【Rosy 聊科技】深度學習教父楊立昆的通用人工智慧願景:AI 是否能更像人?

被認為是「深度學習之父」的科學家楊立昆(Yann LeCun)最近針對人工智慧未來的發展方向提出新思路,發人深省,在一年半前,他才意識到自己一直以來都搞錯了 AI 的方向。
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近幾年人工智慧的研究已經取得相當不錯的突破,然而距離開發出接近人類水準的 AI 機器人,還有一段相當長遠的路。

臉書母公司 Meta 首席 AI 科學家楊立昆(Yann LeCun)力圖讓人工智慧更上一層樓,日前他大膽地預測下一階段的 AI 發展方向,將是能夠擁有人類常識、言行舉止都像人的「通用人工智慧」(AGI,Artificial general intelligence),勾勒出如科幻電影般的 AI 未來願景。

AI 教父楊立昆是什麼來頭 ?

楊立昆與另外兩位權威學者 Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton 被稱為是深度學習的三巨頭,三人在 2018 年獲頒電腦界諾貝爾獎的圖靈獎,他們的研究對於近代的電腦視覺和自然語言處理等深度神經網路的應用來說功不可沒。

在 1980 年末,楊立昆開發出卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN),奠定了現在深度學習的研究發展基礎,對現今的 AI 機器學習(ML)有著重大的貢獻,被譽為 CNN 之父、人工智慧教父的他,可說是 AI 機器學習的先驅。

現在 CNN 技術被廣泛運用在電腦視覺、文字圖像辨識、語音辨識和自然語言,每當深度學習領域有重大突破,多半與 CNN 技術脫離不了關係。

楊:讓 AI 的言行舉止更像人類,是我一生的追求

已經鑽研人工智慧超過 40 年的楊立昆,至今從未停止追求「擁有像人類智慧水平的 AI」。

日前楊在一篇《麻省理工科技評論》的文章中,分享了他對 AI 的願景,他認為下一個劃時代性的 AI 應該要表現得更像人類,甚至超越人類。

此願景將 AI 推向了下一個階段:通用人工智慧(AGI)領域。

AGI 是什麼?

AGI 的概念已經存在了幾十年,根據《維基百科》資料,AGI 或通用人工智慧(Artificial General Intelligence)是一種擁有等同、甚至超越人類智慧的 AI,能夠像人類一樣觀察、學習和理解這個世界,同時擁有自主意識,又被稱為強人工智慧(Strong AI)

既然有強人工智慧,相對地就有弱人工智慧(Weak AI),有別於近似人類大腦的 AGI 神經網路系統,弱 AI 只能專注處理當前接收到的任務,無法具備人類的認知能力。

簡單來說,目前的人工智慧幾乎都只能解決單一領域的問題,像是人臉辨識、自動駕駛,但通用人工智慧則像是人類一樣,可以解決各種問題。

維基百科
《A.I.人造意識》電影海報

在《機械公敵》、《A.I.人工智慧》等電影中擁有自我意識的機器人就屬於 AGI 的範疇,但在現實世界中,各大科技公司開發的人工智慧基本上只能算是「弱 AI」,他們無法處理突發狀況,即如人類一般做出基於「常識」的判斷。

推翻主流機器學習觀念,楊承認他過去錯了

不管是  OpenAI 近年發表 GPT-3 還是 DALL-E,還是 DeepMind 開發的通用人工智慧 Gato,楊認為現有的 AI 發展方向仍圍繞著深度學習,若要使 AI 更像人類,科學家不能單單拘泥於建立更大的機器學習模型

他大膽地推翻了現有機器學習的發展方向:「 科學家不該訓練一台學習了大量人類知識的機器,而是讓 AI 系統去理解人類世界的運作原理。」

對楊來說,他所追求的並不是超級電腦,而是創造出擁有人類智慧水平的智慧系統。

要做到這點,楊認為首先 AI 要擁有「人類對這世界的認知常識」,可如今 AI 仍無法產生所謂的「人類常識」(common sense)。

人類並不是一昧模仿鳥類飛翔而學會飛行

曾說,人類是因為看到鳥類飛翔而有了飛行的夢想,但人類最後能成功翱翔天際是因為我們發現了航空動力學的原理,而不是一昧模仿鳥類飛翔的動作。

楊立昆認為在 AI 的研究上是同樣的邏輯。

大約在一年半前,他才意識到自己一直以來都搞錯了方向,科學家們不停讓機器模仿人類的行為,但人工智慧背後的真正原理,並不是一昧地模仿。

AI 要擁有人類智慧的關鍵是「基本常識」

人類基本常識是什麼?

為了解釋何謂人類的基本常識,楊立昆給出了一個很好的例子:「試著想像一下,當你拿起一枝筆然後放手,基本常識告訴你筆會掉落,但你不會知道它掉去哪。」

就好比一個小孩可能看到球掉落幾次,就可以認知到有「重力」的存在,即使他不知道這股向下的力量叫做重力;又或者,當你聽到廚房傳來金屬碰撞聲,即便你沒有真正看到鐵鍋掉落的畫面,你也會直覺的推論有個鐵鍋掉落到地上了。

他認為這種透過「觀察世界而生成的基本常識」可以幫助動物和人類,自行補足時間和空間上缺失的資訊,讓動物在面對未知情形時能基於常識推斷結果

這類「直覺式的推斷」是一種源於人類智慧而生的本能,楊立昆認為這就是人類的常識,楊把這種不管是人類還是動物從幼年期就存在的認知架構本能,叫做「世界模型」(world model)

flickr

人類有基本常識很簡單,對 AI 來說卻難如登天?

在百度的線上演講中,楊立昆舉例說明,一個從來沒有駕駛過汽車的青少年能在 20 小時內學會開車,但目前最好的自駕系統卻需要數十億份的影像資料建立模型,或在虛擬環境中進行數百萬次強化學習的測試才辦得到。

即使自動駕駛系統再怎麼強大,它終究無法像人類一樣擁有自我判斷的能力。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)在今年 6 月 15 日的報告指出,在過去 10 個月裡有 392 件車禍是自駕車或是半自駕車造成的,其中又以特斯拉自駕車肇事的比例最高;人類的駕駛技術相較之下較為可靠,便是因為人擁有基本常識進而能避開千變萬化的道路突發狀況。

簡而言之,常識會告訴我們哪些事件可能發生,哪些不可能,哪些事件又比其他事件更有可能發生。常識讓我們能夠預見行動的後果並製訂計劃,甚至能忽略不相關的細節。

對機器來說,要成為圍棋高手也許不會太困難,但要讓 AI 擁有人類的常識簡直難如登天,這牽扯到了認知、記憶和聯想等層面,而這些能力都是人類與生俱來的。

要怎麼讓機器擁有人類的常識?

這就要靠「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network,GAN)的幫助了。

楊立昆曾說,「對抗訓練」是有史以來最酷的技術,他也相當看重 GAN 的發展潛力,他說:「GAN 提供了強大的算法框架,並允許系統自主訓練來了解數據,而不是為了執行某個任務而已。」

Quora
楊立昆在網站 Quora 的發文

楊認為,如果我們朝著這個方向前進,AI 的發展勢必越來越接近人類智慧。

在《麻省理工科技評論》中,楊立昆更建議科學家訓練神經網路以更多元的角度觀察世界,並搭配可以相應地調整系統認知架構的配置器(configurator),才能讓 AI 運用常識做出像人一般的決策。

楊認為,每個神經網路都跟大腦的某些部分很像。例如,配置器和前面提到的「世界模型」具備如大腦前額葉皮質(prefrontal cortex)的功能,而它們兩個是組成「人類認知架構」的關鍵要素。

現實中的技術瓶頸:我們還不知道 AGI 背後原理

然而說比做容易,楊立昆坦言要讓機器擁有人類的基本常識是更高難度的技術,儘管他已經建立出擁有最基本認知能力的「世界模型」,但直至今日他仍不清楚要怎麼讓配置器與神經網路互相配合,這其中所需要的技術依舊是個謎團。

希望將來科學家能找到人工智慧背後真正的原理,來推動人工智慧的發展到達下一個巔峰。

談楊立昆的人工智慧願景

楊立昆的人工智慧願景,就是打造出 AGI,對他而言 AGI 是 AI 的理想境界,也就是讓電腦有自主學習能力,擁有人類的觀察力、判斷力和決策力。

AGI 能被稱作通用人工智慧,就是因為它不受領域限制,在未來不管是建造業、老人照護、智慧家庭等產業,AGI 都能幫助人類營造更全面的「人機協作」生活環境。

打造 AGI 的重重挑戰

除了楊立昆前面提到的技術瓶頸外,許多人都忽略了一個事實,機器與人類有著根本上的不同──機器不需要面對死亡的問題。

反觀人類或動物的每個決策,都是基於避開死亡的本能,正因為我們感受得到生命消逝的恐懼,一個 5 歲小孩被燙到一次就知道火的危險,但機器需要吸收成千上萬份資料,才能學會應對火的方法,這是 AI 從機器學習到達 AGI 最大的挑戰之一。

楊立昆提到兩個現在 AGI 的主要研究方向,一個是訓練出更龐大的模型,另一個方向是強化學習(reinforcement learning),但這兩個方向都是透過工程師餵給機器大量資訊來訓練 AI。

儀器雖能辨識物理、化學現象,但這些都只是世界的客觀事實,並不是人類的常識,而人類擁有的智慧,是建立在人類對事件賦予的主觀意義上,像人一樣透過感知事物本質所產生的直覺與反應,或許就是 AGI 研究要打破現狀的最大難題。

楊說道:「我認為這是到達 AGI 的必經之路。」他想說服人們建立龐大模型和強化學習不是唯一的前進方式。 

AI 學者怎麼看?

對此,著名的多學科研究中心聖達菲研究所(Santa Fe Institute)的 AI 研究員兼聯合主席 Melanie Mitchell 表示,她很認同楊立昆的觀點,即大型的語言模型不可能是 AGI 的全部。

她說道:「這些模型缺乏真正關鍵的世界記憶與世界內部模型(internal models)」。

然而,Google 的深度學習與人工智慧科研專案團隊 Google Brain 研究員 Natasha Jaques 就駁斥楊立昆的論點,她相信語言模型還是會在 AGI 領域發揮不小的功用。

她說:「楊的理論中完全沒有提到語言模型,但我們知道語言包含了大量人類知識,是訓練 AI 機器學習相當有效的技術。

楊的理論中另一個長遠的隱憂,可能就是科幻電影中機器對人類造成威脅的問題:當 AI 擁有了人類的意識,我們該如何控管道德倫理方面的認知?又該由誰來控制它們?

蒙特婁 AI 倫理研究所的創始人 Abhishek Gupta 就說,這是一個讓人感到奇怪的漏洞。「我們在研究怎麼讓 AI 在人類社會中發揮最大效益的同時,也許這其中的道德規範是我們更該思考的。」

距離 AGI 誕生的時代還有多遠?

至於我們能否在有生之年看到 AGI 的誕生?可能還有一段距離,儘管前陣子 Google 語言模型 LaMDA 的話題炒得沸沸揚揚,而另一邊 DeepMind 也宣稱他們的 Gato 系統 ,已經達到全能 AI 的境界,但外界仍不認為它算是 AGI

專家們預估 AGI 的時代一定會來臨,很可能會在 2060 年實現。楊立昆也坦言,未來 10 到 15 年間,人手一支的不再是智慧型手機,而是配有 AI 語音助理的 AR 裝置。

pxhere

那些電影科幻情節的確是不斷被日新月異的科技水平所驗證,像元宇宙這種如電影《一級玩家》中「綠洲」的虛擬世界不再是幻想,AI 也不再是只屬於科幻迷之間的餘興節目。

不可否認 AI 正在一點一滴改變人類的生活方式,甚至在我們意識到這個變化之前就已經先習慣了,要說未來 AI 會改寫整個現代社會的運作模式也不為過,我們早已在《機械公敵》、《人造意識》這類電影中瞥見通用人工智慧的普及將對人類造成什麼樣的影響,然而讀完楊立昆對 AGI 現況的描述,我們了解到就目前的技術, AI 並不會威脅到人類,或許在我們有生之年也未必會看見。

無論如何,AI 的誕生勢必已掀起另一次如網際網路般的科技革命

或許人類更該自問的是:究竟是我們創造了 AI 使生活更美好, 還是我們早已過度依賴由 AI 替我們決定的生活方式?

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Visa 品牌轉型三大面向做創新:B2B 金流、Fintech 新創、支付附加價值服務

要打造一家高獲利的公司是基本,但要在疫情擾動全球快速轉變之時勇於蛻變顯然不是容易的事,而 Visa 就是其中的典範之一。
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1958 年成立的 Visa,在 60 多年前也是一間金融科技新創公司,預見一個可將支付轉變為電子與光子,並在全球光速的移動的世界,更率先推出當時市場上全新的商務模式 — 四方模式,顛覆人類現金交易史,這些年來更伴隨 FinTech 技術、電子支付場景的革新,持續以其全球規模及能力拓展數位支付創新。已是數位支付領域全球領導者的 Visa,如何持續自我創新以及與時俱進?

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引領全球的支付 - Visa 品牌標誌的演變

Visa 重申品牌使命,啟動多年轉型計畫

許多企業營運數十年甚至百年之後,因應時代潮流啟動轉型計畫,向新世代消費者扎根;Visa 也不例外,在積蓄超過一甲子時光的風華,推出全球品牌升級的長期計畫和行動,重新定義核心價值和品牌使命,改變消費者認知超越一家信用卡公司,喊出「作為一為所有人服務、匯聚全球網路的網路」,聚焦「Visa 全球網絡成就你我,金流交易輕鬆掌握」的願景。

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Visa 全球副總裁、大中華區市場部總經理孫麗軍

然而,百年大疫逼著許多企業放緩腳步,為何 Visa 敢在此時勇於蛻變?

Visa 全球副總裁、大中華區市場部總經理孫麗軍(Patricia Sun),用玄奘取經故事為譬喻:Visa 從創立所擁抱的信任、安全、接受和包容等核心價值沒有改變,但在獲取經書的路上,勢必要經歷穿越戈壁的險惡環境,這時就考驗一家企業,是否保有堅韌的精神,面對新的挑戰,勇於設法找出創舉。

換言之,Visa 的品牌轉型計畫可視為 Visa 進化踏向下一段里程的途中綠洲。其中幾個具體的轉變,像是 Visa 品牌標誌,換上全新的 Logo 色彩、字體,媲美踏上旅程的英雄增添嶄新裝備;及向各處市場推出能讓受眾產生共鳴的品牌宣傳內容,分享在地市場使用 Visa 解決方案的成功故事,就如古代驛站的使節,傳播最新、有用的消息。

三大戰略方針實現普惠金融,「賦能」中小企業與新創,助力挖掘「支付附加價值」 

現在每天使用 Visa 服務世界各地的持卡人、超過 39 億的 Visa 卡,橫跨 200 多個市場、15,500 間金融機構、超過 8,000 多萬個商戶受理 Visa 卡。鏈結如此龐大的社群,Visa 這次轉型有個重要的理念就是「賦能」,包含為一般消費者創造公平交易環境、幫小商家及中小企業解決金流挑戰、乃至於針對新興的交易場景,Visa 都能運用品牌力量,提供更多元的服務項目。

孫麗軍表示,Visa 最想爲社會上的企業和個人實現「普惠金融」價值,透過金融教育計畫,協助其學習及獲得小額貸款或流動銀行服務,讓全球 17 億缺乏金融服務的弱勢、偏鄉地區人口,得以解決支付問題,獲得更多機會。

此外,Visa 關注小型企業的賦能與發展,她舉例,2022 年北京冬奧期間,Visa 攜手中國婦女發展基金會和北京體育大學發起「冬奧有她」專案,至今已賦能超過 4,000 多位女性小型企業主,通過豐富的資源及訓練課程,有效提升女性小微企業家在企業管理、戰略規劃、組織效率等方面的能力,幫助女性所領導的小型企業蓬勃發展,為社會經濟的可持續發展貢獻價值。

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Visa「冬奧有她」專案賦能超過 4,000 多位女性小微企業主

除了提供龐大消費者支付服務,Visa 業務亦放眼新的支付領域,協助商戶與企業採用創新解決方案,藉此提高金流效率與透明度,在各垂直領域拓展創新金流。

「我們推動的台灣在地專案叫『挺好的小店』,教育店家手機感應收款方案的益處,不僅減少紙鈔接觸染疫風險,同時讓店家更方便、機動方式收款,提高商機。已導入的商家類型包含小吃店、市場攤販、花店外送等,未來也將導入計程車、週末市集。」孫麗軍分享其中一間來自桃園年輕夫妻經營的商家「查理Q蛋」,平常多在中壢市場擺攤販售放牧的雞蛋,過去除了現金就只能給銀行帳號讓客人轉帳,許多客人覺得轉帳麻煩而棄單,讓商家相當苦惱。自從使用 Visa 手機感應收款,手機就是刷卡機,現在客人只要手機輕碰感應即可快速完成付款,幫助商家提升客源又減少錯帳率。

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Visa 亦積極支持地方觀光圈數位轉型,與台灣觀光策略發展協會(DTTA)與合作賦能地方觀光圈商家已邁入第三年,今年為新北市平溪在地商家舉辦線上永續發展主題工作坊,輔助商家上手數位工具,開啟地方永續發展。Visa 更特別為小微商家設計實用商務技巧網站(Practical Business Skill),透過工作坊將資源分享給商家,包括電商經營、數位支付等,幫助台灣小微商家優化體質,挺過疫情風暴。

除了消費者、商家,Visa 賦能的觸角亦拓展至金融科技新創,廣邀新創加入 「Visa 亞太區金融科技優速計畫」,提供這些新創公司解決方案和顧問服務,將重心放置在幫助新創公司找尋商業機會,協助新創快速跨入區域市場。鼓勵創業新手在金流服務嘗試更多創新,賦能金融科技公司拓展更多應用場景的創新方案。

最後,Visa 看準支付環境趨於複雜, 亦串聯全球合作夥伴,延伸到更全方位的支付服務,協助企業與金融機構探索更多支付的附加價值,從資料分析、產品權益、應用介面、風險管理到行銷推廣,提供一站式完整的支付附加價值服務,因應消費者不斷演變的多元支付習慣,拓展更多應用場景。孫麗軍舉例,針對永續發展,Visa 推出永續消費權益(Visa Eco Benefit Bundle),幫助夥伴搶攻在意氣候問題、支持永續消費的消費者。Visa 台灣亦曾協助業界領導百貨、航空聯名卡等客戶透過挖掘資料(Data mining)、彙整分析,找出含金量最高的消費者、新的場景,再針對這群人再行銷。

Visa 轉型腳步不停歇,讓全球各角落人們享受經濟果實

上述幾項案例,再再證明 Visa 早已超越一家信用卡公司的規模及格局,未來 Visa 接觸的對象將如同毛細血管一樣散開,成為任何交易的連結點,持續透過全球網路,推動商務、讓全球各地的每個人都能參與全球經濟。當然 Visa 的戰略目標不僅於此,為支持受新冠疫情影響的中小企業,Visa 承諾要助攻全球 5,000 萬中小企業數位化。此外,Visa 也表達支持全球金融科技新創擴大規模、與全球 200 多個政府達成合作夥伴關係的決心。

回到玄奘取經的故事,當英雄完成經書抄寫之旅,往往不只在成就自我,更是將心血成果分享給世人獲益,不論現在或未來,Visa 都希望複製玄奘的精神。孫麗軍重申,「期待透過 Visa 全球品牌轉型計畫,Visa 會持續引領創新,同時傾聽客戶聲音,讓全球各地的每個人得以打破藩籬、沒有障礙的參與全球經濟體系,相信在不久的未來,就能看見普惠金融的曙光。」