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[梁定澎]人工智慧的大智慧与小智慧

最近几年人工智慧成为炙手可热的创新科技,主要原因大概是因为「智慧」这两个字太有魅力了,许多人一生都在追求智慧而不可得,因此想到电脑可以有人工智慧真是太好了。前年电脑围棋出乎意外的打败顶尖专业棋士则是让大家对人工智慧有了全新的期望与想像。可是另一方面,很多人又开始担心,如果电脑有了智慧,那会不会取代人类,人类的未来要怎么办?2019年也有许多人工智慧的投资无以为继,为何看来很有潜力的投资会失败呢?

这些问题基本上还是要看我们对「智慧」的定义与期望。对大部分人来说,能够很好的解决问题,就是有智慧的表现,而电脑能够解决原来人类可以解决的问题,好像电脑就有了智慧。这样的看法当然也没有错,但是问题本身也有大小,有些问题很简单,只是小问题,有些问题很复杂,是大问题,于是人工智慧当然也就有「大智慧」与「小智慧」之分。

所谓大智慧,就是能够厘清复杂问题的脉络,并找到好的解决方案。例如,分析中美贸易战的来龙去脉,并找出双方可以接受的最佳方案,这真的需要很大的智慧才有办法,当然很难靠电脑去找到解决的方法。另一方面,有些我们每天在做的事情,可以由电脑来代劳。例如,天黑了电脑可以帮我们开灯,根据人脸判断这个人是谁,这就是小智慧。许多小智慧是可以规则化,也就是找出我们解决问题的规则,然后根据规则来办事,这是小智慧。

智慧大小一方面要看问题是否有清楚的目标及可控制的影响因素,也就是问题是否够清楚。越清楚的问题越容易找出规则来解决,越模糊的问题就愈难找出规则。另一方面则要看影响因素和期望结果之间的因果关系是否很明确,越明确的关系就越容易找到最佳的解决方案,越不明确的因果关系就会有越高的风险,因此也就需要更多的智慧才能找到好的答案。

图一、解决问题的智慧

目前人工智慧能够很有效解决的大部分都是小智慧的问题,也就是找出我们解决问题的规则,然后让电脑根据我们的规则去计算,至于需要能够分析复杂问题的大智慧,在短期内恐怕不是电脑能够处理的。在图一中,我们可以由问题的模糊性及因果的复杂度来判断一个问题需要大智慧还是小智慧去解决。像中美贸易战的解决,问题本身就是非常模糊,双方的目标不是很清楚,考虑的因素也有很大的差异,因此要找出适当的解决方案,有时候真的需要神仙高人,不是人工智慧能够处理的。另一方面,像是人脸或指纹辨识这种问题目标清楚,资料分析本身也没有太多复杂度的问题,则是目前人工智慧最容易发挥的小智慧应用,也是最容易成功的地方。因此,我们在考虑人工智慧投资或研发的时候,就先要判断所面对的问题需要「大智慧」才能解决,还是只要「小智慧」就可以了,才不会事倍功半,让投资打了水漂。(文/梁定澎)

 

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名家簡介:

梁定澎

美国宾夕法尼亚大学决策科学博士,现职为:教育部国家讲座教授、国立中山大学资讯管理学系教授、国立政治大学资讯管理学系国家讲座教授、香港城市大学客座教授,现任美国资讯管理学会( AIS)理事长。曾任美国伊利诺大学、美国普渡大学、香港中文大学教授、经济部产业电子化示范性计画指导委员、台湾服务科学学会理事长、中华民国资讯管理学会常务理事。

2014年12月得到美国资讯管理学会(The Association for Information Systems ,AIS)肯定,获颁「Leo Award」终身杰出成就奖,表彰其对资管领域的创新与贡献,也是华人世界首位获此殊荣者。

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