新人類:智能與演化 NewType: Intelligence and Evolution


前言:本文為研討會當中探討人工智慧與人類演化的演講內容修改而成,雖然一般我們常用「智慧」來對應Intelligence,但實際上本次討論的內容主要還是在「智能」的層次,以目前電腦所發展出來的能力而言,離一般或是宗教上所謂的的「智慧」或者是英文中的”Wisdom”是還有一段距離,只是為符合一般用語的習慣,文中依然是以使用「智慧」為主。本文主旨為結合人工智慧、基因科技與演化的觀點,而能夠得到推衍人類歷史前進方向的向量,作為預測氣候變遷前提下未來百年人類歷史變化的基礎。


 

NewType

NewType(新人類)這個詞彙,主要是在《機動戰士鋼彈》這個系列作品裡面發展出來的架空概念,很多相關的作品其實都是在探討這個人類次物種的出現之後與原來地球的治理架構產生衝突因而引發戰爭的議題,因此雖然這些作品裡面有大量的戰爭場面,但其實本質上是在提醒人們這些因子可能會引發大規模的戰爭。在鋼彈系列作品裡面NewType其實沒有明確的定義,隨著作品的不同也有不同的稱呼式,但大抵是指人類移居宇宙之後,因應宇宙的環境產生演化上進步的次人種,在作品裡面通常具有超越三維空間的認知能力、精神感應能力或是高度的機械操縱能力,與我們目前發展過程比較相關的技術則是基因技術與人工智慧輔助機器。

 

Technology Singularity 科技奇點

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人類文明歷史上幾個重要的科技奇點

科技奇點最主要的概念在於探討當一種超越人類智慧的機器被發展出來的時候,人類科技的發明或許就可以被終結了,因為這個更強大的智慧會知道怎麼製造出比我們所知更加聰明的智慧,或許近期AlphaGo的成功會讓人覺得有這種智慧快要出現了的感覺,但事實上應該還有蠻長的距離。另外一個值得探討的議題就是科技奇點帶來的典範轉移速度在不斷加速這個現象,投影片當中所列的是部分人類文明歷史過程當中幾個重要的科技發明,最早的幾個重要發明,例如火、農業以及畜牧、紡織等等技術很大程度的改變了人的生理模式,而後的奇點有許多項目跟兩個方向有關,一是通訊,二是交通,然而在電腦網路被發明之後,這兩項主要方向產生了重要的交集,網路基本上是一種承載資訊的通路,而且其上的資訊傳遞能以極低的成本與極快的速度完成,這件事情的發生大大的改變了我們現在所生活的世界,而最重要的事情是,資料的集中化與資料之間的連結產生了「智慧」,這是在過去的文明當中必須透過實體移動與對話才能達到的事情,而今可以很大程度的透過機器來完成。

 

演化與智慧

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基因遺傳演算法的運作

如果從演化的角度來探討「智慧」這個概念,「智慧」其實並不是一個忽然間出現的產物,而是一連串個體與環境互動累積經驗的過程,從電腦科學上的基因遺傳演算法可以相當程度的模擬自然界這樣的作用,運作的模式是一開始先隨機產生一定數量的個體,個體會跟環境交互作用之後產生個別的適應分數,根據適應分數,個體會去尋找適合的配對對象交換染色體,然後做適度的隨機變異,產生新的子代,新的子代再與環境作用之後,產生新的分數,並取代部分原有的族群,如此週而復始,這樣的演算法在最佳化的適應性問題上有很好的表現能力,雖然消耗的運算資源相對龐大,但是是一個幫助我們理解演化過程的模擬方式。在這個運算過程裡面,最重要的就是適應分數,也就是Fitness這個因子,Fitness基本上是一種個體對環境的回應,因此可以視為一種環境因子(E)與時間(t)的函數,而這個函數的內涵,可以說是個體對環境變化所累積的應對經驗,也就是所謂的「智慧」了。在自然界的環境中,這種智慧大多是以基因的形式被記錄、儲存與使用,一些高等的生物演化出文化與社會行為來減少傳遞智慧的成本與損失智慧的風險,而人類則透過文字與記錄資料更有效的延續這些智慧,或許是人類這個物種得以取得演化優勢的一個重要關鍵,而網際網路與電腦的發明,則是更大程度的減少了智慧傳遞、交流、保存與演化的成本。

One Learning Algorithm Hypothesis

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大腦的聽覺區也可以習得視覺的能力

目前人工智慧蓬勃發展關鍵之一,要算是20世紀神經認知心理學發展之出來的觀察跟電腦科學交融之後產生的概念:”One Learning Algorithm Hypothesis”,這個單一學習演算法假說是基於大腦的研究,發現腦神經可以透過同樣一種運算模式,學習不同的感官資訊,並轉化成合適的認知資源,例如圖中所示的範例,如果我們把視神經的輸出端接到原本聽覺神經接上的位置,這個區塊在經過一段時間的適應之後會能夠產生視覺的反應,這意味著或許存在某種演算法可以讓生物的大腦具備學習任何資訊所代表意涵的能力。

根據這個思想在1970年代出現了類神經演算法,基本上是運用電腦的邏輯運算去模擬神經元的反應,後來又發展出多層的類神經網路演算法,但一度成為電腦科學發展史上面的黑歷史,我認為很大程度跟當年的資料量級不夠以及欠缺網路以使資料產生連結有很大關係,到現在類神經網路已經很普遍的用在手寫辨識、語音辨識與圖片辨識等複雜的任務上面,也是當前機器學習的主流方式。但由於受限於感測器能夠擷取的資料,目前應用的方向還是以視覺資訊與聽覺資料為主,嗅覺味覺跟觸覺相對應用層面較少,另一個發展中的則是對於情緒的理解,基本上也是一種視覺資料的高層次應用。目前來說人工智慧的侷限是感測器能夠收集的資料這塊,從另外一個角度而言,人的能力也是受到我們所擁有的感測器所侷限,目前已經有幾個透過機器去擴增感官的案例,例如透過在舌頭的味蕾上面植入電極刺激之後,可以透過訓練讓人產生視覺知覺,也就是獲得透過舌頭視物能力的BrainPort;或是運用回聲讓經過訓練的盲人可以產生環境空間知覺的能力進而可以自由行動的Human Echolocation。這些例子或許可以說明過去物種的擴增知覺是透過基因的演化,但在我們有能力製造電子感測器與運算裝置之後,透過電子設備去擴增生物知覺已經不是夢想,而是可以實現的未來,在人工智慧的輔助之下,我們還可以因此獲得處理大量資料的能力,從而做出更有利的決策,或是釋放出更多自由的時間,例如自動駕駛車就是這樣的案例,不僅延伸知覺的範圍到GPS訊號與道路的資訊,甚至可以在緊急的時候更有效的運用機械的連動去避免意外的產生,但以目前的道路設計來說,要達到這樣的目標還有一段距離,但可以想見如果路上都是自動駕駛車的情況之下,紅綠燈的存在必要性就減少很多,由於闖紅燈而肇事的情況將會減少,反而因為行控中心遇到意外事件產生錯誤導致的意外可能會因此增加。

基因修改

最後一個題材是近期興起的基因修改技術CRISPR / Cas9,過去數年來建立的基因圖譜讓人類對於基因的運作有了比較清楚的認識,但依然還有很多不明白之處,這項新技術的重要性在於,大幅的降低了搜尋與修改特定基因的成本,使得直接修改基因的作法變得更加可行,過去的雜交或是育種都是人為的基因調整方式,但是程序緩慢而且作用的因果比較難闡明,透過直接的基因修改便可以了解特定基因的作用以及相應的調整結果,除了可以用於新生兒的先天性疾病修正之外,也可以用於人工的物種優化,包含優化人類本身,大幅的加速人擇的速度。

以上三項是我認為近代跟人類進化相關性最高的要素,演化本身的理解、人工智慧的演進與基因修改技術將會很大程度的影響未來百年的人類族群形塑模式。

第一隻眼睛

演化史上有一個重要的標誌性事件:「第一隻眼睛的誕生」這個「科技奇點」。在「第一隻眼的誕生:透視寒武紀大爆發的祕密」一書詳細的探討了這個過程的變化,雖然並無法確知到底當時實際的情況到底是如何,但是透過三葉蟲化石的研究,可以相當程度的推斷當時演化過程產生的劇烈變動,由於眼睛的出現使得生物的知覺系統對光的理解產生了大幅的進步,在眼睛這套系統出現以前,生物只能知道趨向或是逆向光源,眼睛的出現帶來了色彩、距離、空間等認知能力,因而使得掠食性的生物得以出現,能夠更有效的取得所需的能源與物質,而掠食性生物的出現使得演化的淘汰速度加劇,類似遺傳演算法當中的環境因子變動快速,使得生物的適應分數產生劇烈的變動,因而推動了演化的速度大幅增加,最後導致了寒武紀大爆發,動物界的「門」分類大致在這個時期演化完成。這個案例或許可以作為科技奇點的發生,往往會因為能力的差異大幅擴大,導致物競天擇的程度激烈化,但同時也推動了物種的演化加速,在人類社會裡面則往往是由戰爭的形式來展現,例如火藥或是騎術的演進,乃至於原子彈的發明,都是類似這樣的情況。

人類的進化

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人機介面的演化

而從我們所存在的當代社會來看,有幾個主要的領域正在快速的發展,例如在這四十年內從打洞卡轉變成螢幕與鍵盤滑鼠,接著變成觸控螢幕,以及未來很可能成為一部分主流的虛擬實境的人機介面領域,由於裝置的進步使得我們接受感官訊息的方式與成本有了很大的改變,未來這個領域勢必還會持續快速的演化,並且提供更多樣性的功能。除了裝置本身具備去中心化的資料與運算智慧之外,中心化的網站服務平台也會愈來愈多,最終是否會匯流成一個巨大的資料中樞還不可知,如果有一個中心化的機構可以掌握所有分散式機器的資料,那這樣的機構可以說很大程度的掌握了整個世界的變化,許多政府都在做類似的事情,例如中國的網路監管法案與美國的稜鏡計畫都在做這樣的嘗試,在這種情境之下,經濟體的規模會直接的關係到這類智慧資料中心的規模,因而使得運用人工智慧的能力產生明顯的差距,以當前的世界情況來說,便是以美國和中國為主,其他國家很難發展出可以匹敵的系統,如同一開始提過的AlphaGo,具備這樣運算能力的電腦智慧除了需要大量的運算資源之外,建置巨大的資料供機器學習才是真正費時費資源的功夫,以一般的小國或是小企業來說不太可能投注資源在這上面,而大國發展的系統又往往會跟商業的服務有關係,因而可以發展出可能具備超越所有人類能力的智慧系統,像是AlphaGo探索過的圍棋變化就有可能在人類歷史的總和之上了,這樣子的智慧系統未來會更加大幅度的出現在我們生活中,也有可能出現更多能夠跟機器做知覺整合的人,以現在的發展而言,能夠善用Google的人跟不能善用Google的人在資訊的取得與決策的品質上面就會產生差距,行動裝置的出現更讓這種差距愈加明顯,最終便可能因為人群間的矛盾擴大,而產生更多分裂與紛爭的局面。

未來

綜合以上的觀點,大概可以得到幾個趨勢的輪廓,在可預見的未來25年內,氣候的極端化依舊會持續發生,導致演化淘汰的速度加快,許多弱勢種會消失,生物多樣性下降;而大幅智慧化與自動化的科技社會會使得許多舊有的群聚沒落,但也同時會出現許多新興的城市,在網路與通訊發達的情況之下,民族的概念開始成為一種尷尬的存在,也因此容易引起紛爭,即使現在透過基因科技我們可以很容易的知道自己可能是類似73%漢人,21%日本人,3%西班牙人與3%葡萄牙人之類的組合,對舊有的人類社群來說,20世紀主導世界國家發展的「民族」概念還是一個不能抹煞的存在,在資源爭奪的過程裡面依然是以民族國家為主要的主體進行。在大約未來50~75年的範圍,會因為氣候的暴烈化與能源的使用從石油大幅度轉移到太陽能,產生巨大的貧富轉移與族群矛盾,導致大規模的區域性戰爭頻發,許多城市的基礎設施因此受損,可能因此產生全球性文明幅度衰退的情形,但也因為戰爭的關係使得資源集中在少數的關鍵科技,使得太空科技大幅度推進,開始出現泛地球圈的概念與相應的大型組織,人群開始改以能力區分等級,駕馭機器的能力會成為一個非常重要的衡量基準。

雖然是一個相當粗略的預測,但其實有些當前局勢的變化已經隱含了一些趨向的因子,如果回頭看二十世紀整個世界史的變化,其實我們現在歷經的過程與二十世紀初的情況是相當類似的,當時因為工業革命的出現,使得「人的存在」這個命題成為一個難解的問題,勞力因為機械化生產工具的出現而不再被需要,或許主要不同的地方除了被取代的是智能之外,另一個面向是當時討論這些議題的人集中在法國的巴黎,而今天則是集中在矽谷吧!

參考資料

  1. Machine Learning by Andrew Ng
  2. 大腦、演化、人:是什麼關鍵,造就如此奇妙的人類?
  3. 第一隻眼的誕生:透視寒武紀大爆發的祕密
  4. 二十世紀史

 

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