機械人年代

由Google Deepmind 研發的人工智能圍棋程式(AlphaGo)自2016年4月至2017年5月短短1年多之間,先後擊敗當時的圍棋世界冠軍韓國棋士李世乭,以及排名全球第1的中國棋士柯潔,晉升至「天下無敵」。

儘管Deepmind 創始人 Demis Hassabis 哈薩比斯隨後宣布,AlphaGo 自始退出棋壇江湖,將把這項智能運用在其他現實生活領域中,像醫療、智能手機以及教育,但始終AlphaGo 與李世乭對弈前,全球人工智能研究者廣泛認為至少還要10年研發時間,才會出現大套可以與人類專業棋士匹敵的人工智能圍棋程式。這種氛圍下人機圍棋博弈,人類的腦袋卻竟遭AI連續攻陷,證明人工智能的發展,早已超越了大多數人的想像。

機械人應用突飛猛進

從1970年末期出現的人工智能(AI)以及機械人學(Robotic)相繼出現,已反映人類對數據研究的雄心。踏入21世紀,這方面的研究發展更突飛猛進。舉例而言,擁有iPhone手機的消費者每天可以詢問Siri當天的天氣,提供簡易的生活資訊;Amazon利用不同推薦機制來刺激消費者的購買欲,並藉由推薦消費者一次購買多項商品來提高單筆訂單金額及降低物流成本,箇中包括許多AI技術在運作;還有在產業運用方業,美國已有公司運用AI發展相關的農業機器設備,用以檢測害蟲和雜草,而後噴灑農藥,也有公司推出自動化採收蘋果的機器,透過攝影用圖片識別技術定位哪些適合採摘,然後用機械手臂接收,不傷到果樹和蘋果,大量降低勞力需求。

至於工業上使用更為普遍,例如工業機器手臂,救災機器人等,這些機器設備藉由通訊,感測哭及演算法達到人與機器,機器與機器間進行協作,共同完成任務。在服務業上,美國銷售甚佳的Amazon Echo,透過一個圓柱裝置做為互動的介面,消費者可透過語音發出指令,點歌、播音樂、問問題、講笑話、念新聞,甚至可以直接語音採購商品;其他的AI應用尚包括在零售或醫療診所,透過自然語言處理技術提供客戶資訊,陪伴在醫院或者在家裡的獨居老人,像北歐等地養老院,提供撫慰性機器人,為老人按摩搥背。

另外又可以提供法律諮詢,監管不正常的交易,甚至在選舉方面,美國南加州大學發表有關2016年底總統選舉的報告指,2000萬條涉及大選Tweet中,發現約20%疑似由軟件機械人自行發放出來。

機械人的足跡走到生活每個層面,美國甚至已出現性愛機械人,以仿真人體和人工智能結合,可以與消費者建立情感關係紐帶!

香港方面,機械人投資顧問2017年初殺入市場了,韓國企業研發給老人的「自動吸便機」透過全自動吸管,吸赴臥床長者的排洩物,到港供展覽,社福機構也在年中舉辦的展覽會中,展出「陪伴機械人」,逗長者歡笑。

人工智能應用正在改變世界

人工智能/機械人時代來臨,不僅帶來新的應用、服務和市場,更可以協助建構新的價值系統,對於產業的升級與轉型有很大的助益,多國莫不積極投入部署,像法國,未來6年將投入150億歐元於法國人工智慧計劃(France AI)以發展人工智慧產業。據中國科學網2017年3月在《科技》雜誌一篇題為《2017中國服務機械人產業生態大會》的文章提供資料顯示,雖然中國機械人行業整體大而不強,但市場規模2016年已達72.9億元(人民幣),同比2015年增長44.6%,預料2019年規模接近152億。

這正呼應創新工場創始人兼CEO、人工智能工程院院長李開復2017年6月9日在美國哥倫比亞太學工程學院向應屆畢業生發表的演說中所說:「過去這10年內,我們的世界已經發生巨大的改變…,未來的10年將比過去10年更讓我們瞠目結舌,因為未來10年是人工智能的時代,是AI來臨的時代。」

李開復舉了幾個例子,預判未來10年,多個行業都會因人工智能或機械人的發展,而產生天翻地覆的變化:

-金融企業:人工智能將取代交易員、銀行職員、會計師,分析員和保險經紀人。他說,他2016年嘗試採用智能投資算法,獲得了比私人理財顧問高8倍的收益。

-人工智能將替代大多數工廠工人、助理、顧問、中介。

-專業人士:替代部分新聞記者、醫生和教師。

-家務:今天已出現比較初級的家用Roomba掃地機器人未來會做飯、洗衣服、做清潔,分擔所有繁重的家務勞動。

「10年後機械化的人工智能將會變得穩定可靠,人工智能運用在自動駕駛將比人類駕駛更加安全…」

機械人年代引起的危機感

人工智能/機械人發展迅速,成為推動全球第4次工業革命的主角,可是這人類的大躍進,卻已使不少評論者憂心忡忡,像中國阿里巴巴的馬雲,2017年出版的《未來已來》一書中便說:「未來30年是人類最精彩的30年,也是令人恐懼的30年。」綜合各方評論,這未來的「恐懼」,起碼有3方面。

  1. 最明顯而受到廣泛關注的問題,自然是失業問題。尤其是人工智能及機械人發展最快的西方世界,將會有數以百萬計就業職位消失,至於不少期望學習像上半個世紀透過出口導向走上工業化及現代化道路的發展中國家,也可能將面對「此路不通」的窘局,走向所謂的工業化夭折(premature deindustrialization)。這將使人類在出現M型社會、貧富懸殊越趨嚴重的情況下,再深化善用AI和自動化提升競爭力企業,與沿襲傳統生產模式的企業之間的「數碼鴻溝」,引致全球階級分化。這問題已引起全球各界高度關注,微軟的蓋茨便提出可開徵「機械人稅」,要企業在享受自動化革命成果的同時,對社會失業問題作出承擔,並可用於就業再培訓,支持護老和兒童教學等需要人情味和愛心的工種。這不失為拋磚引玉的建議,但是否將挑戰到一個世紀以來備受推崇的小政府大市場經濟原則,將又引起另一場大辯論,值得觀望。
  2.  除了「數碼鴻溝」的社會問題外,人工智能介入軍事將衝擊到人類道德底線也受到關注。2017年6月初在新加坡舉行的第16屆香格里拉軍事防務國際會議上,中國國防科技大學國家安全與軍事戰略研究中心主任朱啟超發言時指出,世界上已有70多個國家在發展無人化系統平台,各種無人機、無人車以及無人船艇出現,機器人技術呈現井噴式發展,各類仿生機器人不斷問世,「不知疲倦的機甲戰士與人類士兵並肩作戰的機器人軍團、快速編隊的無人機蜂群等人工智能驅動的新型部隊,預計將在防務領域扮演越來越重要的角色」,將對人類道德帶來新的挑戰。
  3. 著名物理學家霍金2017年4月在北京舉行的全球移動互聯網大會上發表視訊演講說,人工智慧崛起,要嘛是人類最好的事,要嘛就是最糟糕的事,甚至可能是人類文明的終結。「人工智慧一旦脫離束縛,以不斷加速的狀態重新設計自身,人類由於受到漫長的生物進化的限制,無法與之競爭,將被取代…未來,人工智慧可以發展出自我意志,一個與我們衝突的意志,儘管人類可以在相當長時間裡控制技術的發展,這樣我們就能看到人工智慧可以解決世界上大部分問題的潛力,但我並不確定。」霍金擔憂致命性智慧自主武器,這「自主」,如何問責?霍金也擔憂人工智慧系統失控的潛在風險,不遵循人類意願行事的超級智慧的崛起。他總結:「人工智慧的成功有可能是人類文明史上最大的事件。但是人工智慧也有可能是人類文明史的終結,除非我們學會如何避免危險。」

人工智能/機械人是一種交义科學,包括了物理學、數學、生理學、計算機科學,卻也涉及倫理學等人文性質之事,其中的形態除了操作層面、感觀層面,也可能牽涉及感知層面。圍棋程式Alphago清楚是操作形式的,但這種操作卻有加強式學習(Reinforcement Learning)的能力,即擁有理解和分析每一次發生相似情況時,不同的回應帶來的不同結果的能力,並能從中判斷和記住能帶來最好結果的對策。這一種通過實踐學習如何應對各種情形的能力,模仿了一個自然界普遍存在的原理──效果率(Law of Effect)。無人駕駛汽車技術也可見到這種自我學習的影子。

至於所謂感觀層面,則是人類利用視覺、聽覺、觸覺和嗅覺等感觀訊息通過各種傳感器變成信號傳輸給計算機進行處理。至於第3種的感知層面,則是讓機器學習人類思考、決策和人類大腦一些特殊思考方式包括審美、愛、善惡判斷這類高層次的哲理思維,甚至涉及到機械人的意志力。

以機械人為主題的電影一般已通俗得陳腔濫調,然而2015年改編自瑞典劇集Real Humans的美劇Humans,只有8集,卻正是描述機械人在學習能力之上,加上了個人意志的故事,也許,正是霍金上述所擔憂出現的現象之一種:機械人叛變。

美 國史丹福大學去年8月發表《100年AI研究》(AI100)的首份報告,研究交通、醫療保健、教育、就業、治安與公共安全等範疇,AI對美國的影響。報 告指出,直至2030年,AI發展雖未臻完善,但亦將成人類生活中的得力助手。帶領研究小組的美國得州大學電腦科學家斯通(Peter Stone)在報告中指出,人們對機械人的能力躍進感憂慮,但現今機械人距離完全自主仍有極大差距,短期內不會對人類構成威脅。不 過,美國機械人工程師兼藝術家雷本(Alexander Reben)去年6月則以名為「第一法則」的機械人,挑戰「機械人不可傷害人類」的經典法則。「第一法則」機械人能夠刺傷放在工作平台上的手指,但程式設 計令它不一定每次都刺下去,令放下手指的人類難以預期會否受傷。

雷本向英國廣播公司表示,這種設計突顯AI的風險「可能現已存在」,隨時對人類造成傷害或惹起道德爭議。對於部分科學家主張,替AI設下防止叛變的「安全掣」,雷本反問:「如果機械人變得如此聰明,它為何不可能自行解除安全掣?」

國 際間要求採取行動、消除AI威脅的呼聲日盛,例如Google、微軟等科技企業代表聯同多名科學家,去年發動千人聯署,呼籲聯合國行動制止AI被用作致命 武器。聯合國已通過2017年內正式商討相關議題。人權觀察軍備分部總監古斯(Stephen Goose)強調,必須立即行動,制止AI武器為人類帶來災難。

https://youtu.be/7P2WY0BvdKE

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