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盡管人工智慧的學術界已經努力了五十年以上了，但是，距離 AI 的理想，模擬人類智慧行為的目標，仍然無比的遙遠。甚至，完全看不到實現的可能性。甚至，我們連問題到底困難在哪哩，都還不是很清楚。其中，往往最難的一點，也是最少被AI研究所提及的一點，就是評量函數設計上的困難。 評量方法的困難AI 的研究往往著重在方法的設計上，很少提及評量上的問題，然而，評量問題的困難其實反而是最難的。有經驗的 AI 研究者通常會發現，要研究一個問題之前，必須先想清楚，如何進行實驗的評量。如果沒有想清楚就貿然投入，那往往做到最後一無所獲。因為，會卡在實驗的評量上動彈不得，導致研究無法進行。 評量問題在資訊科學的其他領域通常較為客觀，像是演算法的複雜度與使用空間都可以很明確的評量。即使無法用這些指標的評量方式，實作或模擬的結果也可以用來評量方法的好壞。但是，對於人工智慧領域的問題而言，評量往往是最難的，因為，人工智慧的目的是在模擬人類的智慧與行為，而能夠用來評量結果好壞的，往往只有人才有辦法。但是，科學研究的目的，卻又正是在排除人類評價的主觀性。於是，一方面需要人類介入進行評量，另一方面又要排除主觀性，使得評量問題困難重重。 這種困難，使得許多人工智慧的研究，反而比較像社會科學，而不像自然科學。舉例而言，自然語言理解就是一個相當難以評量的領域。假如你今天寫了一個程式，企圖『理解』自然語言。那麼，如何評量這個程式是否真的『理解』了進行實驗的那些輸入文章呢？ 或許你會認為，這個問題的原因是因為，自然語言理解是一個定義不明的問題。因為我們不知道甚麼叫作理解。那讓我們再舉一個例子，就拿英翻中的機器翻譯問題而言，將英文文章，翻譯成中文文章，這個問題應該夠清楚了吧？輸入是一個英文字串 (包含標點符號以及換行的文字串)，而輸出則是一個中文字串。同時懂英文與中文的人應該很清楚這個問題。 然而，假如你今天寫了一個翻譯程式，可以進行英翻中的工作，那麼，這個程式到底有多好呢？我們應該如何評量翻譯結果的好壞呢？ 一個可能的解決辦法是，請一萬個同時通曉英文及中文的專家，同時對於隨機抽取出的一千篇網路文章，對其英文原文與翻譯後的中文進行全面的閱讀，然後每個人給出一個分數，分數高就代表程式好，分數低就代表程式不好。 如果我們暫時不爭論這樣的方法是否具有客觀性，但是這樣的方法，所耗費的成本將無比巨大，任何以一個企圖進行此實驗的人都必須超級有錢，而且冒著破產的危險，這種困難當然會妨礙研究的進展。 更糟糕的是，如果又有人寫了另一個英翻中程式，整個實驗又得重頭來過。而且，這一萬個中英文專家又要被召集過來，以無比的耐心再次讀完兩千篇文章 (一千篇英文原文，一千篇中文譯文)。然後，還要再次的以相當公正客觀的態度，給出絲毫不差的評價。姑且不管客觀評價是否能做得到，要能讓這些人投入這麼多的心力，也只有大量的鈔票才能辦到。 同樣的，針對交談系統，也就是 Alan Turing 所提出的 Turing Test，我們要如何評價一個程式的好壞呢？這仍然要靠大量的使用者介入，然後看看每個使用者是否能判斷出交談的對方到底是電腦還是程式，在以判斷正確或錯誤的比率，作為程式好壞的標準，這同樣有很大的困難。其中一個困難是，同樣的交談過程通常不會出現兩次，而且人類會透過經驗學習，因此，當這些人知道對方可能是程式，而且有了與電腦對談的經驗之後，就會發現一些電腦的盲點。舉例而言，問他是男是女，父母是誰，甚至透過介面傳一張字跡潦草的圖片給他，問他上面寫了甚麼。那麼，這個交談程式就必須具備影像識別的能力才行。 撇開自然語言領域的問題不談，其他領域呢？假如我們今天想設計一個語音辨識軟體，就必須有一個標準的語音庫，然後透過人的聽覺，先將聽到的聲音打成文字檔。然後，再利用程式進行語音辨識，看看與這些標準答案是否相同，才能決定程式的正確率。這個問題的評量相對簡單一點，但仍有客觀性的問題。 首先，語音庫到底應該用誰的聲音，如果單用一個人的聲音，那麼，是否會有所偏差。如果要用各種不同口音，各種不同年齡層，不同性別的人的聲音，那建構語音庫的工作仍然相當龐大。建立標準答案的工作也將相當吃力。 對於像語音辨識與影像識別這些領域而言，雖然評量的問題通常較沒有爭議，但是測試資料與標準答案的問題，仍然相當困擾人。在這些研究的背後，研究者通常迫於無奈，必須出錢購買這些語音庫、影像庫與標準答案。而這些語音庫與影像庫，通常被許多商業機關，視為重要財產，要取得時還要簽定智慧產權合約，以避免外流。 正因為如此，這些領域往往沒有共同的比較基準，這使得方法之間相當難以進行科學性的比較。當然，也就很難判斷方法間的好壞，這將嚴重阻礙 AI技術的進步。 還好，網際網路的出現，以及開放原始碼風潮的盛行，缺乏標準測試資料的問題，開始有了的可能性。但是，我們還沒看到大量的標準語音語料庫與影像庫出現，我們希望，透過類似開放原始碼與維基百科的模式，具有這些資源之版權的個人或研究機構，能將這些重要的資料在網路上釋出並且集中，成為人類公共資產的一部分，以幫助 AI 學術研究的進行，促進人類文明的進一步發展。 另外，還有一些 AI 領域，連評量的可能性都很渺茫，舉例而言，曾經有人做過利用 AI 技術自動畫圖，自動作曲的，那這些畫出來的圖，作出來的曲到底好不好，有多好呢？這已經不是工程浩大的問題了，而是藝術心理學上的問題。如果，有程式可以作出貝多芬、莫札特等級的曲子，那要給幾分呢？ 關於藝術的例子或許太極端了，然而，許多設計上的問題都遭遇到同樣的困難，像是一個電腦遊戲到底設計得好不好，一個程式的品質到底如何等等？都已經不是可以客觀評量的問題。雖然，這些不見得都是 AI 問題，但是卻是資訊工程上重要的問題。然而，這些問題卻無法被歸類到學術問題當中。於是，學術界只好視若無睹，當作這些問題不存在。 布林邏輯的困境然而，現實世界的知識，往往不是絕對性的知識，我們很難說任何一件事情是 100% 正確的。然而，布林邏輯卻要求要知識要 100% 正確，才能保證後續的推論無誤。建構在穩固基礎上的知識，固然較為穩固，但是，我們的知識往往像沙堆一樣，沒有 100% 的保障，這使得布林邏輯的應用，經常侷限在所謂的玩具問題 (Toy Problem) 上，而難以進入現實生活當中。 布林邏輯的困難在影像識別上表現得特別明顯。舉例而言，電腦當中儲存了許多影像圖片，這些點都以二進位的 0 與 1 的形式儲存在圖片檔中。按理講，我們應該可以根據布林邏輯規則，推論出影像中的人物到底是『瑪莉蓮夢露』還是『李察吉爾』。然而，沒有人能夠寫出這樣的規則，二進位碼與圖像辨識之間，存在巨大的鴻溝，使得電腦見樹不見林，只看到一堆點，卻沒有看到整張圖。 類神經網路的困境類神經網路與布林邏輯恰好相反，當類神經網路看了一張圖，然後告訴所那張圖是瑪莉蓮夢露的照片時，程式設計人員會給予掌聲，但是卻不知道為何程式會告訴他這個答案。 為何如此呢？程式設計人員用了類似反傳遞演算法設計出程式後，就會針對所想要的答案，對此類神經程式進行訓練。舉例而言，如果我們想要讓電腦認識瑪莉蓮夢露，就可以用一大堆瑪莉蓮夢露的圖檔輸入，作為正確答案，然後輸入一大堆不是瑪莉蓮夢露的圖檔，作為負面教材。此時，程式對正面教材的預設答案是 1，而對負面教材的預設答案是 0。於是，類神經的訓練開始啟動，訓練完畢後，如果很幸運的，正確率達到百分之百。那麼，恭喜你，但是先別高興！因為，如果你想知道為何程式這麼好，那答案是，不知道！這個結果只是一堆權重加權後經過非線性函數的結果。程式自己本身沒有辦法告訴你為何會這麼好，程式設計人員也無法知道，除非他讀得懂這些權重的意義。(問題是，只要是人，通常就讀不懂權重的意義)。 |
AI 的困境
page revision: 1, last edited: 23 Aug 2010 01:49
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