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政經縱橫 | 2019-06-10 10:20

黃錦輝: 全球首位機械人公民

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2017年10月27日全球第一位擁有國籍的機械人在沙地阿拉伯面世。沙地在一個國際科技會議中公開宣告給予美國製造的機械人蘇菲亞(Sophia)公民身份,當天蘇菲亞還精巧地與主持人在台上對話。此舉史無前例,隨即轟動全世界,令人相信「機器代人」的世代已不遠矣。

蘇菲亞集十八般武藝於一身,她是由不同最先進的人工智能技術混合而成的機械人,當中包括使用「計算機視學」(Computer Vision)技術去觀人於微、「語音處理」(Speech Processing)技術去細心聆聽、「邏輯推理」(Logic Reasoning)技術去排難解題、「自然語言處理」(Natural Language Processing)技術進行流利對話、「機械人」(Robotics)技術作出不同姿勢及面部表情。

製造蘇菲亞的目的是追求達到人工智能的最高境界,創造一個效能媲美(甚至乎超越)人類思考及行為的自動化系統。無可否認,蘇菲亞當日在台上與司儀對答自如,台下觀眾們看來確實可以以假亂真,贏盡掌聲。但從科學角度看,由於對話環節是在預設環境下進行,因此蘇菲亞有卓越的表現不足以為奇。蘇菲亞所面對的問題及其相關回應其實已預先被編寫入機械人之內,所以一問一答非常順暢。

若然換過另一場景,對話是在沒有預設議題之基礎下進行自由交流的話,效果又會如何呢?假設有一天美國因為不同意沙地的商務政策,貿然發起針對她的貿易戰,並假設沙地委任蘇菲亞為其外交大臣,與美國總統特朗普領導的團隊談判。在這安排之下,機械人大臣還能夠像在台上對話如此瀟灑自如嗎?

機械人貿戰談判不符現實

筆者認為程式化的機械人外交大使蘇菲亞肯定會摸不着頭腦,並再一次證明現實離開普羅大眾所想的「機器替人」或「AI代人」還有一定距離。在談判桌上蘇菲亞未能匹敵特朗普,是源於人工智能技術之不足,特別是蒐集數據極度困難,人工智能工程師經常面對「稀疏數據問題」(Sparse Data Problem),當中包括以下常見的弱點:

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