擁有創意的能力。
 
我在關注AI議題時,閱讀了很多書籍和資料。人工智能最早的發展,其實是在二次世界大戰為了破解納粹密碼時,由圖靈所發明的圖靈機開始。
 
‘無庸置疑的早期戰爭,奪走生命之餘,也帶來了科技的進步‘
 

緊接著人工智能從最早的機器學習,到Google貓臉辨識的深度學習,歷經了數十年發展,終於有所突破。不需要人類提供資料告訴機器如何學習,給他規則,他就會自己學習了。回想我們小學開始學習辨識文字和寫字開始,也是被定義了規則,學習各種不同領域的學科和社會倫理規範,為了長大後能夠融入社會體制。試著回想我們學習的模式跟電腦深度學習並沒有什麼不同⋯⋯想到這裡便開始不寒而慄。
 
於是我開始去閱讀歷史,去思考究竟我們現代的文明是如何發展至今的?離我們最近的科技革命-第二次工業革命、第三次工業革命,那時候的人們怎麼生存下來的?本來拉馬車的車伕該如何面對失業的危機?
 
再接下來的內容,我希望先從過去科發展的歷史來看人類面對科技進步,是如何生存下?還有人類自豪的認為我們比其他動物更厲害的地方,就擁有自由意識!
 
那麼自由意識對人工智能的發展到底重不重要?白話點就是發展人工智能需不需要讓電腦有自由意識?會思考?會作夢?若自由意識不存在,人類最後的優勢是什麼?
 
 

第二次工業革命時的馬車伕後來在做什麼?

 
在第一次工業革命時,為了挖礦載運煤礦的效率,發明了蒸汽機,雖然利用煤礦能源的效率極低,但因為蒸氣引擎並不會疲勞(好啦!雖然機器不保養也是會壞,但至少比人類有力多了)。在蒸氣機問世後,所有工程師瘋狂的研究,如何讓引擎的效率更好。這個時代開創了許多職業,經濟發展一片欣欣向榮。
 
第二次工業革命,隨著亨利福特便宜的國民T型車問世後,人類的角色開始有些不同,原本利用畜力的工作(馬車伕),不得不思考未來。要嘛學習其他專長,或是只能學習開車,繼續做著載運人們的服務來謀生。此時期,工業從原本的家庭式分散生產,有了密集式工廠生產的概念。紡織製衣工廠蓬勃發展,提供了大量工作機會,特別是女性。
 
接著第三次工業革命,在電晶體發明,讓電腦性能更好更小也更便宜,也將人類帶入了電腦時代,在那個時代,當時所有人都必須學習使用電腦工作,很多人失業同時也創造了許多就業機會。但電腦並非如我們想像的聰明,其實電腦最大的優勢就是不會忘記和可以永無止盡的進行迴圈作業。
 
當時電腦的進步,也連帶著讓很多只用紙本作業的工作消失。很多人為了跟上時代,便開始學習電腦,各個國家的教育單位便把電腦課程納入國民義務教育。
 
近代電腦的發展,也不斷證明電腦的人工智能比人類更優秀,例如:IBM深藍電腦打敗了人類最強的西洋棋士;在跨領域的問答遊戲中,IBM的華生電腦又打敗了人類,華生電腦現在也在醫療行業繼續為人類服務;Google的AlphaGo緊接著又在圍棋,這個近乎沒有規則的遊戲裡,以近乎完勝的姿態又打敗了人類最強圍棋棋士。
 
這是過去前所未有的,人類創造的機器,在智能領域打敗了人類。過去是勞力工作被取代,這次人工智能連人類的大腦都要取代了。很多專家都認為創意,是不可能被取代的,因為電腦機器沒有意識,無法有創意的思考能力。但人類真的擁有自由意識嗎?
 

成為智慧創造者似乎不夠了

 
說到創意,在深度學習領域技術演進,微軟的小冰開始會看圖片寫詩創作,Amper 音樂則替Taryn Southern 編曲,同時發行了第一張AI編曲的專輯。在創作數量效率之高是人類無法比擬。
現在我們來聽聽AI創作的曲子吧!聽完再來思考人類真的獨有創意這項能力嗎?

過去人類所驕傲的文字創作領域,也不再具有優勢。在阿里的AI程式 SLQA+也在文字辨識領域有更強的能力,讓機器能看得懂字義,不再僅是單單當成字串比對來處理資料。光是有創意在專門領域似乎越來越不足以代表人類的能力和價值。傳統的創意模式,越來越不能突顯人類智能的能力,畢竟是有規則,可以學習。未來人類的創意展現似乎只能用在未知的領域或是沒有規則的創意,例如VR虛擬實境中,創造3D空間的創意。在MR混合實境中,結合虛擬和實體的新的創意需求,將推翻現在的工作、學習型態。(例如:Mircosoft Hololens)
 

跨領域的學習之路

單一領域的專業技術,在未來會逐漸不具有任何優勢,相反跨越不同領域的科學、技術,將會有超強的競爭力。例如:同時擁有生物科學、奈米技術和電腦編程的專家,會成為炙手可熱的人才。如何掌握學習不同領域?
 
現代社會不斷強調功利主義及快速學習的氛圍下,大多數人忽略了知識學習(大樹)是如何長成?知識必有其根本,若一昧的將學習(枝葉),建構在沒有基礎(枝幹)的架構下,只有凋零一路可見。跨領域整合要從基本原理去了解理論基礎,例如想學習寫程式,必須要將電腦運作的模式了解的一清二楚,從記憶體分配和區塊組建分配資源,有深層的認識。在學習初期可能會慢得多,但專研夠深,很快就變成跨越軟體和硬體的專家,邊際效應立馬浮現。
 
例如:想要講一口流利的英文,不單單是背單字,包含英語系國家的文化歷史也能知曉,就會比當地人還當地人。不儘儘在對談中,可以很輕易找到話題聊天,更可以了解外國人的思考邏輯方式,能夠互動的更良好,甚至是會交到知心好友,跨國企業便需要可以和不同文化的同事工作的人。
 
特別在網路時代,更可以秀才不出門,能知天下事。透過網路知道該國人現在流行的議題,更能夠融入當地社會與文化。
 
順帶一提,學習領域其實包含兩塊,一塊是知識型的學習,一塊是肢體型的學習(例如:演奏技巧和運動能力)剛剛談的是知識領域,比起知識型的能力,其實肢體學習更困難,很多體操選手、音樂家必須從小就接受訓練,長大後成為頂尖好手,才簡單的多,運動也有跨項目必須學習的基礎。
 
例如:田徑常被稱為運動之母。跑步的姿勢,跟協調性有關。跑步姿勢完美,可以讓馬拉松的成績優異。要跨領域學習其他項目,也容易的多。畢竟肢體的記憶ㄧ但習得,就永遠忘不了。你不會說我小時侯會騎腳車,長大就不會了。雖然會有點生疏,但只要花一點時間就可以駕輕就熟了。
 

自由意識存在嗎?

 
最後,當人工智能即將完勝過去人類時代的創意和工作。人工智能領域的科學家們,想要人工智能再上一層樓,就會回到一個原點:人類是不是因爲有了自由意識,才有今日的成就?那麼人工智能需不需要自由意識?智能發展若沒有自由意識,到底會不會影響其發展?為了解答,這個深奧的問題,科學家們必須回答什麼是自由意識?到底人類的自由意識存不存在?還是一切都是生物演算法的結果?
 
生物演算法包含你偏好的餐點、尋找伴侶的條件、生活的習慣、喜好的運動。其實都是受到演算法的規則影響。包含人類不分種族地區都喜好甜食,特別是甜度跟水果一樣的甜點,讓人無法抗拒。
既然生物DNA演算法決定了我們的一生,那麼自由意識不存在嗎?
自由意識不存在,人工智能發展就會受到限制?
既然人工智能已經有了自己一套的演算法,那還需要自由意識嗎?
 
目前科學家們正在努力解答什麼是自由意識,想要證明他的存在。大部分的人都認為人類能夠成為萬物之靈,就是因爲人類擁有自由意識,其他的動物沒有,就只是遵從本能的行爲。但這個議題,越來越站不住腳。
 
舉例來說:大象會因爲象牙被鋸下來,然後兒子在自己眼前被獵人殺死,而留下眼淚,並且伺機而動報仇,召集象群屠殺人類村莊。
 
這樣看來大象似乎也有自由意識,但為什麼人類可以登陸月球,航行七大洋,大象不能?人類比較聰明的結果?那麼給予大象聰明的智能,會不會反過來,人類被大象統治?就像猩球崛起一樣的戲碼上演。
 
無論自由意識是否被證明存在,我們都該好好省思:「自己是不是自己的主人?」個人喜好是自己DNA遺傳的結果?還是環境影響了我們?無論是不是生物演算法決定了我們的一生,我們都必須擁有獨立思考的能力,不論未來將如何改變我們的生活,都能夠獨立思考去想著自己在面對未來的同時,如何像第二次工業革命時的馬車伕一樣,迅速找到自己在時代的定位點,轉變自己的技能和能力,以求在新時代適應快速的變遷。

 
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資料來源:
1.人類大命運:從智人到神人。2017.01。https://goo.gl/Dsz1bg(購書請點我)
2.史上第一台 電腦決戰搶達題目(IBM華生電腦)。http://www-07.ibm.com/tw/blueview/2011apr/watson.html
3.1996.2.10 超級電腦「深藍」首次挑戰西洋棋世界棋王。http://www.peoplenews.tw/news/80483ffb-a126-4c22-9ddc-f9eef2ccbc00
4.AlphaGo 之父:AI 打破人類圍棋 3000 年來的盲點https://www.inside.com.tw/2017/04/14/how-alphago-inspire-human-in-go

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