[創新小學堂的知新會] 這是由知名創新講師周碩倫老師舉辦的讀書會,每個月挑一本書、邀請一個傑出講者,針對主題進行分享。2018年8月的主題是【人工智慧來了】,由精誠集團的蔣居裕Fred Chiang 分享。要看更多活動,可以去周老師的創新學院臉書粉專。
你無法想像,人工智慧的講者介紹,居然是從新疆的旅遊書開始…
精誠資訊AI+Generator 的蔣居裕,雖然是資訊服務業龍頭的高管(頭銜叫做營運長),還出過九本電腦書,但跟一般印象中的科技人不同,他根本是個文青:不但出過新疆的旅遊書,就連個人部落格也叫做『Fred 豢養的雲中象』
文青會怎樣介紹人工智慧呢?是擁抱科技、還是用腳投票離開呢?
我武斷地把讀書會的內容分成四大部分:
一:你以為,人工智慧(AI)是無所不能的高新科技
提到人工智慧你會想到什麼?很多人想到Google 導航、智能音箱,就如同科幻電影裡面可能會威脅、甚至奪取人類性命的強大電腦或機器人….
甚至心中會擔憂『AI會取代我們的工作嗎?什麼時候呢?哪種工作呢?』
二:其實AI 發展超過六十年了,現在只是勉強堪用而已
一般提到的AI包含三大領域:『人工智慧、深度學習、機器學習』,早從1940年代就已經開始發展,對科學界來說並不是二十一世紀的新鮮事。更何況,今天的AI還在非常早期、距離科幻電影裡面可以接管人類世界的水平、甚或擁有智慧還十分遙遠。
怎麼說呢?先要定義『智慧』
若我們把人類大腦的活動分成如下的五個等級,一般人類無論賢愚,很容易就有這五個等級的大腦活動。
1.規則:開車要靠右
2.知識:夏天會吹西南風
3.意識:狗死了,她很憂傷
4.自我:沒來由的,我忽然想吃漢堡
5.心靈:接受不完美、不吝於稱讚他人
但電腦要能做出上述活動,則無法一次到位,是一步步來的。若電腦可以做到等級2.5 以上,我們稱為『強人工智慧』,比較厲害。若只能做到等級2.5,則是『弱人工智慧』,距離會有同感、同理心的人類還很遙遠,現在的AI都還是在弱人工智慧的水準。
例如,AlphaGo 雖然可以勝過職業九段棋士李世乭,但除了下圍棋外,AlphaGo還會些什麼?會過馬路嗎?會辨認貓狗嗎?勝棋了會開心嗎?更別提對弈時還需要黃博士的幫助。可以說AlphaGo是個沒有整還好的AI,沒有手沒有腳,簡直比太空突擊隊裡面的田博士還弱。
三:目前堪用的AI,來自近五年的突飛猛進
如果AI發展近六十年,都不勘使用,為什麼近五年會突飛猛進呢?
讓我們先看看大規模影像辨認競賽 ILSVRC (Image Large Scale Visual Recognition Competition) 的成績吧。
2015年的圖像辨識錯誤率已經低到3.57%,低於人類的5% 辨識錯誤率(更別提還有很多人有人臉辨識困難症、錯誤率恐怕更高)但!AI並不是一出道就有這個水準,2010年時AI的辨識錯誤率高達28.2 %,是人類錯誤率的6倍。
AI怎麼超車人類的呢?靠一種叫做『類神經網絡演算法』的深度學習技術。這是以前沒有的新技術嗎?為什麼近年來橫掃江湖呢?
競賽剛開始時,不但資料量有限、電腦運算速度不如今日,更重要的是當年的類神經網絡演算法,只有一層的類神經網絡,而2015年起,就有152層。不是一倍差異、十倍差異、是150倍。
因為這種演算法的特性是當資料量與電腦的運算能力上升到一定的水準後,『類神經網絡演算法』會大勝其他演算法。近年來電腦運算能力與人類資料累積量,超過了那個臨界點:類神經網絡演算法先蹲後跳,蹲了幾十年後,忽然變成明星。
從選了正確的演算法、有足夠的資料量、再搭配高速的運算能力,AI終於走到今天,在圖像辨識、語音辨識甚至閱讀能力上面,都小勝人類。
四:我們該擔心被AI搶走工作嗎?
在AI逐漸變強的時代,的確有些工作可能會被AI取代。但並不是一般人以為藍領工作容易取代,相反的具有這兩個特徵的工作,更容易變成電腦做一樣好:
可以SOP化,容易累積大量的資料
同樣是從事知識工作,『知識搬運工』、工人等級就比較容易被取代。但若是『知識匠人』『知識大師』,就有越來越高的不可取代性。
講座主持人周碩倫老師最後提到『學習能力、資料獲取、與運算速度』三件事情,會影響我們在跟AI競爭時的競爭力。
AI再厲害,若是老被餵垃圾資料,要預測的東西又目標不清楚,怎麼可能變得神準呢?而就算是神準的AI,也需要『根據數字、採取行動』的環境以及辨識的場景,否則空有數字要幹嘛呢?
最後,就用Fred 的結尾與大家共享:May the AI be with you
太厲害了!拜讀之後,讓我又「深度學習」了昨天晚上的分享內容。
老師不嫌棄,希望能幫大家回憶一下