您找過以下的關鍵字

尚無搜尋紀錄

科學人雜誌博學誌: 掌握數位生活 了解AI、網路行為、數位教育的31種科技

科學人雜誌博學誌: 掌握數位生活 了解AI、網路行為、數位教育的31種科技

出版社 : 遠流出版事業股份有限公司

可訂購

定價 : NT 380

售價9折, NT342

內容簡介


封面故事

掌握數位生活

關於《掌握數位生活》
知名廣告標語「科技始終來自於人性」,說明了科技應該貼近人性,但事實上,反倒是現代人已經離不開科技。從舉頭望螢幕、低頭看手機,到透過社群軟體聯繫情感、不時查看臉書、LINE一下朋友,甚至一天沒有上網,便覺得日子難熬、枯燥無味,而人工智慧、巨量資料、大規模開放式線上課程……這類科技更是全面滲透你我的生活。未來,這類科技將如何改變我們的行為?如何翻轉下一代的教育模式?又帶來哪些創新?掌握本書,便對數位生活不再迷惘。

編者的話

【導讀 ─  台灣大學資訊工程學系教授  林守德】


從AlphaGo打敗人類棋王後,人工智慧(AI)儼然成為新一代顯學。AI領域的科學家最常採
取的研究方法是機器學習,而機器學習背後最大的推手是與日俱增的巨量資料(big data)。這本博學誌《掌握數位生活》收錄了電腦、網路、教育等領域的進展,將帶領讀者從不同角度一窺這波數位革命。

首先,在〈會思考的電腦〉一文中,作者阿布–莫斯塔法深入淺出,探討機器可以「學習」如何完成以下幾種不同的工作。一種是機器學習可達成分類任務,例如我們給電腦一群正常人與另一群癌症病患的肺部X光影像,它能自動學習如何區分兩組資料,並在日後對其他X光影像進行正確分類;另一種是機器學習也可做出數值預測,例如我們把某家公司過去20年的財務資料及
股價輸入電腦,它可訓練出一個預測該公司股價的模型。還有,機器學習甚至可提出一連串決策建議,當我們給電腦過去的一些決策資料,機器學習可以學到在什麼狀況下做出什麼樣的決定,可能會獲得最佳的利益,例如AlphaGo能夠根據過去棋手下棋以及自我模擬下棋的資料,來決定當下棋子的哪個著點會有最大的贏面。

機器學習的成功已受到廣泛認可。但一個擁有高度智慧的個體除了能「學習」,還要能「發明」與「發現」。AI如何超越一般人類的智慧,讓電腦成為如愛迪生、莎士比亞或福爾摩斯這類發明家或創造者,正是目前AI領域的研究者(例如我的團隊)著手努力的方向。
雖然機器學習的前景不可限量,但是它的發展過程並非一帆風順。「莫拉維克悖論」曾指出:AI在一些需要高度智慧以及推理的任務(例如下棋、預測)可以做得很好,卻無法辦到一些連兒童都做得到的簡單任務,例如辨識人臉、快速繞過障礙物。這也限制了它的應用範圍,不過近年來發展成熟的「深度學習」技術,在「辨識」這個領域終於有了突破,讓電腦在圖像及語音
的辨識成效已經逼近人類的表現。在〈機器如何深度學習〉一文中,作者班吉歐以多層神經網路為本,闡釋深度學習以及它為何成功。相信你可以發現,深度學習除了自身演算法在辨識上的優勢,也蒙受兩個重要的外來關鍵因素助益:電腦運算速度的提升(藉由新的圖形處理器)以及巨量標記資料的出現。

然而,深度學習還是有它的局限。在〈電腦有意識嗎?〉一文中,作者柯霍與托諾尼提出:電腦即使可以辨識照片中的物品,卻還無法達到更深層的「理解」。許多小朋友常常會玩一種遊戲「這張圖有什麼不對」,他們要從一張圖中找出不合理之處(例如有個人坐在電腦前,左右手都握著滑鼠)。這樣的任務對AI而言是非常困難的,因為這需要高度的資訊整合與理解能力。兩
位作者認為所謂的「意識」是能夠整合訊息的理解能力,而非很多獨立存在的辨識系統。目前的深度學習可從照片中辨識出各種物品,卻還沒有能力「整合」這些資訊,獲得更高層次的理解。主要原因是這些資訊的組合量太大,電腦尚無法透過訓練來完成目標。

深度學習讓AI露出了曙光,背後一個重要的推手就是巨量資料。巨量資料不僅對個人產生影響(例如推薦系統服務),對於公司、城市、政府施政也帶來了前所未有的轉變。在〈巨量資料驅動城市〉一文中,作者潘特蘭談到自己如何利用電腦來分析人類行為的巨量資料,創造出更多價值。他用了「數位麵包屑預測」這樣一個很生動的說法:人類各式行為留下的一些數位記錄
(例如臉書上聯絡誰、去哪裡、做了什麼事),都像從嘴邊掉落的麵包屑。然而在追蹤這些麵包屑之後,電腦將可以做出許多預測。例如,根據行為判斷一個人是否生病、預測他將來會買什麼衣服、甚至有沒有能力清償貸款。潘特蘭分析了某家公司內部人與人的互動,找出提高生產力的方法;他的研究也發現,從「社群」而非個人的角度出發,往往能夠達成更大的功效;例如要推
廣一項活動,鼓勵人們「傳播」這項活動給其他人,會比只鼓勵人們參與來得有用。

巨量資料在帶給人類便利時,也衍生一些潛在問題。在〈巨量資料下誰有隱私〉一文中,作者藍尼爾就點出了Google與臉書這些網路科技巨擘對隱私的弔詭作為:他們一方面向使用者提倡資訊透明化,一方面卻把自己預測使用者行為的模型或推薦系統埋聲晦跡、不願公開。他擔心這會造成資訊不對等的危機,擁有巨量資料的企業可以利用資料去操弄人們的行為決策。例如,
公司為了利益,系統在推薦商品時,可能會把不適切的商品推薦給顧客;搜尋引擎也可以刻意優先呈現有付費的內容,影響使用者的選擇。藍尼爾的團隊主張「資料付費」,希望能解決隱私可能被侵犯的問題,因為當資料被視為某種具有商業價值的東西時,商業權益原則就能夠量化隱私,而經濟市場就可以決定資料的價值;在資料需要付費時,政府也不能無止盡利用國家安全之名來行使侵犯個人隱私之實。在〈挺住巨量資料 防洩密〉一文中,潘特蘭提出利用「資料分散儲存」的概念來防止資料盜取,並利用「信賴網路」設定審查機制來界定合法與非法的資料存取程序,以達成更完整的資料保護機制。

巨量資料也同時改變了人類的行為模式以及對自我的觀感。在〈Google效應――搜尋引擎如何改變你的心智?〉一文中,作者韋格納與沃德提出,網際網路降低了人類想把剛學到的重要知識記憶在頭腦中的渴望。因為我們已經認知到,幾乎所有的知識都可以藉由搜尋網路取得,於是減少了「記憶」的必要性,空出來的心智就能用在我們的雄心壯志上。他們進一步發現,很多人
已經把網際網路當成自己認知能力的一部份,也就是當人們經由搜尋引擎找到相關資訊,會歸功於自己而非搜尋演算法。這也造成了一個有趣的矛盾:網路世代是一個比前人所知更多、但是大腦中儲存知識更少的一群人。搜尋引擎帶給人類的影響,也非全然是正面的,例如搜尋引擎讓網路成為抄襲者的天堂。但是在〈論文抄襲記〉一文中,作者嘉納卻透過搜尋機制創造出來的抄襲偵測系統,找到了許多論文及計畫抄襲的實例。

回過頭來,在AI 亦趨成熟的當下,許多人也開始反思一些潛在的危機。在〈人類要擔心機器人太聰明?〉一文中,AI專家暨著名AI教科書作者的羅素,提出了自己的擔憂與可能的解決方案。他指出AI 並不會像電影情節一般突然覺醒而屠殺人類,也不可能無端有邪惡思想來跟人類爭權奪利。但是這不表示AI 不會對人類造成危害。最大的威脅可能來自AI為了達成被賦予的任務,在過程中做出了不符預期的負面行為。例如,某個機器人接收到「拿蛋糕過來」的命令,當它發現蛋糕鎖在櫃子裡時,可能會選擇打破櫃子再把它拿出來。他認為AI 的系統必須被「賦予」三個觀念,以防AI 執意完成任務而造成更重大的破壞。首先,AI 必須實現人類的價值觀,於是會做出符合人類希望其達成的目的。其次,AI必須理解自己「認知」的人類價值觀不一定完全正確。所以它不會去執意執行人類賦予的「表象」任務(例如打破櫃子只為了拿到蛋糕)。最後,AI必須藉由觀察人的選擇來學習人類的價值觀。如果AI可以擁有以上的觀念,那它就比較沒有機會去做出危害人類之事。

勢並防範潛在危機,也成為重要的議題。我相信不久的將來,除了許多原本需要高度智慧的工作將由AI接手,AI也更會與人類攜手一起解決許多我們面臨的難題。這樣的革命並不代表人類失去
除了消極的規範,也有一些學者研究如何創造出「友善」的AI。在〈機器人 懂你心〉一文中,作者馮雁談及自己專注於做出具有「同理心」的AI,它能夠分辨人類的情緒,並做出適切的反應。其中一個原型Zara,是結合語音辨識與情緒辨識的模組,利用機器學習的演算法來跟很多人互動,學會了解人類意圖,用具有同理心的方式與人類溝通。

當AI漸漸成熟,「人」要怎麼與AI共處、怎麼利用它的優勢並防範潛在危機,也成為重要的議題。我相信不久的將來,除了許多原本需要高度智慧的工作將由AI接手,AI也更會與人類攜手一起解決許多我們面臨的難題。這樣的革命並不代表人類失去了主宰權,而是結合另一種更強大的能力,成就原來無法成就的事。
看更多 隱藏