2020 Jan 09

善治及人工智能和生態

我們的下一個重要任務是找出什麼、為什麼、以及如何做?

Prof. Dr. Ovid Tzeng


善治,人工智能和生態—領導和行為改變的新可能性?增強智能的未來學習

與其他動物相比,人類擁有極大的發明創造力和完善工具的能力,以控制及改善物質和精神的世界,因此導致了人類社會複雜的快速發展,其特徵可以說是8個O的互動模型(8-O: Bio生物 –Geno基因 –Neuro腦神經 –Cogno認知 –Info資訊 –Techno科技 –Medico醫療 - cultural/Socio社會)。

我們現處於一個數位世界,高科技和網際網路使我們能夠以水平和垂直的方式,在社會、智力和精神上建立聯繫。在醫療保健方面,資訊數據學和人工智能提供的大數據,令預防性醫療和精確醫療成為可能。同樣非常清楚的是,由於跨國的商業與工業,跨各洲大陸的空中、海上和高鐵的便捷交通,令文化的特殊性和社會價值正在迅速變化。

大腦/心智連接重組後的一個明顯行為後果就是,人類訊息處理(HIP)的架構從純粹的初級生物學習機制轉變為二級認知學習平台,允許進行層次化組織和策略規劃,從而提高了快速精確存儲/檢索操作的質量和靈活性。從某種意義上說,未來的學習特色是: 動態系統的混合屬性交互迴旋,可以解釋為,解決問題能力增強、積極改變環境,可以用f(THIP x PBL x SCL x K x E)公式來表示,其中THIP指轉化後的人類訊息處理,PBL指初級生物學習,SCL指第二級認知學習,K指知識,E指經驗。

換句話說,在未來複雜世界中的領導力涉及策略性思維和有意義的執行處理複雜問題,而不僅僅是執行學到的行動計劃。從這個角度來看,我們還需要討論人工智能(AI)的含義。人類通過語法和軟體工程來創建人工智能(AI),以替代解決問題中的例行程序和複雜程序。在某些特定領域中,人工智能在沒有“個人的”知識情況下挑戰並戰勝人類自然智能(NI),“個人的”知識是指對特定領域的問題有“同情心”“好奇心”和“知道的感覺”。

基本上,人工智能是一種複雜工具,具有快速、龐大數據存儲力、及根據深度學習算法的強大計算能力。 Deep Mind的AlphaGo和AlphaZero最近在國際象棋比賽中大獲全勝,顯示了戰略、理解、規劃和見識不需要用到強力的機器運算。例如,AlphaGo通過深度神經網絡訓練來預測棋盤位置的價值,使用過去數百萬場的遊戲作為訓練數據;此外,AlphaZero完全是通過玩遊戲本身來學習的,後來,AlphaZero透過單一網絡訓練(也是完全自玩遊戲,並且沒有任何遊戲專門知識)獲得更進一步的發展,在三種不同的遊戲中展示出舉世無雙的表現:GO、象棋、和日本將棋。現在,AlphaFold以多年使用大量基因組數據的研究為基礎,將其計算能力擴展到原來特定領域之外,預測蛋白質結構精確的3D模型。

回顧過去,從AlphaZero,AlphaZero到Alphafold,人工智能的成功在於透過思考變得更聰明而不是更快。知道要考慮什麼和要忽略什麼是比較明智的。從某種意義上說,AI人工智能通過探索各種計算方法來模擬人類的思維,但是AI是否能更富有同情心,對世界、及其自身俱有自發的好奇心?它會在生活經驗中欣賞、享受並尋求正念嗎? AI是否有可能發展出一種心智理論,並可以產生自發性的即興幽默呢?讓我們用我們的NI人類自然智能嘗試形象化未來的AI。

此刻,AI提供了一個機會,可通過以下公式來增強人類的智能:(AI x NI x K x E)= 增強智能(可幾乎無限擴展的智能)。換句話說,在未來世界中,兩個大腦(AI和NI)比任何一個大腦好。我們的下一個重要任務是找出什麼、為什麼、以及如何做?

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