先前 Google 的軟體工程師 Blake Lemoine 聲稱擁有人工智慧（AI）的聊天機器人 LaMDA 出現了自我意識，就像個真正的孩子。這個言論一出立刻引發了大規模爭論，爾後，Google 直接解僱了這位員工。

究竟 AI 到底能不能發展出屬於自己的意識？現在的發展又到哪裡了？就讓 Google 台灣前董事總經理簡立峰來為我們解答！

AI 到底有沒有意識？它們竟然擁有認知能力了？

說到 AI 到底是否已發展出自己的意識，簡立峰直言「想太多了。」正是因為人類不了解自己，對於 AI 過度期望跟害怕，才會得出錯誤的結論。

回想二、三十年前，「可以將語音辨識成文字」似乎難如登天，但如今語音輸入卻十分常見。這次的事件中，工程師使用了「sensible、有感覺的」這個詞彙，跟過去討論的認知有些差異。能做語音辨識、機器翻譯都是「認知」的一部分，然而，工程師卻宣稱 AI 有感覺。

簡立峰解釋道，直到目前為止，AI 就是在進行機器學習，邏輯上是輸入什麼資料、得到什麼結果。因此，即便它們有時可能在問答時回答得不錯，卻並不是跟人類一樣有感覺。

且這個話題也能讓我們得以思考：如果今天 AI 變得真正聰明時，我們應該用人的角度去看嗎？畢竟，機器不是為了模擬人，如今 AI 早就有很多能力比人類強，我們不會卻不會對此感到害怕，只是怕它變得跟人一樣。

測試 AI 最有名的思想實驗當屬「圖靈測試」，透過對話確認機器是否和人類一樣具有智慧。對此，簡立峰表示，對於機器學習了解不夠深、有過高期待就會覺得結果很厲害，而這其實是人類自我投射的結果，歸根究柢，那些呈現的都仍是機器學習的結果。

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能處理語言卻不是真正理解！AI 在語言辨識上走到哪了？

簡立峰分享了「Progress in AI」的分析，目前，在「語音辨識能力」方面，機器與人是接近的；「電腦視覺能力」則有超越人類的物體辨識力；贏過人類最多的則是「棋力」；而在「語言理解能力」層面，機器卻遠遠輸過人類。

雖然 AI 尚不能真正「懂」各種句子，卻能夠處理語言，能藉由分析語句去判斷寫作者的情緒與立場。

至於 Google 翻譯何時能推倒人類的巴別塔？簡立峰表示，它在評分程序 BLEU 中已經達到了「專家」等級，跟翻譯者已經是差不多水平，但偶爾仍會出現離譜翻譯，而這在人類身上是較不會出現的。而以總量來說，大部分句子都翻得很好。

Google 翻譯在地球上的一天使用量達到好幾百億次，若以實用性來說已經足夠，但要完全取代人類仍還有許多須跨過的門檻。

環境運算是什麼？讓機器交叉運作加成發揮！

在如「Star Trek」等科幻作品中，我們能看到「環境運算」的概念，這在現實中有可能實現嗎？簡立峰分析，其實在電腦科學領域中，各階段都曾提出類似的概念，它其實是一種類似智慧物聯網的存在，讓各個裝置可以做主、交叉運作。

當機器可以交叉運作後，甚至不用新的突破，就已經能達到許多我們目前想像不到的事。就以自動車來說，現在雖能自動行駛，我們仍得握著方向盤。但到了最高自駕等級，在完全自動化的情境下，就包含了各種決策：要交個過路費省時間？還是省錢繞個路？其實機器的資料庫本來就有這些數據，但我們要不要讓它們做決定呢？

這就好比「全民公敵」中，機器人在救人的選擇上所提出的道德難題。而目前，針對類似的選擇，都是以法律為基準。

價值都在數位科技！台灣如何跟上腳步？

現在許多新創都在討論 AI，根據 IDG 的預測，到了明年，全球有 50% 的 GDP 都是由數位科技帶動的，而其中，最重要的引擎便是 AI 的發展。

簡立峰延伸解釋了相關的軟硬體討論，他認為軟硬體區別是這樣：一個定型演算法是硬體，還在變動演算法是軟體。將固定演算法燒成硬體的價值偏低，應用性固定；反觀軟體則很彈性。

目前，台灣只有 19.2% 的 GDP 是來自數位科技，表示台灣還有很大的空間可以成長。觀察我們的日本鄰居，可以發現他們對於數位的內容越來越重視，除了是因為疫情帶來了許多壓力，也是因為競爭力漸漸比不過他國。

反觀台灣，目前硬體產業成熟，又因人口不足缺乏市場，造成新興領域發展受限。不過，我們擅長的硬體產業（半導體）剛好是 AI 的基礎設施，所以還是有連結。

過去各項科技產業都主要集中在中、美兩國，歐盟、日本因此也都缺乏大型網路公司，而要出現世界級的網路公司，需要極大量的使用者。在這部分，台灣本就沒有機會，但我們始終保持著硬體的優勢。

簡立峰建議，我們應該投入發展 B2B 軟體，充分發揮製造業特性，舉例來說，人家可能是無人機的控制中心，我們則能做無人機軟體服務的偵測器。台灣應該在原有強勁的垂直領域基礎上發展，再嘗試加入一些軟體，而更結果。

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首圖來源：unsplash