歐洲將成立ChatGPT工作小組
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AI革命如何幫助我們回答最基本的哲學問題？（第1部分）
我是誰？我生來是為了做什麼？我該怎麼生活？為了解決人類存在的最大問題，誕生了許多文章、許多書籍和許多哲學流派。在本文中，我們將透過以下系列文章向讀者介紹來自世界領先技術專家的視角對這些基本哲學問題的深刻思考。
該系列文章譯自《The Edge》作者李開復在《The Edge》上發表的文章，李開復是福布斯中國排名第一的科技投資公司創新工場創始人。李曾在蘋果公司擔任研究職務，並負責微軟和谷歌中國的營運。李也是創造世界上第一個語音辨識系統的電腦科學家。Lee的系統目前被用於蘋果的Siri、微軟的產品和許多其他公司。
作者：李開復，中國第一科技投資公司創新工場創辦人（圖片來源：中國日報）
第 1 部分：人工智慧的第一波和第二波浪潮
人工智慧第一波浪潮
和其他人一樣，我總是問自己的問題是我是誰以及為什麼存在？身為人類，我們是誰，為何存在？當我上大學時，我的看法更加天真無邪。我對電腦、對人工智慧非常熱情，我以為我注定要和電腦演算法打交道，和我的同事們一起想像大腦是如何運作的，電腦如何能像大腦一樣聰明，甚至可以取代大腦大腦，這就是所謂的人工智慧。
這就是我當時的簡單看法。我在大學期間和碩士期間就追求了它。我去了 Carnegie Meelon 並獲得了語音辨識博士學位，然後加入了 Apple、SGI，然後加入了 Microsoft 和 Google。在那些公司裡，我繼續從事人工智慧的工作。我認為我們對智慧如何運作的追求以及對人工智慧的理解將會回饋我們並說：“啊，這就是大腦的運作方式。” 我們模擬它，這就是智能的定義。這應該是我們生活中最重要的東西：我們的智商，我們思考、分析、預測、理解的能力——所有這些都可以透過電腦模擬來發展。
我有幸見到了馬文·明斯基（Marvin Minsky）、艾倫·紐厄爾（Allen Newell）、赫伯·西蒙（Herb Simon）（三位被認為是人工智慧領域先驅的科學家），以及我的導師拉傑·雷迪（Dabbala Rajagopal“Raj”Reddy），一位印度裔美國電腦科學家，也是人工智慧先驅）。所有這些人都對我的思維方式產生了深遠的影響。和諧的是，他們也在追求對智能的理解。當時的觀點是，如果我們提供一個以具體步驟思考的流程，我們就能將人類智慧作為人類行為方式的規則來實施。
例如，如果我餓了，我就想出去吃飯。這個月我不小心花了很多錢，我要去更便宜的地方。據說最便宜的地方是麥當勞。在麥當勞，我不吃油炸食品，所以只吃漢堡。那些「如果、那麼、否則」的事情就是我們思考的方式（正如我們所想的那樣），這就是專家系統或符號人工智慧的生成方式。我意識到這是非常有限的，因為當我們寫下規則時，規則太多了。
在MCC（微電子電腦公司聯盟），有一位教授名叫Doug Lenat，他是我認識的最聰明的人之一。他僱用了數百人，寫下了我們能想到的所有規則，認為有一天我們能完成它，那就是大腦。他的研究由蘋果和微軟贊助。我還記得當我拜訪他時，他向我展示了所有不同類型的花，並分享了他關於每種花是什麼、每朵花有多少個花瓣以及它有什麼顏色的知識。事實證明，世界上的知識太多，我們無法吸收，而且它們之間的相互作用也太複雜。這種機制，基於規則的系統，我們不知道如何建構它。
那是第一波。人們開始興奮起來，認為我們可以寫規則，但這完全失敗了。失敗的結果是，在某些方面，有用的應用程式很少。這讓人們相信人工智慧已經失敗，不值得追求。
李開復深受影響的人工智慧領域先驅科學家：Marvin Minsky、Allen Newell、Herb Simon、Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy（圖片來源：Slideplayer、維基百科）
人工智慧第二波
我很幸運地參與了第二波浪潮，恰逢我在卡內基美隆大學攻讀博士學位。在這項工作中，我想知道我們是否可以使用某種統計或機器學習。如果我們從所有事物中收集樣本並訓練系統會怎麼樣？可以是語音樣本來訓練英語的不同聲音，狗和貓的樣本來訓練動物識別等等。當時他們取得了很好的效果。我在博士論文中開發和使用的技術類型稱為“隱馬可夫模型”，這是獨立語音辨識揚聲器系統的第一個範例。該系統過去並且仍然在許多產品中使用，例如 Siri、微軟的語音識別系統以及電腦語音和電腦視覺中使用的其他技術。我於20 世紀80 年代在卡內基美隆大學從事這項工作，於1988 年完成了我的論文，並於1990 年至1996 年繼續在蘋果工作，然後在2000 年左右在微軟研究院工作。
我們對這項工作的計算是有效的感到樂觀，因為我們看到結果有所改善。但經過十年的努力，我們看到關鍵的改進已達到極限。他們無法再往上走，所以我們很害怕。很多人再次表示，“你可以識別 1000 個單詞、100 個物體，但不能識別更多。人類可以理解無限的詞彙，包括新形成的單詞。這不智能。那不是人工智能。” 人工智慧的第二次崩潰發生了，因為它未能證明機器可以做人類能做的事情。
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