先前 Google 的软体工程师 Blake Lemoine 声称拥有人工智慧（AI）的聊天机器人 LaMDA 出现了自我意识，就像个真正的孩子。这个言论一出立刻引发了大规模争论，尔後，Google 直接解雇了这位员工。
究竟 AI 到底能不能发展出属於自己的意识？现在的发展又到哪里了？就让 Google 台湾前董事总经理简立峰来为我们解答！
AI 到底有没有意识？它们竟然拥有认知能力了？
说到 AI 到底是否已发展出自己的意识，简立峰直言「想太多了。」正是因为人类不了解自己，对於 AI 过度期望跟害怕，才会得出错误的结论。
回想二、三十年前，「可以将语音辨识成文字」似乎难如登天，但如今语音输入却十分常见。这次的事件中，工程师使用了「sensible、有感觉的」这个词汇，跟过去讨论的认知有些差异。能做语音辨识、机器翻译都是「认知」的一部分，然而，工程师却宣称 AI 有感觉。
简立峰解释道，直到目前为止，AI 就是在进行机器学习，逻辑上是输入什麽资料、得到什麽结果。因此，即便它们有时可能在问答时回答得不错，却并不是跟人类一样有感觉。
且这个话题也能让我们得以思考：如果今天 AI 变得真正聪明时，我们应该用人的角度去看吗？毕竟，机器不是为了模拟人，如今 AI 早就有很多能力比人类强，我们不会却不会对此感到害怕，只是怕它变得跟人一样。
测试 AI 最有名的思想实验当属「图灵测试」，透过对话确认机器是否和人类一样具有智慧。对此，简立峰表示，对於机器学习了解不够深、有过高期待就会觉得结果很厉害，而这其实是人类自我投射的结果，归根究柢，那些呈现的都仍是机器学习的结果。
能处理语言却不是真正理解！AI 在语言辨识上走到哪了？
简立峰分享了「Progress in AI」的分析，目前，在「语音辨识能力」方面，机器与人是接近的；「电脑视觉能力」则有超越人类的物体辨识力；赢过人类最多的则是「棋力」；而在「语言理解能力」层面，机器却远远输过人类。
虽然 AI 尚不能真正「懂」各种句子，却能够处理语言，能藉由分析语句去判断写作者的情绪与立场。
至於 Google 翻译何时能推倒人类的巴别塔？简立峰表示，它在评分程序 BLEU 中已经达到了「专家」等级，跟翻译者已经是差不多水平，但偶尔仍会出现离谱翻译，而这在人类身上是较不会出现的。而以总量来说，大部分句子都翻得很好。
Google 翻译在地球上的一天使用量达到好几百亿次，若以实用性来说已经足够，但要完全取代人类仍还有许多须跨过的门槛。
环境运算是什麽？让机器交叉运作加成发挥！
在如「Star Trek」等科幻作品中，我们能看到「环境运算」的概念，这在现实中有可能实现吗？简立峰分析，其实在电脑科学领域中，各阶段都曾提出类似的概念，它其实是一种类似智慧物联网的存在，让各个装置可以做主、交叉运作。
当机器可以交叉运作後，甚至不用新的突破，就已经能达到许多我们目前想像不到的事。就以自动车来说，现在虽能自动行驶，我们仍得握着方向盘。但到了最高自驾等级，在完全自动化的情境下，就包含了各种决策：要交个过路费省时间？还是省钱绕个路？其实机器的资料库本来就有这些数据，但我们要不要让它们做决定呢？
这就好比「全民公敌」中，机器人在救人的选择上所提出的道德难题。而目前，针对类似的选择，都是以法律为基准。
价值都在数位科技！台湾如何跟上脚步？
现在许多新创都在讨论 AI，根据 IDG 的预测，到了明年，全球有 50% 的 GDP 都是由数位科技带动的，而其中，最重要的引擎便是 AI 的发展。
简立峰延伸解释了相关的软硬体讨论，他认为软硬体区别是这样：一个定型演算法是硬体，还在变动演算法是软体。将固定演算法烧成硬体的价值偏低，应用性固定；反观软体则很弹性。
目前，台湾只有 19.2% 的 GDP 是来自数位科技，表示台湾还有很大的空间可以成长。观察我们的日本邻居，可以发现他们对於数位的内容越来越重视，除了是因为疫情带来了许多压力，也是因为竞争力渐渐比不过他国。
反观台湾，目前硬体产业成熟，又因人口不足缺乏市场，造成新兴领域发展受限。不过，我们擅长的硬体产业（半导体）刚好是 AI 的基础设施，所以还是有连结。
过去各项科技产业都主要集中在中、美两国，欧盟、日本因此也都缺乏大型网路公司，而要出现世界级的网路公司，需要极大量的使用者。在这部分，台湾本就没有机会，但我们始终保持着硬体的优势。
简立峰建议，我们应该投入发展 B2B 软体，充分发挥制造业特性，举例来说，人家可能是无人机的控制中心，我们则能做无人机软体服务的侦测器。台湾应该在原有强劲的垂直领域基础上发展，再尝试加入一些软体，而更结果。
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首图来源：unsplash