(轉載自CUP magazine 2015年6月號)
毋庸置疑，近代發明，令人類安全些、舒服些及有趣些；但一提到人工智能（Artificial Intelligence, AI ），會否危險些？
這疑問從霍金今年一次BBC訪問中引起，他指出，將來人類滅亡是人工智能導致的！繼之，搞完PayPal，又搞SpaceX上太空，再搞電動跑車Telsa的Elon Musk連聲附和；連Bill Gates也插句嘴叫搞AI的人小心！一時間，AI變得令人誠惶誠恐。
究竟AI 是怎麼一回事？有多危險？簡便地說，AI是人類夢想最終可以用電腦複製自己腦袋的研究統稱，涉及範疇很多，而且愈來愈多。若成功結合，那人工腦袋外觀上可以一點不像我們的活腦，但能做到比活腦更快、更好或甚至更多活腦做不來的各樣活動。於是，一般人擔心未來的AI機器人，就算不取代人類或殲㓕Homosapien這物種，甚麼工作也可找機器人代勞，Homosapien也會變成廢人！
而最早擔心的人是著名科幻小說作家Isaac Asimov。他死了二十三年，生前一本《I，Robot》書中，代Homosapien議定機器人三大「家規亅（The Three Laws of Robotics）：第一、機器人不得傷害人類，包括漠視令人類受傷各樣行為；第二、除非違反以上第一家規，機器人必須遵從人類命令；以及第三、在沒與以上第一和第二規條衝突下，機器人必須保障自己存在。
Isaac Asimov小說好看是好看，但是否有先見之明我絕對有保留。現實歸現實，今天機器人原始非常，需要用得上Isaac Asimov家規我認為是杞人憂天。如對AI範疇有過深入探究，一定會相信，未來機器人不會成魔，也不會成神，頂多是我們生活中的領航狗！霍金、Elon Musk和Bill Gate提醒我們的，只不過是當心弄出頭顛狗！今年一月我寫過一篇《人有人顛，機器有機器顛！》*，AI有多危險，要視乎世界是否愈來愈多顛人！驚顛人、驚核戰、驚世紀絕症、驚外星撞地球，比驚AI可信得多。
我承認，人工智能的確帶來一些人恐慌，最直接原因是他們恐怕失掉工作崗位。這可理解，你看不久之前，公司已沒有電話接線生，印刷公司沒分色師傅，銀行愈來愈少出納員，車房師傅沒電腦不成......大部份可以由電腦代勞的工種已用了電腦，每天推陳出新的AI軟件像搶打工仔飯碗似的洶湧掩至，連現今的Fintech已嘗試用AI軟件分析金融市場走勢寫報告，睇MRI掃描也可以用3D Pattern Recognition軟件診症......這是世界工種銳變大趨勢，背後是心存賺到盡的資本家扭六壬推動，誰有閒保障工人的死活？
其次，一些人對Robotics和AI恐懼，未免有被誤導之嫌。AI和Robotics 這兩專有名詞，我從第一天（四十多年前）開始接觸到，再經傳媒斷斷續續報道，AI功能一直被吹大，機器人被神化（Robotic這字怎可譯出個人來？）。今天回想起來這亦事出有因。
其一是我們中了市場學的（毒）計！甚麼是智能（Intelligence）？今天哲學、行為心理學、邏輯學、人文科學和美學等還沒有一個統一定義，我們便可以買到「智能亅電話、電視、冰箱、汽車和一大堆乜都加個「智能亅的產品，「智能亅已搞到cheap哂！一副機器識做多少少嘢就有Intelligence，一副機器加上針對一些既定用途的AI軟件便叫機器人！真正Intelligent的是科學家、產品設計家、市場學家、廠家和商家 —— 都是人，不是產品！
把Intelligence附加在一件死物上亦很不邏輯。以前Calculator識加、減、乘、除快過人我們不會說是intelligent，但要多加些甚麼功能才合格稱得上intelligent呢？Intelligence門檻是甚麼？所以一說到AI，連甚麼是I也沒人理會實屬可笑（可悲？），但市場總愛嘩眾取寵，迎合消費者心理亦不算犯了甚麼彌天大罪嘛！
順帶一提，反而把人附加在一件死物歷史上卻有個可笑的例子：電腦未面世前，英國國防部請來一大班女人㩒計數機compute發射導彈角度，當時她們被人叫做computers —— 或women computers！
一直以來，我承認個人非常執著一般人對AI不求甚解，他們有些不時更「諗到當做到」，令我患上輕度抑鬱，直至一天看到一篇AI報道才讓我釋懷。該記者說我們不必對intelligence的定義介懷，因為Human beings are still not intelligent enough to understand our own intelligence，所以才故意前置「人工」（Artificial）一詞，說白就是假的（A貨）？這演譯一方面勉強找回人活腦的尊嚴，另一方面，又引伸一疑問：我們腦袋是不是一副機器？機器才有A貨！所以我們非要看看AI近年最熱門的研究課題 —— Deep Learning和 Pattern Recognition。
以前的Machine Learning今天說成Deep Learning，是因為處理器和連網技術比以前先進多，我們可以模倣活腦的結構，做出一個多層電子神經元網，暫時做到過十億接點（人活腦過萬億），一層一層深入下去尋找線索去認知外來物件，Deep就是這意思。去年Google成立的DeepMind和 Facebook的DeepFace，就是致力開發電腦學習和認知能力，去模倣人類活腦做到或做得不好的工作，與及挑戰一些活腦無法做到的事，即時翻譯和明白多種語言是一例子。
但始終，AI的研究大前提是當人腦是一副機器，就算將來弄出個如何迫真多功能「A貨人腦」，輔助「冇腦」和「唔想用腦」的人一切生活需要，它本體㑹有意識和思想嗎？這問題和問生命是甚麼一樣，薜定諤和Isaac Asimov翻生也想知道。（完）
*http://it-column-cup.blogspot.hk/2015/02/blog-post.html
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