人工智能（A.I.）距離人類的智能多遠? 或者，A.I. 距離獨立思考多遠?
在大家意識到之前，第四次工業革命 ― 人工智能革命已悄悄掀起，滲入日常。搜尋人工智能，或 Artificial intelligence，馬上冒出一堆新聞，標題聳動得嚇死人:「人工智能時代下人類所剩的最後價值……」、「霍金再警告人 工智能將毀滅人類」、「透過 A.I. 與死人對話」……充斥怪奇、《智能叛變》式的論調，彷彿人類將在一夕之間被大規模淘 汰。風聲鶴唳，渲染恐懼，無日無之。
無知令人恐懼。美聯社已經聘用 A.I. 記者寫財經報道，坦白講，執筆同時，記者也在怕失業。恐懼失業，人之常情， 但最可怕的恐懼，是連自己害怕什麼都不知道。
人工智能的3個智慧水平
廣義而言，小至一段演算法，如 iPhone上的 Siri 系統、與人類對話的私家車、Google translate 的語音識別技術，吸塵機械人 Roomba……都可稱為人工智能。這與《2001太空漫游》和《智能叛變》等科幻電影所描述的無所不能、擁有自我意識並站在人類對立面的超級 A.I.，存在相當大的距離。
Is A.I. friend or foe？根據專家理論，人工智能分為三個水平：
- Artificial Narrow Intelligence（ANI），即專注一件事 的 A.I. ，如 AlphaGo；
- Artifcial General Intelligence（AGI）， 智能與人類相若；
- Artificial Superintelligence（AS)），智能遠勝人類。
如何量度人工智能的水平？電影《解碼遊戲》講述破解德軍密碼的 天才圖靈的生平，但電影沒有提及著名的圖靈測試：如果一個機械與人類透過電子設備 對話，而人類不知道交談的對象其實是機械人，就能斷定那個機械人已經擁有人類的智能。他大膽預言「思考的機器」（Thinking Machine）的可能性，成為許多人心目中的「人工智能之父」。近日Bill Gates更指出，A.I. 的最大挑戰將是代表知識，「與人類一樣的方式消化資訊」。
2013 年，人工智能學者 Vincent C. Müller 和 Nick Bostrom 曾詢問數以百計的 A.I. 專家，推算出到了 2040 年，人工智能將會達到 AGI（與人類相若）水平，而且由 AGI 升至 AS（超出人類）水平，將會在那之後不足二十年之內發生。
追本溯源，A.I. 的目的，只是模倣人類智慧。
人工智慧，與之相對，是自然界產生的 「自然智慧」─ 人類的大腦。A.I. 有多種運 算方式，以前的目標一直都是模擬人腦。現時人工智能專注單一功能，要達到好像人類般思考仍有頗遠距離；除了需要大量數據，還需要 強大的運算能力，而這往往因為硬件技術而受到限制。發展更高性能的晶片是一個方向，科技龍頭企業如 NVIDA 爭相推出 TPU、GPU 等人工智慧晶片。
人腦的計算速度，以每秒千萬億（peta FLOPs）計算，運算速度比日本正研發的超級電腦A.I. Bridging cloud，快上近八倍。然而，美國發明家 Ray Kurzweil指出，到 2023 年，超級電腦就能追上一個人腦的配置，2049年就能超過所有人類大腦加起來的功率。
「奇點理論」（singularity）早於上世紀八十年代出現，意指科技於極短時間出現極大進步。日本人工智能專家三宅陽 一郎指出，2010年後的社會已逐漸步入「奇 點」。即是，人工智能一旦發展到逼近人類，將會開始加速進化，出現滾雪球式增長。他進一步指出，步入「後人類時代」，人類一些行動將被人工智能取代，可見於不久將來，人工智能將與人類合作共融。
奈何更長遠而言，宇宙物理學家霍金曾經多次就人工智能的威脅喊話：“Humans, who are limited by slow biological evolution, couldn’t compete and would be superseded.” （人類受限於緩慢的生物演化，將不能與人工智能競爭，而且終於會被 超越。）
更令人擔憂的是，誰控制那股超出人類智慧的力量？我們在恐懼什麼？
另一邊廂，無哨煙的軍事競賽已經開始。俄羅斯總統普京說：“The nation that leads in A.I. will be the ruler of the world.”（人工智能技術領先的國家將會統治全世界）；中國國務院今年7月發表《新一代人工智能 發展規劃》，強調發展人工智能，除了經濟原因，更關乎戰略層面；美國高科技公司Tesla行政總裁Elon Musk直指A.I. 會引發第三次世界大戰，並聯同一百一十六位專家聯署禁止各 國發展人工智能殺人武器…… A.I. 威脅沸沸揚揚之際，科創如雨後春筍，呈現爆炸性增長。正如霍金所指，人工智能可能是人類遇見最好或者最壞的事。
世界版圖劇烈變動，兩個重要問題：第一、人工智能究竟是什麼一回事?第二、我們人類，或者我們香港人， 準備好了嗎?
十九世紀初，有八成人口務農，三次工業革命過去，今日只剩下2%。只是文明之前必須迎來陣痛。李嘉誠早前在汕頭大學畢業禮時發表演講：「高增長機遇，是愚人見石，智者見泉，不思不想因循的人，在人工智能的時代，肯定過不了關。」
阿里巴巴在香港推出創業者基金，價值10億；麻省理工來港成立海外研究中心，以發明創新為主；未來政府要推動 Smart City、智能生產、5G……
更多問題要依賴科技解決，是不爭事實。工程師早就習慣五年換一套程式語言：Python、Java、C++……說風就是雨，哪樣有效就得學。知名心理學家 Carol Dweck 曾提出，定型心態（Fixed mindset）和成長心態（growth mindset），前者相信聰明天注定，後者相信努力。活得像個工程師，不斷學習，或者就是未來生存的不二法門。
人工智能席捲全球，人機合作的時代即將來臨，修讀醫科、法律、金融不再炙手可熱，編程正成為必備技能，當更多人修讀科研，對人工智能認知更深，就會思想更多：「有什麼事是我能而機器不能做的？」
人的個性、獨特性、創造力不會消失，敗給機器的圍棋高手柯潔曾說：「我無法感受到 AlphaGo 對圍棋的熱情。」
縱有疾風起，人生不言棄。
自我意識的超人工智能出現前，人類還有好長一段時間。
兩個關於人工智能你要懂的詞?
1. 機器學習(Machine Learning )
廣義來說，任何可以從事智能活動的程式都是人工智能，但不是所有程式都能自主學習。機器學習，即是包含機器必須超出程式設定，自行調整學習的意思。 AlphaGo 是自行調整學習的一例子，它透過學習大量棋譜，同時與圍棋專家對賽，累積知識，其後更通過 幾千萬次自我對局而自我改進。以前的監督式學習， 是指準備好訓練資料，以命令，輸入回答而糾錯;但 目前發展出來的非監督式學習，則是透過整合性環境，自行搜集資料而改進有關表現。
2. 深度學習(Deep Learning)
深度學習模擬腦內神經元，連結成網絡狀單位，在神經網絡各層面以至各階段，都能同時不停學習，而且擅長辨識不能以符號表達的圖像資料。 三宅陽一郎表示「深度學習」就是「將充分資料輸入類神經網絡，而能自行抽出特徵」的系統。AlphaGo 能勝出圍棋，正正因為通過深度學習，可以抽出棋盤資料的特徵，取長補短，以至其分析愈來愈準確。
Google 亦公開 TensorFlow 平台，讓大眾利用深度學習工具開發程式，例如開發及早辨識皮膚癌的儀器，建立偵測影評文字是正評還是負評的軟件等等。有日本 農民利用相關圖像分析青瓜成長的形狀顏色，從而預 判收成情況。 深度學習目前已應用於 Google 的搜尋系統偏好、廣告、YouTube 的推薦欄、語音辨識和外語翻譯等各個 領域。
(法新社提供、網絡圖片)
