400-123-4567

現今科技發達，網絡上最常聽到的詞「人工智慧」，從不知道何時開始，「人工智能」成為了熱門的話題，關鍵到科技的未來發展。

你可能會有以下的問題想知道︰

1. 什麼叫「人工智能」？
2. 「人工智能」的好處跟壞處？
3. 「人工智能」的未來發展趨勢？

讓我將外界的資訊簡化，整理一下跟大家分享。

人工智能的英文名叫 Artificial Intelligence，簡稱是AI。

人工智能是指我們人類製造出來的機器 (例如︰機器人/機器) 表現出來的智慧，主要模擬電腦或者我們人類思維過程，模仿我們人類能力或行為。

出主意是讓機器人替我們人類處理工作，程序師/工程師會編寫一個電腦程式，模擬出人類的行為，市面上有不少應用程式都含有AI，像是翻譯語言的程式。

我們經常聽到的詞「機器學習」、「深度學習」，都是「人工智能」的其中一部份，我們寫了電腦程式給機器人，可能有些動作或行為預先沒有寫進去，機器人自己會學習去模仿。

• 減少出錯機會
• 正確決策
• 在危險情境下實施人工智能
• 可以連續工作

• 維修費用昂貴
• 太依賴機器
• 取代低技術工作
• 工作限制
• 員工面臨失業
• 機械失控危機

人工智能的發展，應用在我們生活上，應用於交通、娛樂、醫療等方面，AI真的無處不在。

• 物體識別
• 語音識別
• 聲波探測
• 自然語言處理
• 創造力
• 預測
• 語言翻譯
• 修復/轉換
• 推薦引擎

• 手機助理語音辨識功能
• 社群網路上的廣告投放
• 串流影音網站的推薦（如 YouTube 推薦影片、Spotify 精選）
• Google Map 最佳路線規劃

• 認知科學
• 數學及統計學
• 物理學
• 邏輯學
• 控制論
• 決定論
• 社會學
• 犯罪學
• 智慧犯罪學

• 演繹、推理、解決問題
• 知識表示法
• 規劃
• 學習
• 自然語言處理
• 運動和控制
• 知覺
• 社交
• 創造力
• 倫理管理
• 經濟衝擊
• AI對人類的威脅

• 自動控制
• 探索推論、運用知識
• 機器學習
• 深度學習

是指機器含有自動控制的功能，它利用感測器偵測外界的溫度、濕度、亮度、震動、距離、影像、聲音等訊號，再經控制程式自動做出相應的反應。

這些程式是一早讓工程師把所有預計到的情況寫進去，之後放進一個機器去運作，像是家電產品︰吸塵機、冷氣機等。

當你使用冷氣機的時候，你要使用開關掣讓它開啟冷氣，你要手動設定溫度，讓它調到你想要的溫度。它永遠都是聽從你的指令、命令去做，所以它沒有思考空間。

是指機器可以探索推論、運用知識，發展了很多邏輯進論系統，讓機器利用演算法將輸入與輸出資料產生關聯，產生大量的輸入與輸出資料的排列組合，可以應用於拼圖解析程式、醫學診斷程式等。

假設老闆給你一個指令，要你判斷貨品分類為「易碎」或「易燃」，他會用他的知識告訴你知道如何去判斷，你就會運用他給你的知識去進行分類貨品。

是指機器會進行「自我學習」，利用過往的資料及經驗去學習，不斷做訓練，分析數據、作出問題的判斷，不斷改進自身。應用例子有搜尋器、大數據分析等。

就像公司的經理，他會利用過往的知識和經驗，再學習公司的營運方法，慢慢去探索，會做一些營運上的決策。

是指機器設有神度經神經網絡，可根據預測性推理模仿人類大腦去作出決定。它會深入了解大量相關的資料，分析數據，建立模型，不斷改進，最後會產生預測模型。

這個深度學習需要大量的反覆運算，因此需要佔用大量電腦的運算能力，它能快速及準確處理數以億計的資料。

這個技術常應用於網絡安全，它會收集數據，做惡意軟件、惡意網址或其他攻擊手法的趨勢分析及預測，去保護系統安全。

另外的例子有 Google教會電腦貓的特徵。

美國神經科學家 Warren McCulloch 跟 邏輯學家 Water Pitts 提出神經元的數學模型。

當年論文「神經活動中內在思想的邏輯演算」被視為人工智能學科的基石。現今的「深度學習」都是屬於人工神經網絡，它的基礎為神經元的數學模型。

在1949年，加拿大神經心理學家 Donald Hebb 提出「赫布規則」，已歸入機器自動學習算法裡。

在1950年，人工智能之父圖靈(Alan Turing)，他曾思考機器能否模仿人類的認知、學習過程、會利用自身信息，做邏輯推理去解決問題。之後他提出圖靈機的設想，是一種抽象計算模型，也是數學邏輯機。

當年他發表「計算機與智能」的論文，關於模仿遊戲的設想和測試方式。

在1955年，誕生了「人工智能」一詞。當年有4位AI專家寫了一份提案，申請開會來研究「人工智能」。之後在1956年8月31日，暑期研討會已在新罕布什爾州達特茅斯學院召開。

當年4位AI專家分別是John McCarthy、Marvin Minsk、Nathaniel Rochester、Claude Shannon。

在1957年，出現了GPS的設想，該原理是任何形式化的符號問題都可以用這個電腦程序來解決。

在1959年，麥卡錫提出世界上第一個完整的AI系統。他發表的「具備常識的程序」中提出一個能像一個人類學習的假想程序，然後跟明斯基在MIT成立了人工智能的實驗室。

同年，Arthur Samuel 首創了機器學習的概念，他早於在1956年寫出了具有自學能力的跳棋程序。

在1960年，美國新澤西的通用電氣工廠試用世界第一款工業機器人Unimate，創造者是George Devol。

在1965年，I. J. Good 發表了文章，指人工智能在未來可能對人類構成威脅。他認為機器擁有超強的智能，可能會超出我們人類想像的空間。後來著名科學家霍金都認同此說法。

在1966年，斯坦福研究所的人工智能中心成功製造第一台機器人，叫Shakey。這台機器人能感知周圍環境，運用演算法去推出隱含事實，到處導航，制定計劃以實現目標。它也可以用簡單的英語去交流。

延伸閱讀︰深入研究Shakey(英文版)

在1966年研發出自然語言電腦程序，叫Eliza，算是早期的語音助手，就像現在的Amazon語言助手、Google助理及Siri。Eliza 是由 Joseph Weizenbaum 創造的，實現了人類和機器的溝通程序。

因為早期語音助手 (Eilza) 的產生，讓機器翻譯語音/語言有成果，但是抽象思維、自我認知和自然語言處理等問題仍然未有方案解決。

延伸閱讀︰人工智能時代的開始 – 自然語言電腦程序 Eliza

在1970年，世界上日本誕生出第一個機器人，叫WABOT-1。

在1972年，成功製造了針對細菌感染的醫療診斷系統 (MYCIN)。

在1978年，產生了用於電腦銷售過程中為顧客自動配置零部件的專家系統(XCON)。

在1979年，斯坦福大學開始研發自動駕駛技術。

在1984年，美國普林斯頓的大學教授霍普菲爾德用模擬集成電路，研發出神經網絡模型。同一年，Rodney Allen Brooks 發表了「大象不下棋」的論文，提出了高層次的AI系統設想。

在1986年才有世界上的第一次無人駕車秀，當年是德國聯邦大學研製，車上有攝錄機跟感應裝置，在無人街道行走。

延伸閱讀︰1986年發明自動駕駛汽車的人(英文版)

在1974-1980年 和 1987至1993年，那段期間各界研究AI沒有進展。

當年1966年發表的「語言與機器：翻譯和語言學中的計算機」跟1973年發表的「人工智能普查報告」，兩份報告吸引不到人們投資去研究，令到研究AI 的進展受到阻滯。

另外原因是因為當年電腦內部存儲空間有限，中央處理器無現在這麼快，一些研究者意識到這個問題比想像中難以解決。

其後1987-1993年，那些時期產生了電腦，電腦開始普及化，有投資者認為投資AI性價比不高，興趣大減。值得一提是，之前投資AI的資金主要是政府給學術機構的科研撥款。

1990年代後期，有了聊天機器人，它是有情感和情緒的智能代理。

進入21世紀，人工智能的能力已經超越了人類，它能做到很多東西，例如語音識別、指紋解鎖、無人駕駛、機器人、雲端伺服器、產業物流的自動化等等。

人工智能70年：科幻和現實的交融

• 超自動化
• 多重體驗
• 普及化
• 人類機能增強
• 透明與可追潮
• 強化邊緣運算
• 分散式雲端
• 自動化物件
• 區塊鏈應用
• 人工智慧防禦

目的是自動化需要人工完成的任務。利用先進技術的應用，像是人工智能和機器學習，實現流程自動化和增強人員的能力。連一些複雜程序，如研發、分析、設計、測量、自動化、監控、再評估也會自動化。

傳統電腦的單一式互動，轉換為多個裝置的多點式互動，例如︰智慧型穿戴裝置和先進電腦感應器。實際例子就是AR/VR、多頻道人機介面和感應科技。

普及化的好處讓我們每個人能掌握科技與商業的專業能力。它包含四項關鍵領域：應用發展、資料與分析、設計與知能。

另外，開發人員無需具備數據科學家的技能即可生成數據模型，他們將會依靠AI驅動來產生代碼和自動化測試。

是指運用科技來增加人類的認知與身體能力。例如透過植入或操控一台機器，以改強固有的身體能力。

增強身體能力的四個部份

• 增強感官
• 增強附屬器官與生物功能
• 增強大腦
• 增強基因

一些企業會在網絡上收集用戶的資料及數據，儲存到數據庫，用戶不知道他們如何處理這些敏感資料。例如會否將用戶個人資料外洩，這些個案在不時會發生，企業都有責任去保護客戶的資料。

要做到這點，有六個關鍵因素︰

• 道德
• 誠信
• 開放
• 當責
• 能力
• 一致性

邊緣運算是一種分散式的運算架構，為了加快資料處理和傳送，信息處理和內容收集，會在網絡中心移動到邊緣節點來處理。

分散式雲端的好處是數據中心可以位於任何地方，減少資料傳輸延遲等技術問題。基於數據安全性問題，不讓雲端企業掌握資料，雲端科技發展會更隱私。

是指無人機、機器人、輪船等設備，利用AI去執行人類完成的任務。例如2018年平昌冬季奧運上，200台無人機組成的煙火表演秀。

區塊鏈是一個公眾的電子記帳資料庫，區塊鏈能追蹤交易的起源，使金流與物流公開透明。

區塊鏈模式五個元素

• 共享與分散式的帳本
• 不可更改但可追溯的帳本
• 加密
• 代幣化
• 分散式的公眾共識機制

超自動化跟自主學習等技術讓商業界提供了轉型的機會，但是它有機會被及安全漏洞。

三個關鍵觀點

• 保護AI驅動系統 (AI訓練資料/訓練管道/機器演算模型)
• 以AI加強安全防禦 (運用演算法分析攻擊模式、發現攻擊)
• 預測攻擊者惡意使用AI的情況

參考文獻︰Medium, Amazon, scimonth, markerpro.cc, wiki, MBA智庫百科, unwire.pro, 每日頭條, 未來城市, Gartner, BBC, scimonth