1985年11月191期上一篇下一篇

#發行日期:1985、11

#期號:0191

#專欄:計算機和語文(二)

#標題:漫談人工智慧

#作者:謝清俊

日本的灰姑娘

難解的情結

無形的巨影

情到濃時情轉薄

機器會思考嗎?

驀然回首

燈火闌珊

結語

 

 

 

漫談人工智慧


【摘要】「科學的面目隨科學家凝煉自然現象而顯露,科學只能發現不能創造。」這也是人工智慧的忠實寫照。 牛威爾(A. Newell)

人工智慧是麥卡錫(J. McCathy)在1956年達特茅斯的一個學術會議中首先提出來的,到今年正好是三十年。在1980年以前,這類學術研究工作並沒有受到特別的關注。1982年,日本的第五代計算機計畫引起了全世界的震驚和關切。由於第五代計算機標榜的是人工智慧型的計算機,霎時間,人工智慧像是突然引爆的煙火,噴出了眩目的光芒,風靡了全球。

近二年來,教育部和國科會推動了些人工智慧的密集課程和研討會。資訊工業策進會和工研院電子所也已將它列入研究發展的目標。甚至民間的圍棋教育基金會也響應:舉辦「電腦圍棋比賽」。由此看來,人工智慧應該是目前國內外計算機科學發展重點之一。然而它是什麼樣的一門科學呢?現在,就讓我們來談談吧。

日本的灰姑娘

近幾年來,有「灰姑娘」(註一)這般奇遇的學術研究工作有二;就是生物工程和人工智慧。比較此二者,生物工程發展得平實穩健,中規中矩。而人工智慧就顯得頑皮;它散漫、多變以及欠缺條理。譬如說,它的研究範圍就是許多學者爭論的問題之一,從麥卡錫迄今一直沒有明顯的界定。再者,它的理論基礎也不厚實,學者們意見紛云,莫衷一是。因此,又換來數不清的爭辯。從學術成就上來說,成績是有的,但是並沒有什麼值得鼓舞慶幸的突破,仍然有許多基本的問題等待解決。照這麼說來,它變成日本的灰姑娘豈非異數麼?

說實在的,人工智慧之所以有今日的光彩,實是拜日本人之賜。日本人看中的是它發展的潛力而不是它今天的實力。換言之,第五代計算機計畫正是日本人以人工智慧的潛力做為籌碼,為爭奪世界科技領導地位所下的賭注。自從日本人下了賭注以後,美歐各國也陸續斥鉅資跟進,一時蔚為風尚。這場豪賭將如何收場呢?

人工智慧是計算機科學的家族中,最活潑的角色。也是計算機與哲學、心理學、語言學、系統科學、制衡學(cybernetics)和神經醫學等等之間溝通的橋梁。有人說,它目前是隻醜小鴨,總有一天會變成天鵝——為科學界大放異彩。也有人說日本人的賭注是賠定了,大家沒什麼好緊張的。我們關心的問題是:人工智慧究竟有什麼潛力值得大家這麼重視?

難解的情結

自從十七世紀,巴斯卡(B. Pascal)和萊布尼茲(G.W. von Leibniz)分別發表了機械的計算器以來,人們開始夢想著具有人類智慧般的機器。這心情是種複雜的情結——又盼望又害怕。在歷來的科幻小說中,充分表露出這樣的情懷。這也就是人工智慧被看好的原因。

現代人很難想像在十七、十八世紀時,當那些盛裝的學者,來到一大堆奇形怪狀的齒輪前,看到它們湊在一堆轉動著,居然能正確的做出很複雜的加法和乘法運算的時候,心中是何等的感觸!做算術應該是很有智慧的行為吧,而一堆古怪的齒輪竟然像磨子一樣,研磨出智慧的果實來——一如人們思考的效果。在想像中,機器似乎已變成了有思想的怪物,張牙舞爪地飛撲到人間來。機器能擁有智慧嗎?這可能嗎?

至此,哲學家和科學家就面對了這樣一個謎樣的問題和難解的情結。當巴倍奇(C. Babbage)的分析機(analytical machine)和羅芙蕾絲夫人(Lady Lovelace亦即Ada August)的程式觀念在1833年公開討論時,機器能做些什麼?這個問題再引起了科學家,哲學家和政客們濃厚的興趣。羅芙蕾絲夫人的觀點:「機器只會做我們教它做的事(註二)。」,至今仍有許多人持同樣的看法。為了了解機器能做些什麼,當時討論的箭頭曾指向用機器下棋和作曲。因為下棋和作曲一向是智慧型工作的典型。用句今日的口語說,它們是智慧密集形態的活動;外界的干擾少,環境獨立易於掌握,便於觀察和分析。因此,選它們做討論的範例是很適當的。此外,能改變自己的程式(self modifying code)也提出討論過。以上這些問題,都是人工智慧的濫觴。可是,至今它們仍然是擺在研究桌上的問題。

無形的巨影

羅芙蕾絲夫人的話雖是對的,但是她並沒有真正回答機器能做些什麼事這個問題。她只是把問題換了個形式而已。換言之,若無法審慎的界定什麼是人類能教機器做事的極限,我們還是不能真正地明白機器能為我們做些什麼。比方說:「人類能不能教機器『學習』的本領,使它能學著做些需要有智慧才能做的事?」這個問題就很不容易回答。

其實,再追究下去,真正的難結是如何對智慧下定義。歷來的爭辯皆由此而起。若是機器可以擁有智慧,那麼,如何去了解它所擁有的智慧能到什麼程度?如何分辨機器的智慧和人類的到底有什麼異同?知識是智慧嗎?常識又何如?那麼資料呢?……這無窮盡的問題會越問越玄,越問越不好回答,而終究會僵在人類所知的邊緣外,淪入哲學知識論的巨影之中。已往如此,此後亦復可能如此。換言之,所有人工智慧的努力,可說只是知識論的一個實驗罷了。

由另一個角度觀察,目前已經有許多系統,表現得蠻有智慧的。已往的研究絕不是沒有成就。只是若不能在知識論的巨影中出頭,人工智慧所追求的終極目標恐將是水中之月,似乎我們可以努力地更接近它,但永遠到不了!因此,較切實際的態度是去追求機器智慧的極限,而不是以人的智慧為標的,如果我們把智慧定義為人類獨特的行為;是那麼玄妙、神秘和難以理解,那麼,沒有機器能做得到。如果我們允許以觀察和實驗的方法,比較人與機器的行為來界定智慧、知識、思想……等等,那麼,應該可以獲得相當程度的成果的。

因此,人工智慧的研究工作可以這麼說:它是研究如何設計「智慧型」的計算機系統,以使此系統具有模擬人類智慧的行為。所謂智慧型的行為,目前研究的項目有:推理、解題、規劃、學習、認別、了解、表達……等。這些當然還只是智慧的一部分,但即使如此,其研究的領域已相當分散了。

情到濃時情轉薄

今天計算機所做的事,遠比做加法和乘法多得太多。可是,人們並不覺得它是多麼不可思議。前述「智慧之磨」的情懷,似乎今天都不存在了。這是不是有些矛盾呢?有個戲稱為泰思洛定理的(Tesler's Theorem)是這樣說的:「人工智慧就是指那些目前還沒能做到(自動化)的事。」(註三)當然,此話是誇大了些,然而卻對人工智慧研究對象——永遠在變的情形,做了很好的詮釋。

在1950年代,剛開始有計算機下棋的程式時,雖然下得很「糗」,而當時認為它就是人工智慧了。如今,數百元台幣就可買到的下棋電玩,比當時下棋程式高明得多,然而,我們並不覺得它有多聰明和多了不起。在1960年代初期,有些會證明一些數學定理或以符號處理的方式解些微分方程的程式,也是很了不起的。而今天,有更強的程式用在計算機輔助系統中,似乎也是理所當然的事。由這些事實,我們不難明白:人類對某些問題了解得越多,就越覺得解決它是例行公事,不再是很有「學問」的事,智慧的成分似乎變得淡薄了許多,而且越來越淡,直到看不到為止。

去年,明斯基(M. Minsky)也幽了人工智慧一默。他說:「如果一個超越我們的外星人來研究人類的行為,他很可能認為我們愚蠢得連一點點智慧都沒有!」人工智慧就是這樣——一個處於科技進步的尖鋒上,不斷地向前挺進,但卻又永遠沒有固定目的物——的一門學問。

機器會思考嗎?

回顧十九世紀以前的這些努力,雖然它們促使計算機科學和人工智慧的萌芽,但是並沒有引起社會大眾廣泛的注意。真正首先引起震撼的是塗林(A.Turing),接下來是先前提到的第五代計算機計畫。

塗林被尊為人工智慧之父。他和丘吉(A.Church)所建立的計算理論(computation theory),對人工智慧和計算觀念的建立有劃時代的貢獻。計算理論所討論的是「計算」的本質和天性(註五)。它是架設在計算機、程式結構以及制式(formal)的推理法則之間的橋梁。在塗林的計算理論中,最有名的是他發明了一個簡明通用的非數值計算的模式,以說明計算的本性。此模式就是有名的塗林機(Turing machine)。塗林曾以它直接討論人工智慧的範疇。

根據他和丘吉的論點(Church-Turing thesis):凡是可以用塗林機表達的問題,如果塗林機解不出來,那麼,人也解不出來。反之,對於人能解的問題或能做的智慧型工作,總有一天機器也能做到相同的程度。之後,有許多學者曾嘗試著希望能用它去推導出:「人類能『知道』的和能『思考』的就是能『計算』的」這樣的結果出來。然而,這論點終究不是科學上的定理,它只不過是將前述知識論中爭論的問題,以另一種方式表現出來罷了。

驀然回首

事實上,探討邏輯、數學和計算等的極限的努力,可追溯到巴倍奇時代。當時研究邏輯的實證學派(logic positism)就曾以嚴謹的態度,用他們的理論去詳查知識論中的各個論點。知識論是探討知識的定義、知識的起源、獲得知識的方法和探求知識的極限……等問題的學問。當時,學者心目中根本不知近代計算機為何物。他們試著以數學來為知識的一些基本性質下定義和立模式。其中,布爾(G.Boole)和第摩根(A. DeMorgan)在學術上有永琲滌^獻。他們所發表有關思想的法則(laws of thought)的論著,是啟開數理邏輯的鑰匙,也是今日命題演算(proposition calculus)的前身。

這些研究對以後人工智慧的發展有極深遠的影響。例如,命題演算至今仍是在計算機中常用的知識表達方式之一。然而知識太複雜了,不是只憑邏輯就可以完整表達的。雖然到今天,除了邏輯以外,還有別的嘗試,諸如:以程序、以語意網路、以制式的產生系統(production system)和以描述架構等來表達知識,可是,仍嫌膚淺,難以揮洒表現自如。換言之,到今天在人工智慧的研究中,知識的表達法還是叫每一個系統頭大的問題。

到了1930年代,哥德(K.Gödel)的不完整定理(incomplete theorem)更對邏輯、數學和計算的能力極限做了非常重要的詮釋。要言之,它們的能力是有限的。比方說,此定理可證明所有的制式系統(formal systems),如果不是太簡單的話,都會產生一些無法斷論的命題(propositions)。這個定理被荷夫史達德(D. R. Hofstadter)稱為數學中非常重要的成就(the most important in all mathematics)。

這些研究和塗林的研究有薪火相傳的因果關係,他們的努力不只對計算的極限有重大的貢獻,同時也是近世計算理論的啟蒙者。

計算理論是計算機科學中討論些基本數學問題的學科。也就是研究關於計算機、程式、繹解方法(algorithms)及一般資訊處理系統中有關可算性、效率性、複雜性等等的問題。從1967年起,它的發展相當可觀,也更正了許多已往的錯誤觀念。目前,我們對於那些問題可用程式解,那些不能,已推導出了些可用的理論。譬如,對一般性通用的程式系統,我們已經了解無法求得其完全的最佳化。這些成就說明了我們已經對計算能力的極限有了較清晰的了解。但是,這些了解仍舊不足以明確指出,機器智慧的極限究竟在那種境界裡。

燈火闌珊

現在,讓我們看看人工智慧的研究究竟做了些什麼?前文已談過,在這行裡的研究對象與推理、解題、規劃、學習、認別、了解、表達……等人類的智慧行為一定有某種程度的關連。以下的這些項目都曾是人工智慧研究的熱門題目。它們和上面列舉的智慧行為有什麼關連呢?請你想想吧!

•下棋、打牌、其他局戲(game)

•造句、作詩、作文、寫小說

•繪畫、作曲

•證明幾何、代數中的定理

•以類似人的做法,處理符號的方式,去解題,化簡數學式,求無窮級數的和

•去認別手寫或印刷的字母、符號、中國字等,認識稿件中的段節和標題

•認別照片中的特定物,將景觀依物分解

•認別人畫的草圖中的特定物,有視覺的機器人

•認人(由像片),認指紋,認別飛機、船艦的類型,認幾何圖形

•走迷宮,解謎

•聽得懂人在說什麼,把文章讀給人聽

•了解自然語言,回答人的問話,分析句子結構

•協助診斷病情並擬處方或安排治療與檢查的步驟

•協助探勘油礦,規劃計算機系統,修護儀器設備

•依學習者的性向和程度,規劃適當的教材

•機器翻譯,用程式設計程式

上列的每一個單項,它的水準都無法與傑出的人相比。可是,要到什麼程度才算得上智慧呢?從學術的角度來看,真正重要的是這些擬具智慧的程式,它們的知識的表達方式、程式設計的技術以及對計算觀念之建立等等的貢獻,才是學術研究追求的重心。

結   語

在計算機科學開始的時候,人工智慧就已同時誕生了。在成長的歲月中,人工智慧研究所得到的觀念對計算機科學發展的影響是既深且遠。例如,早期記憶單元、處理機、控制單元等的結構設計就有明顯痕跡。此外,對各階層的程式語言的結構、程式設計技巧、軟體工具的發展都有不可磨滅的貢獻。

由是觀之,日本之賭也不無道理。第五代計算機這場世紀之賭,說不定會大幅改變人類已往的生活形態,這個結局不會等太久,應在五年之內,便知分曉。總之,無論由那個角度來看人工智慧都可說是最多采多姿的科學。牛威爾(A. Newell, 註六)曾說:「科學的面目隨科學家凝煉自然的現象而顯露,科學只能發現不能創造。」這也是人工智慧忠實的寫照。

有人說,物理學家會問:這宇宙究竟在何處?生物學家會問:生命究竟是什麼?而研究人工智慧的人是希望有一天他的程式也會問類似上述的問題。

最後,也許你還有一個疑問:為什麼這個專欄叫「計算機與語文」?到此為止,我們並沒有談到任何語文上的問題呀!是的。但是,你可曾想過:我們人類是用什麼來表達知識和智慧的呢?

※作者保留版權

謝清俊任職於中研院資訊科學研究所,本刊編輯顧問

註一:此處所謂「灰姑娘」的奇遇是指學術研究工作受到政府和企業界的重視,投入了大量的研究資金,受到特別的照顧以及獲得發展相關工業的冒險資金(venture capitals),並引起了全社會人士的興趣和關注。

註二:巴倍奇有「計算機之父」之譽,他所設計的分析機雖未完成,但其設計之規格直至滿百年之後的工業水準去試仍覺困難。關於分析機的資料甚多出自羅芙蕾絲夫人之譯著。此句之原文為:"The Analytical Engine has no pretensions to originate anything. It can do whatever we know how to order it to perform."美國軍方的標準計算機語言Ada,即以她的名字命名。她實是討論程式功能的第一人。

註三:這句話是泰思洛(L. Tesler)說的,故名。其實,它不是學術上的定理,它和管理科學圈中戲稱的「莫菲定理」(Morphy's law)性質相類似。它們只是以幽默的口吻強調某些事情的特質罷了。

註四:塗林的名句:"Can machine think?"。事實上,若深究這句話的解答,就引至人工智慧的問題癥結所在。故此問句傳聞頗廣,為點睛之雋語。

註五:文中「計算」(computation)一詞之含義,請參考科月74-9月號大家談拙著「由compute一詞談科學中的專門詞彙」。請勿望文生意,以致對本文產生誤解。

註六:本文所舉之人名;MacCathy、Tesler、Minsky、Turing、Church以及Newell均係研究人工智慧大師級的學者。

 

 

 
   

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