未來科技 - AI人工智慧

人工智慧:如何以電腦解決問題

人類自從發明電腦以來,便始終渴望著能讓電腦擁有類似人類的智慧。

一提到人工智慧,很容易令人想到電影與科幻小說中常見會聊天、會煮飯還會突然間想毀滅人類取而代之的機器人形象。

究竟什麼算作「智慧」?若電腦能針對我們的問題準確地作回答、或學會下棋和泡咖啡,如此就能確定電腦擁有智慧嗎?要怎麼確定它真正擁有意識、理解情感?

當年AI技術尚未真正發展起來,哲學家與人文學家已就這個問題做過許多廣泛的討論。根據這個問題,美國哲學家約翰.瑟爾(John Searle)便提出了「強人工智慧」(Strong A.I.)和「弱人工智慧」(Weak A.I.) 的分類,主張兩種應區別開來。

強人工智慧

受到電影與科幻小說的影響,強調電腦將能擁有自覺意識、性格、情感、知覺、社交等人類的特徵。

弱人工智慧

主張機器只能模擬人類具有思維的行為表現,而不是真正懂得思考,科學家認為機器僅能模擬人類,並不具意識、也不理解動作本身的意義。簡單來說,若有一隻鸚鵡被訓練到能回答人類所有的問題,並不代表鸚鵡本身瞭解問題本身與答案的意義。

雖然在1950年人工智慧的研究邁入了瓶頸,但是電腦硬體卻是以指數型的方式進步。

1965年Intel創始人摩爾觀察到半導體晶片上的電晶體每一年都能翻一倍;到了 1975 年,這個速度調整成每兩年增加一倍,電腦的運算能力與儲存能力同時跟著摩爾定律高速增漲。

如今,電腦的運算能力約為30年前的100萬倍。

早期的人工智慧研究聚焦在邏輯推論的方法,專注於模仿人類推理過程的思考模式。由於需要百分之百確定的事實配合,因此在實務上不容易使用。

直到關於人工智慧的研究方向越來越多元,涵蓋了包括統計學、機率論、逼近論、博弈論等多門領域的學科;而硬體儲存成本下降、運算能力增強,加上海量數據,今日的人工智慧已能從資料中自行學習出規律,這便是時下資料科學的最熱門技術「機器學習」。

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