强智能犹如人脑 AI颠覆世界或取代人类

　　图：中国人工智能发展快速。图为市民在中国机器人峰会参观智能数字工厂管理系统/新华社

　　【编者按】“人工智能软件AlphaGo战胜中国棋王柯洁”、“Facebook人工智能实验室，两名聊天机械人在谈判过程中竟自行创造出独特的语言来沟通，研究人员叫停实验”。人工智能（AI）发展迅速，解决了不少人类疑难，如网上的后台服务，改善供应链提高生产效率。与此同时，人工智能会否取代人类？电影《智能叛变》中机械人驾驭人类的剧情会否成真？本港亦有不少人从事人工智能研究，这些公司以至香港发展人工智能又面对哪些局限？本系列专题将逐一探讨。

　　大公网8月21日讯（记者杨州、张月琪）电影《智能叛变》讲述机械人最终超越人类甚至意图统治世界，随着人工智能（AI）发展，科幻情节会否成真呢？人工智能国际权威杨强教授接受《大公报》专访时坦言，强人工智能具等同人类的智慧，长远的确有机会取代人类、超越人类，不过国际间对有关研究仍属初步，故他相信短期内都不会发生。中大工程系教授黄锦辉同样认为，现时人工智能受研究人员所限，分析、学习、推理均为人类控制，人类仍是“造王者”。

　　人工智能技术日渐成熟，AI非如一般人想像是形体化，机械人是统称，并不是局限AI就像人形实物，对话机械人只是系统。国际人工智能协会（AAAI）首位华人会长、香港科技大学计算机科学及工程学系系主任杨强表示，人工智能有各种定义，包括“强人工智能”和“弱人工智能”，强AI具人类智慧，且有自主意识、动机，有人的各种智能，能够推理、学习、用语言交流，还有感知，包括看、听、说话，甚至可以把复杂事情用抽象语言表达，如逻辑思维表达等等，长远来说，强AI的确有可能取代人类。

　　杨强解释，国际间有人提出去造一个机械，像人一样，但亦有人出来反对，因为人类拥有特别元素、能力，是任何机械不能代替，加上现时在强AI的技术确实仍属初步。相反将AI特殊化却发展迅速，即是弱AI，将人工智能在单个领域发展，如下围棋，但下围棋的机械却可能不会说话，所以不是多技能。

　　全面取代 尚有漫漫长路

　　AI技术辅助人类生活，杨强认为，AI可助人类能力放大，同时亦可取代部分人类未做得来、或不适合由人类从事的工作。他以Uber为例，“一个时间配对系统，包括的士和顾客，这些细微的事反而是人类没办法做。还有医生识别病症、癌症等，教会机器去识别，令更多人受益，AI可以做早期检查，其后由医生治疗，将医生能力放大，这对人类是有利。”他又认为，AI可取代较沉闷、重复的工作，如打字员等，利用AI让人便利。

　　对于AI能否取代人类，中文大学工程学院（外务）副院长黄锦辉同样认为尚有漫漫长路。他解释，AI依赖大数据及深度学习，前提先要有大量同类型数据，例如做面部识别，须收集多张面部照片，做一套训练集，让AI作深度学习，了解各人面部不同特征；若要汽车识别，则须有一套汽车图片训练集。而且AI在部分特定范畴亦要有普及应用，最终才可取代人。

　　运算背后 人才是“造王者”

　　黄锦辉续称，即使AlphaGo赢了棋手，“造王者”还是背后的团队程序员，是AI研究技术取胜，也可说是研究团体胜棋手。他分析，AlphaGo是AI针对性应用的好例子，程式只会下棋，而且系统特性是单用户，单对单下棋，AI只要了解棋子特性三种情况，即一黑一白一无，棋盘是19乘19，机器要考虑的是3的19乘19次方，是天文数字，每下一步可以考虑到不同配搭，这个计算，人不能即时做到，但机器却可计算。

　　黄解释，AI的大数据是据概率去运算，如A出现后会出B的概率，C出现后会出B的概率等，人一般可以想到后三步，但机器可以“想”到N步，尽管更多更复杂都能计算。AI学习考虑到必然性，当必然性不能全盘考虑时，便以概率决定，即是你不是必然出现，但有多大机会率出现；然而，现实生活还有很多突如其来的意外、天灾人祸等，这都是AI没法计算的，只有人脑才会考虑到。

　　分强弱两类 有多种模式形态

　　图：黄锦辉认为即使AlphaGo赢了棋手，但“造王者”还是背后的团队 /大公报记者杨州摄

　　在电影中看到的人工智能，一般是机械人，但人工智能（Artificial Intelligence，AI）有多种模式及形态，其发展领域还包括语音识别（Speech Recognition）、电脑视觉（Computer Vision）与专家系统（Expert Systems）等。

　　人工智能分为强、弱，强人工智能（Strong AI）是具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智慧，同时也是科幻小说和未来学家所讨论的主要议题。

　　相对弱人工智能（Weak AI）只处理特定问题，不需要具有人类完整认知能力，甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力，现时普遍所见的均为弱人工智能。

　　坊间普遍以为AI就好像是机械人，其实并非“无手无脚”就不是AI，机械手臂、无人驾驶等均是AI，AI商业应用亦不能只看做对时的好处，亦要看做错时的风险，始终医疗科技或交通科技是严肃议题，技术有惊喜，但仍需谨慎。

　　港生难题：离“科研大舞台”太远

图：机械人其实是统称，并不是局限AI就像人形实物/新华社

　　发展人工智能背后，需要有强大支援团队，本港学生面临什么挑战？有大学教授认为，随着内地城市开放，港生较易与国际接轨的优势渐渐淡化，加上地域上远离可应用技术的大舞台（如Google及微软等大公司），以及欠缺商业思维，要把新技术推广到市场，困难重重！

　　接轨国际优势淡化

　　科大计算机科学及工程学系系主任杨强指出，香港是开放城巿，经常有海外学者访港，港生也常有机会出国见识，拥有对外接轨优势；随着内地开放，内地学生也常赴国际会议，港生本来的优势正逐渐消失。现时师资还是香港的优势，教授是来自世界各地精英，学生自然获得有系统的训练。至于港生面对的难题，是离应用技术的大型舞台（如微软等科研公司）太远。

　　中大工程学院副院长黄锦辉形容，现时科研工作职位是“工多过人”，学生可考虑应征美国及日本等公司。以他所见，研究生会多考虑自己创业，而学士毕业或本科生毕业后就多选择打工。他认为，本港科研培育范畴广阔，学生认识不同技术层面，动手能力亦较强，但在为产品、技术落地推广到市场上，碍于对商业运作及需求了解不深，要花时间摸索。

　　黄锦辉续指，不同行业如工厂、医院未来都需要AI，与人工智能相关的就业及发展愈来愈理想，而AlphaGo的出现，亦吸引不少年轻人加入AI研究及开发。大学一直有学术会议，当中有不少互联网大企业招聘，以他所见，四、五年前同一个学术会议大约有700至800人参加，但最近已升到1300人，全因这些大企业在发掘AI人才。