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天下文化首頁 主題 人工智慧的學習速度 超乎你想像
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發表日期

2018.08.13

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21世紀的21堂課
在《人類大歷史》,哈拉瑞展現了他「後見之明」的洞識,深刻闡述了人類簡史;在《人類大命運》,哈拉瑞則以...
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人工智慧的學習速度 超乎你想像



圖片來源:unsplash


由於機器學習和機器人科技還會持續進步,所以,其實任何人類工作都有可能受到自動化的威脅。就算某位四十歲失業的沃爾瑪收銀員,靠著超人的努力讓自己改頭換面,成了無人機操控員,很有可能過了十年之後會因為無人機也自動化,而必須再改頭換面一次。職場波動如此劇烈,也會變得難以組織工會或保障勞工權利。我們現在就已經看到,即使是已開發經濟體,很多新工作的形態都是無保障的臨時工、自由業者和計次的聘雇。如果某個專業在十年間就迅速起落,又怎麼可能組起工會呢?

同樣的,「人類搭配AI」組合很有可能變成一場人類與電腦之間不斷的拔河角力,而不是安穩的終身夥伴關係。完全由人類組成的團隊(像是福爾摩斯和華生),常常會形成長期的階級和例行程序,能夠延續數十年。然而,如果偵探和IBM的「華生」AI系統合作〔華生AI系統於2011年贏得電視益智搶答節目《危險境地》的首獎〕,會發現所有的階級都可能遭打破、所有的例行程序也都可能被干擾。昨天的搭檔,明天可能就成了你的主管;所有的規章和守則也都必須每年重寫。

仔細觀察西洋棋壇的動態,或許可推估未來世界將走向何方。確實,深藍戰勝卡斯帕羅夫後的幾年之間,人機合作是西洋棋壇熱門的形式。但近幾年來,電腦已經學得太好,與人類合作也不再有價值,這些人類棋手可能很快就會完全無關緊要。

2017年12月7日是另一個西洋棋的重要里程碑,但這天並不是電腦擊敗人腦(那已經是舊聞了),而是谷歌的AlphaZero程式擊敗了Stockfish 8程式。Stockfish 8是2016年的全球電腦西洋棋冠軍,運用的是幾百年來累積的人類西洋棋經驗、還加上幾十年的電腦西洋棋經驗,每秒計算七千萬個棋步。相較之下,AlphaZero每秒只計算八萬個棋步,而且寫程式的時候完全沒教它任何西洋棋規則,它連標準開局下法都不會!AlphaZero完全就是運用最新的機器學習原理,不斷和自己下棋,就這樣自學西洋棋。

雖然如此,在這個新手AlphaZero與老鳥Stockfish下的一百場比賽中,AlphaZero竟然贏了二十八場、平手七十二場,完全未嘗敗績。AlphaZero完全沒向任何人類學習任何東西,於是許多獲勝走法和策略對人類來說,完全打破常規,可說是創意十足、甚至是天縱英才。

在你猜想之中,AlphaZero從零開始學習西洋棋,是花了多久時間,才準備好與Stockfish對弈、而且發展出天才般的直覺?答案是四小時。你沒看錯,就是四小時。曾有幾世紀的時間,一直認為西洋棋是人類智慧的絕頂展現。但AlphaZero只花了四個小時,完全沒有任何人類指導協助,就從一無所知,變成創意十足的大師。

AlphaZero絕不是市面上唯一能夠擁有想像力的軟體。現在許多程式已經不只在單純的運算次數上超越人類棋手,就連「創意」也不在話下。如今,在限定人類參加的西洋棋巡迴賽裡,評審會不斷注意是否有棋手偷偷用電腦作弊。而抓到作弊的方法之一,就是觀察玩家所展現的原創性高低。如果有人走了極具創意的一步,評審常常就會懷疑這不是人走出來的,肯定是電腦才下得出來。

所以,至少在西洋棋領域,創意已經不是人的註冊商標,而是電腦的註冊商標!以前會用金絲雀來偵測煤礦坑裡是否出現有毒氣體,而如果西洋棋是我們的煤礦金絲雀,我們已經看到警訊,發現這隻金絲雀已面對死亡。很悲觀的是,現在發生在西洋棋領域的事情,未來也可能發生在警探、醫藥業和銀行業。

因此,要創造新工作、讓人接受再培訓而就職,並不是能夠一勞永逸的解決方案。AI革命不會是單一的分水嶺事件,可別以為在這之後,就業市場就會達到新的平衡狀態。相反的,破壞只會像雪崩般擴大。現在已經很少有勞工認為,自己能夠一輩子都做同一份工作。而到了2050年,不單單是同一份工作,就連在同一個專業領域,也不太可能讓人待一輩子。

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