下一個時代AI的未來走向

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  何謂AI?人工智慧Artificial Intelligence,縮寫為AI亦稱機器智慧型,人造的機械設備並表現出智慧型態。包含:知識、感知、理解、記憶、情感、聯想、辨別、邏輯、分析、計算、文化、決定、判斷、包容、中庸等多種能力,擁有自我思考、數據分析。

  通常透過一般使用的電腦程式展現許多的智慧型技術。也透過神經科學、統計學來加以學習及判斷。這些人工智慧也漸漸的取代人類社會中許許多多的職業。

  人工智慧在一般教材下的定義是智慧型代理Intelligent Agent,亦稱智慧型主體的研究與設計為核心概念,利用觀察周遭環境接著做出行動、判斷來達成目的的自主實體。在1955年約翰·麥卡錫所定義是「製造智慧型機器的科學與工程」。而安德里亞斯·卡普蘭(Andreas Kaplan)和麥可·海恩萊因(Michael Haenlein)兩人並將AI定義為「系統做出正確解釋外部的資料,再從這些資料中加以學習,並將這些知識透過靈活的適應下實現特定目標和任務的能力」。

  但由於目前的人工智慧都是架構在目前一般電腦程式架構下產生的知識、感知、理解、記憶、情感、聯想、辨別、邏輯、分析、計算、文化、決定、判斷、包容、中庸等能力,並實行自我思考、數據分析。利用這些能力做出這些判斷下還是擁有許許多多的問題,而現今一些的主要核心問題中包括要跟人類類似甚至超卓的知識、推理、學習、規劃、交流、移物、感知、使用工具和操控機械的能力等。以目前人工智慧的能力仍然還是要一段很長很長的路。在強人工智慧已經有一些能夠問世的成果,甚至在一些影像辨識的分析、語言資訊的分析、棋類遊戲的各種分析中已經擁有單方面的能力達到了或已經超越了人類目前的水平,這些人工智慧的實際努力下,能夠解決上述中的問題一樣人工智慧程式,並無須再重新開發新的演算法就可以做直接利用,現有的人工智慧完成任務,但就像前述所說的要能夠和人類擁有一樣的處理能力,達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要很長很長的時間研究,因為在人工智慧領域上還是沒辦法突破某個臨界點,這個非常難以跨過去的難題就是目前在一般電腦的運算下只能利用1或0來運算,並沒有中間的模糊選項,但是在人類情感裡面不是只有1和0的判斷,而是還有許許多多複雜的情緒、感情、感官存在,這個問題讓人工智慧的進行產生很困難突破的一個點。

  目前比較流行的方法包括統計方法,計算智慧型和傳統意義的人工智慧。目前有大量的工具應用了人工智慧,其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演。而基於仿生學、認知心理學,以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。

  雖然說在這難以突破的環境下,人工智慧無法飛快地前進,但最近GOOGLE發表了一個新的資訊,利用了50多個量子單元的量子電腦所運算的速度比傳統超級電腦快一百萬年的運算速度,量子電腦Quantum Computer,而何謂量子電腦,他又能帶給我們人工智慧有甚麼新的能量呢?

  量子電腦Quantum Computer是一種使用量子邏輯來進行通用計算的設備。不同於一般電子計算機或稱傳統電腦,但是量子計算是利用量子的特性,電腦內用來存儲數據的對象為量子位元,量子特性中有一個非常特別的狀態叫做量子態亦稱量子糾纏態,使用這個量子態的演算法來進行數據運算。馬約拉納費米子的反粒子就是自己本身的屬性,這或許就是令量子電腦的製造變成現實的一個主要關鍵。而量子電腦透過量子的特性在一個運算位元下存在的狀態從傳統電腦下最小的存儲單位是位元bit,只能存在不是1就是0,但在量子電腦下存儲單位是量子位元qubit,多了一種同時出現1以及同時出現0這個狀態,因此位元可以存在一種狀態是可以同時存在1也是0的狀態。這就是為什麼能夠在量子電腦下擁有飛快的運算能力的原因。但要運用這個運算速度必須又一個先決條件,就是必須要在零下273.15度也就是絕對零度的環境下才能達到量子糾纏的狀態。

  未來如果可以克服現在在量子電腦對於環境上的困難,人工智慧的研究就能夠再提高一個檔次,不管是高度技術性和專業,又或是各分支領域都是深入且各不相通的,涉及範圍極廣的人工智慧皆會快速的加以提升。AI的研究可以在其分支不同的領域中解決各種具體問題,將會在未來對AI有一個更大更嶄新的突破。
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