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AI盛世的契機與危機 當機器人贏了人類之後...

2016-04-05
作者: 林苑卿

▲(圖/資料室)

人工智慧程式阿法狗(AlphaGo)與南韓九段圍棋高手李世乭的對弈,最終以4比1的戰績擊敗人類,引發各界譁然。這場人機大戰的結果,讓不少人驚覺,人工智慧的躍進比原先設想的時間快了很多;也讓發展人工智慧可能引發的道德風險,與其所造成對未來的不確定,同時浮上台面...。

三月十八日,下午,台北的天空依然陰雨不斷。但位於台北市敦化南路二段凌雲通商大樓裡的海峰棋院內,與往常一樣的一片寂靜中,可以聽到間歇傳出的輕脆落子聲。

棋院內,不意外地見到經常出現的矽品董事長林文伯,他正在聚精會神地與一位年輕女棋士對弈。這位年輕女棋士是去年台灣女子棋賽的冠軍得主,職業圍棋七段的黑嘉嘉。

黑嘉嘉對弈時的專注,讓人覺得比她的實際年齡成熟得多,即使面對業餘實力八段的林文伯,絲毫不見一絲退縮。

在談到十五日才結束的南韓圍棋九段棋手李世乭與谷歌(Google)人工智慧(AI)程式阿法狗(AlphaGo)之間的「人機對弈」時,黑嘉嘉一開口就說,她每一盤都看了,還擺了棋譜,對於李世乭第一場的輸棋震撼很大,她最後結論說:「人類不可能做到零失誤!」這句話也點出人類最終仍贏不了電腦的最大主因。

黑嘉嘉觀察到,李世乭在第一盤下了一個特別的開局,是先前職業棋賽中不可能會出現的開局,沒想到,阿法狗還是能破解。谷歌台灣董事總經理簡立峰指出,阿法狗正是透過學習人類的20、30萬張棋譜,再自我對下3000萬份棋譜,才成就這次圍棋的賽局。

一場不對等的戰爭
沒有情緒的戰勝充滿得失心的...

因此,即使李世乭的如意算盤是「出奇招」,來對付具有龐大資料庫的阿法狗,最終仍無法獲勝;黑嘉嘉這才看明白,人機對弈中,人在下棋的過程中,還是會因不斷起伏的情緒與情感而可能犯錯,所以阿法狗終究會是贏家。只不過,她認為這時間來得比他們預想的早了許多。

針對這場「人機對弈」,業餘八段的林文伯則開宗明義地說,「這不是人類輸,因為這是一場不對等的戰爭!」他認為,人類無法像阿法狗,把所有的棋譜統統背下來。

其實,人機圍棋對弈早有歷史。在一九八四年間,應昌期圍棋基金會為了推廣圍棋,聽說電腦會下棋,便懸賞20萬美元賭輸贏,在輕鬆贏了電腦之後,八五年甚至喊出如果有電腦下得贏清大前校長、業餘圍棋高手沈君山的話,就可以贏得100萬美元,而此一有效期限為15年。然而,直至二○○○年,都沒有人拿到100萬美元獎金。

在九七年,IBM發展的超級電腦深藍(Deep Blue)曾打敗過俄羅斯的世界西洋棋棋王卡斯帕羅夫(Garry Kasparov),在當時震撼各界。但西洋棋與圍棋之間的演算邏輯相差太多,也因此始終沒有電腦可以發展出打敗圍棋的演算程式。

巧合的是,當時深藍的雛形是由台灣留學生許峰雄所構思,自卡內基美隆大學畢業之後,被延攬至IBM研究院;而這次阿法狗主要程式開發者,同樣也是來自台灣、目前任職於谷歌旗下人工智慧公司DeepMind的資深研究員黃士傑。

揭開人工腦之謎
深藍、AlphaGo 都有台灣腦

從IBM的深藍到谷歌的阿法狗,堪稱是人工智慧典範的成功轉移,尤其兩者技術思惟的差異,也預示著未來從IBM到谷歌的興衰交替。

IBM大中華區董事長陳黎明在人機對弈結束後隔天,在網路上公開發表近日各界對IBM深藍與谷歌阿法狗比較的看法。「IBM20年前的深藍頻頻被拿出來和阿法狗比較,這是可以理解的,但未必是恰當的。」陳黎明認為,這20年來,摩爾定律使阿法狗的運算能力遠遠超越深藍;而今天一支手機的計算能力就超越當年IBM參與人類登月計畫的超級電腦,我們也不能因此說超級電腦的歷史意義不如一支手機,畢竟深藍是零到一的突破,是IBM永遠的驕傲。

而簡立峰則認為,阿法狗與20年前的深藍最大的不同就是──深度學習!他認為,深藍是程式設計師下的指令,人類每贏機器一場,程式設計師就要回去改參數;阿法狗卻是自己和自己對打,是真的機器自我學習。

在深藍的時代,就是先讓西洋棋大師把他們的知識寫成程式後,由工程師下參數給電腦,然後讓電腦下西洋棋。所以早期電腦下西洋棋,是工程師模擬人的想法寫成程式,如果比賽輸了,工程師再改參數;至於所使用的演算法,是「暴力演算法」,也就是在輸入規則之後,窮舉計算每一步棋路的所有應對棋步,再刪除會輸的棋步後,選擇一步最有利的走法。

但阿法狗卻是自己從錯誤中學習,自己修正失敗程式,且自己與自己對弈,所以工程師不用改。這是阿法狗與深藍最大的差異點,和沛科技總經理翟本喬就對此指出,「阿法狗不使用暴力演算法,是這場棋賽中,最有價值的地方。」

而阿法狗的自我學習能力,靠的就是類神經網路(Neural Network),又稱策略網路(Policy Network)。類神經網路的概念就是「輸入」與「輸出」,假設你給機器一張圖,對它說這叫作狗,拿另一張圖說這是貓,機器就會開始建立系統模型(資訊認知),將來就藉此進行推估、預測、決策、診斷。

阿法狗對打阿法狗
從錯誤中學習 讓戰力無限繁殖

去年底,在日本舉辦趨勢論壇的日商NEC,同時也在會場上展示了人工智慧深度學習的應用,「電腦是像小孩一樣去學習,而不是從資料庫中進行對比,因此到最後,你給它一張小朋友手繪的貓,或許看起來歪七扭八,但只要特徵對了,電腦也能辨認出那是一隻貓。」台灣NEC總經理李柏亨說。

而阿法狗的主要開發者,也是和李世乭對弈時的擺棋手黃士傑提到,類神經網路在九○年代就有,二○○○年初期,逐漸演變成大型的類神經網路。過去,由於資料量少,類神經網路只能發展出2、3層;現今,阿法狗有足夠龐大的資料量,可以發展出13層。這意味著自我學習能力更強大。

時至今日,阿法狗連續打敗歐洲圍棋冠軍樊麾與李世乭之後,各界才驚覺到人工智慧已進展到可以超越人腦的境界,未來更有機會發展到目前人類遠遠無法企及的新境界。於是,各種人工智慧對人類世界的影響與道德規範議題更被熱烈討論。

人類一方面期待人工智慧的發展能幫助人類未來的生活,另一方面卻對人工智慧的安全性抱有很大的疑慮。連著名的物理學家史蒂芬.霍金(Steven Hawking)也都對人工智慧的發展表達擔憂;特斯拉(Tesla)創辦人伊隆.穆斯克(Elon Musk)也說過,人工智慧可能會比核武更危險;更不用說電影《魔鬼終結者》裡的天網(SkyNet)或者是《復仇者聯盟二》裡的奧創(Ultron)。

就連積極發展AI的中華民國人工智慧學會理事長兼交大多媒體工程研究所所長的吳毅成也說,「看到這次AlphaGo程式能與職業棋士對決,AlphaGo這麼強,那一瞬間我也感到有點害怕!」吳毅成說,因為阿法狗會自主學習,這和20年前IBM深藍那時用演算法導向是完全不一樣的;「但仔細想想也不用太擔心,因為機器不會有欲望,人類才是有欲望的,所以要小心的是使用人工智慧背後的人。」

然而,正因為我們無法掌握最終使用人工智慧的人,所以更該對人工智慧的未來發展,提出更嚴苛的道德倫理訴求。

DeepMind在被谷歌收購時,創辦人傑米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)就特別要求谷歌在使用人工智慧上,第一要件就是必須遵守道德。也因此,谷歌在收購DeepMind後,立刻成立道德委員會,指示未來所有人工智慧的相關計畫,都要拿到道德委員會審議,看對人類是否有影響。

可能比核武更危險
谷歌設立道德委員會 專審AI計畫

哈薩比斯也在公開演講時說,「霍金在得知我們處理人工智慧的方式有了進一步了解之後,他現在放心多了,至少在幾十年內,機器人的智慧不會對人類造成威脅。」

事實上,被譽為地表最聰明的人類哈薩比斯說,他在創辦人工智慧公司時,就是希望在他有生之年,可以破解人工智慧,並遏止人工智慧對人類造成的隱憂與危機。

在這樣的前提下,林文伯說,如果將人工智慧應用在有關人類福祉的領域時,根本不必局限人工智慧的未來發展。這和DeepMind設定的方向一致,未來將逐步研究應用在醫療領域的技術,希望突破目前對若干疾病治療的瓶頸。

但無論如何,「水能載舟,亦能覆舟」。就像核能的發展一樣,當人類無法完全預防可能出現的風險時,就該學會有節制地善用核能。人工智慧也一樣,尤其在阿法狗打敗人類之後,我們就不該讓類似的失控與恐懼,在人類社會重演!

BOX

AlphaGo開發者 黃士傑「棋」遇記

「其實面試的時候,他們還特別對我說,我們不做圍棋的人工智慧(AI)程式喔!這句話還強調了2次!」酷愛圍棋,並有業餘六段棋力的黃士傑微笑想起當初在DeepMind面試的談話內容,對照今日竟是因為阿法狗與南韓九段圍棋高手李世乭對弈而揚名海外,是始料未及的際遇。

2000年,傑米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)等人創立這家英國人工智慧公司DeepMind時,希望做一般而非特定的人工智慧技術應用,是後期才針對包含圍棋在內難度較高的應用或遊戲去破解,2015年3月才成立阿法狗人工智慧程式團隊。

在加入DeepMind前,黃士傑研發的世界級圍棋程式Erica(以老婆的英文名字命名),2010年在日本第15屆奧林匹克電腦遊戲程式競賽,榮獲金牌。

黃士傑對電腦圍棋早有鑽研,早在2011年取得台灣師範大學博士學位時,論文主題就是《應用於電腦圍棋之蒙地卡羅樹搜尋法的新啟發式演算法》。

而他會加入DeepMind,是在加拿大做博士研究時,同事問他有沒有興趣加入?「最吸引我是那群很厲害的同事,因為可以跟他們學東西,才進入DeepMind。」黃士傑說。

在阿法狗先後打敗歐洲圍棋冠軍樊麾與李世乭之後,黃士傑透露,下一步有興趣研發的是3D遊戲,相信不久就可看到人工智慧在3D遊戲日新月異的表現。(林苑卿)

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