大數據的下一步：人工智慧！

　　「2029年，聽得懂笑話、理解愛的機器人就會出現。」
　　「2045年，人類將進入技術奇點，電腦可以與人腦完美結合。」

　　這是本書作者雷‧庫茲威爾（Ray Kurzweil）的大膽預測。他目前擔任Google公司的工程總監，是當今最具影響力的發明家、思想家、創業家、未來學家、人工智慧的先驅研究者。

　　他在這本書中，將揭露「人類－機器」文明史上最重要的計畫，也就是運用「逆向工程」來還原人腦的運作模式，利用模擬人類的大腦運作，來開發更高智慧的電腦。

　　人工智慧的概念，大約起於1940年代，圖靈（Alan Turing）、馮諾曼（John von Neumann）等人進行的思考實驗與實作……直到今天，無人機、無人車、iPhone上的Siri、工業用與服務用機器人開始量產，人工智慧的成果已開始進入人們的生活。

　　然而，電腦能夠變得如此聰明，要歸功於幾十年來腦科學、神經科學方面的大幅進展。作者估計，人腦的新皮質中大約有3億個模式辨識器（pattern recognizer），它們是同步運作的，可以處理從低概念層級的例如視覺、聽覺的基本輸入，到高概念層級的判斷、預測、表達等等；而各個神經元之間有一千兆個連結，使得「學習」成為可能。重點是，人腦的新皮質是一種層級式的結構，而人工智慧的模型也依此而建立。

　　書中將重點介紹「思維模式辨識理論」（Pattern Recognition Theory of Mind），據以建立模擬人腦的模型。將來，電腦將具有學習能力、能夠具有意識、能夠理解情感、表達情感。或許，就像動物權一樣，以後「機器人權」或許會引起人類社會的大辯論。

　　融合了神經科學研究以及最尖端的電腦科技，這本書解釋了人工智慧的基本原理與實作，以及未來的發展方向，我們將會造出比人類更聰明的機器，並且幫助解決人類社會的重要問題。

　　★在本書出版一個月之後，Google就聘請了作者庫茲威爾擔任工程總監，掌管機器學習和語言處理的新專案計畫。

本書特色

　　台灣第一本徹底解析人工智慧發展的書！

專業推薦

　　于天立 國立台灣大學電機工程學系助理教授
　　楊 千 國立交通大學EMBA榮譽執行長
　　蔡惠卿 上銀科技總經理
　　鄭國威　PanSci泛科學總編輯
　　羅仁權　國立台灣大學電機工程學系講座教授暨終身特聘教授

　　「庫茲威爾對於人工智慧未來潛力無限的預測，不但言之有理還有立論根據，對於地球上機器人的最高統治者──人類──來說，這本書應該能讓我們高枕無憂，為人工智慧的超神速發展做好準備。」──《紐約時報》（The New York Times）

　　「令人耳目一新的創見……庫茲威爾這本書讓樂觀主義者大聲叫好。」──蘿拉‧史平尼（Laura Spinney），《新科學人》（New Scientist）

　　「關於未來學的一本引人入勝的傑作。」──《柯克斯評論》（Kirkus Reviews）

　　「《人工智慧的未來》是難得一見的好書，每一頁都帶給你不一樣的啟示。庫茲威爾擅長運用推論處理看似棘手的挑戰，最後並能讓讀者相信，人類有辦法創造出比自己更聰明的機器。」──拉斐爾‧萊夫（Rafael Reif），麻省理工學院校長

　　「庫茲威爾這本有關思維的新作寫得好極了，符合時下所需，而且立論十足！」──馬文‧明斯基（Marvin Minsky），人工智慧之父、麻省理工學院的人工智慧實驗室共同創始人暨媒體藝術與科學教授

　　「如果你曾好奇自己的大腦究竟是怎樣運作的，那麼你一定要好好看看這本書。庫茲威爾的獨到見解透露出人類思維深處的關鍵祕密，也讓我們發現重建人類思維的能力。這是一本說服力十足又發人深省的佳作。」──迪安‧卡門（Dean Kamen），物理學家、首創可擕式胰島素幫浦、家用透析機、IBOT移動系統的發明人、FIRST基金會創辦人、美國國家科技獎章得主

　　「雷‧庫茲威爾是人工智慧領域的傑出先驅之一，他的新書說明了生物與非生物的智慧本質。這本書把人類大腦比喻成一部可以理解階層概念的機器，從最基本的了解椅子的形狀，進而到理解幽默的本質。庫茲威爾的重要發現突顯出，『學習』在大腦和人工智慧中都扮演著關鍵角色。這本書提供可靠的指南，讓人們打造出超越人類智慧的機器，而這將是解決人類重大問題所不可或缺的條件。」──拉吉‧瑞迪（Raj Reddy），卡內基梅隆大學機器人研究所創始董事、美國電腦協會圖靈獎（Turing Award）得主

　　「雷‧庫茲威爾率先開發出許多人工智慧系統，包括可讀取以任何形式列印之印刷品的光學辨識技術，以及可合成語音和音樂並理解語言的語音辨識技術。這些系統是現代機器學習改革的先驅，科學家也是憑藉這些基礎，打造出能在西洋棋賽中擊敗人類對手、在《危險境地！》（Jeopardy!）益智問答節目中贏過人類、以及懂得駕駛汽車的智慧電腦。庫茲威爾的新書對於促使這次智慧科技革命發生的進展，做出清楚明瞭又令人信服的介紹，尤其是機器學習方面的進展更值得我們注意。另外，這本書也針對『人腦如何運作、如何產生智慧？』這個我們即將開始解決的問題，提出重要的見解，我相信這也是當前科技面臨的最重要問題。」──托馬索‧波吉歐（Tomaso Poggio），麻省理工學院腦科學暨認知科學系Eugene McDermott講座教授、生物暨電算學習中心主任、McGovern人腦研究所前任所長、全球最受推崇的神經科學家之一

　　「這本書是解釋人類思想奧祕的可靠線索。更驚人的是，這本藍圖告訴我們如何創造出跟我們人類同樣具有說服力和情感的人工意識。」──馬蒂娜‧羅斯布拉特（Martine Rothblatt），聯合治療生技公司（United Therapeutics）董事長暨執行長

　　「庫茲威爾的書充分展現他的驚人才能——融合不同領域的思想，再以簡要明確的語言向讀者解說。就像奧克塔夫‧沙努特（Octave Chanute）的著作《飛行器的發展》（Progress in Flying Machines），這本書預告出人工智慧革命即將引爆，庫茲威爾對於人工智慧所做的預言也將在這次革命中應驗。」──迪利普‧喬治（Dileep George），人工智慧科學家、大腦新皮質階層式模型先驅、Numenta and Vicarious Systems共同創辦人

　　「雷‧庫茲威爾對大腦和人工智慧的理解，將徹底改變我們生活各個層面和地球上的各行各業，也讓我們對未來的看法多所改觀。如果這正是你所關切的事，那麼這本書你非看不可！」──彼得‧戴曼迪斯（Peter H. Diamandis），X Prize董事長暨執行長、奇點大學執行董事長、暢銷書《富足》（Abundance）作者

作者簡介

雷‧庫茲威爾Ray Kurzweil

　　他是全球公認最頂尖的發明家、思想家和未來學家，擁有三十年神準預測的傲人記錄；現擔任Google的工程總監。

　　《華爾街日報》稱他為「永不滿足的天才」（restless genius），《富比士》雜誌說他是「終極的思考機器」（ultimate thinking machine），《公司》（Inc.）雜誌選其為頂尖創業家之一，並形容他是「愛迪生的正統接班人」；美國公共電視台（PBS）封他為「開創美國的十六位改革家」之一。

　　庫茲威爾是第一台CCD平台掃描機的主要發明人，也率先發明全字體光學文字辨識器（omni-font OCR）、第一台盲人使用的列印語言閱讀器、第一台能夠重現平台鋼琴和其他樂器聲音的電子合成器，以及最先推出商品化的可處理大量詞彙的語音辨識系統。

　　庫茲威爾是美國國家科技獎章（National Medal of Technology）得主，入選美國發明家名人堂（National Inventors Hall of Fame），擁有十九個榮譽博士學位，並三度獲頒總統榮譽獎。

　　他的著作每一推出都造成轟動，除了本書《人工智慧的未來》（How to Create a Mind）之外，重要的有：《智慧型機器時代》（The Age of Intelligent Machines）；《心靈機器時代》（The Age of Spiritual Machines）；《奇點臨近》（The Singularity Is Near, 由於此書影響，2009年Google和NASA合作，在矽谷創辦了一所培養未來學家的學校，名為奇點大學〔Singularity University〕，由庫茲威爾擔任校長。他也親自導演了同名紀錄片）。

譯者簡介

陳琇玲

　　美國密蘇里大學工管碩士，曾任嶺東科技大學講師、行政院國科會助理研究員、Alcatel Telecom主任稽核師，榮獲民國100年全國模範勞工，現專事翻譯，重要譯作包括《杜拉克精選：個人篇》、《歐巴馬勇往直前》、《2010大崩壞》、《富爸爸財務IQ》、《全球經濟12大指標》、《小眾，其實不小》、《精準預測時代》、《溫伯格的軟體管理學》（第2卷、第3卷）、《物聯網革命》。

前言

第1章 史上知名的思想實驗
思想實驗1：地質學的隱喻
思想實驗2：光速行進
大腦新皮質的通用模型

第2章 思考的思想實驗

第3章 大腦新皮質模型──思維模式辨識理論
模式的層級
模式的結構
流向大腦新皮質模式辨識器的數據本質
自聯想和不變性
學習
思想的語言
夢的語言
模型的根源

第4章 生物的大腦新皮質

第5章 舊腦
感官路徑
視丘
海馬迴
小腦
快樂與恐懼

第6章 新皮質的卓越能力
天分
創造力
愛情

第7章 建構數位新皮質
模擬人腦
神經網路
稀疏編碼：向量量化
利用隱藏式馬可夫模型解讀你的思維
演化（遺傳）演算法
列表處理語言LISP
層級記憶系統
人工智慧的尖端領域：在能力上逐步提升
創造一個人工大腦

第8章 電腦的思維

第9章 思維的思想實驗
誰是有意識的？
你必須有信念
我們到底意識到什麼？
東方是東方，西方是西方
自由意志
本體意識

第10章 加速回報定律的威力

第11章 反對聲浪
後記
致謝
注釋
譯名對照

推薦序

人腦vs.電腦：智慧究竟是什麼？　于天立 / 國立台灣大學電機系助理教授

　　許多學者認為在21世紀人工智慧將會有重大突破。為何這樣認為呢？其一是網際網路的蓬勃發展，造成了大數據，使得學習範例充足。其二是分子生物、神經科學的發展，促成認知學延伸至認知神經學，使我們更能了解大腦的功能（如果如大部分學者所相信的，大腦是認知的中樞）。您可能知道約翰．希爾勒（John Searle）將人工智慧分為「弱人工智慧」及「強人工智慧」（本書內有描述）。大數據有助於弱人工智慧的發展，也就是讓電腦能做到人類所能做到的事，而認知神經學則有助於強人工智慧的發展，也就是讓電腦能像人類一樣思考。強、弱人工智慧之間似乎存在著不少差異，然而人工智慧從1950年代左右發展到現在，我們是否真能跨越這道鴻溝呢？

　　我在寫這篇推薦序時，人正在美國Redmond參加微軟的Faculty Summit，今年的主題正好是人工智慧，因此有幸聽到人工智慧界的知名學者們對人工智慧未來的看法。有趣的是，意見很兩極。樂觀的學者認為我們很快就要解開智慧之謎，但也有不少與會學者認為未來仍有漫漫長路，我們至今仍無法掌握人類思考的關鍵。而本書《人工智慧的未來》作者雷．庫茲威爾（Ray Kurzweil），無疑地是屬於前者。我覺得他就像是人工智慧界的萊特兄弟，在人類對流體力學、動力學的認知正在萌芽、發展的時代，就相信人類總有一天可以征服天空，而且毫不遲疑地馬上著手進行。事實上，我們直到今天仍然無法完整地用數學嚴謹地證明飛機可以飛，而飛機已經成為非常普遍的交通工具了。

　　隨著深度學習等技術以及大數據的出現，我們現在可以利用統計、迴歸的方法，針對某個問題在資料庫中組合出最合適的答案。也可以利用比對的方式，組合詞彙，來對照片自動產生描述，其精確度甚至可以超過人類。這樣的做法常常招致的批評是「電腦真的有了解問題／照片嗎」？然而雷．庫茲威爾認為諸如統計、比對等功能，正是人腦在做的。他這些話可不是隨便亂說的，而是基於近年來我們對人腦的了解。在1950、60年代左右，人腦常常被認為是大量的平行運算，這也促成了類神經網路的發展。然而，熟悉演算法的讀者可能知道，像是視覺三度空間建模這樣複雜的演算法，無論有多少個運算單元，是不太可能在幾十個步驟內完成的（大約是人腦一秒鐘內可激發神經元的縱向深度）。再加上神經科學的發展，現在大部分學者相信，人腦的主要功能在於記憶／統計、預測／推論、及辨識／比對。而人腦僅在事物不合乎預測時，才會進行運算。例如談完話之後，很少有人能記得對方打什麼樣式的領帶。但是對方若是打赤膊的話，相信你很難不注意到。

　　然而要擁有像人類的智慧，僅僅研究學習的演算法是不夠的。畢竟人類從出生開始，並非真的如「一張白紙」，而是已經帶有了大量的訊息（大部分的訊息來自基因，無論來源是億萬年的演化，或是神或其他生物所造）。關於人腦的逆向工程計畫，其實已在進行中。這部分本書也有許多說明，雷．庫茲威爾並提出他自己獨到的見解和理論。他認為即使人腦的構造是複雜的，要重現人腦的功能──思維運作──卻不見得會一樣的複雜。因此作者樂觀地認為人腦的逆向工程，有助於創造出更有智慧的電腦。

　　最後讀者可能還是會想問，我們真的可以製造出比人聰明的電腦嗎？許許多多有關人工智慧的電影，最後總是邪惡的電腦要毀滅人類，這事真的會發生嗎？談這個問題前，可能得先定義何謂「聰明」。我非常認同作者的觀點，畢竟電腦是為人類工作的。我們在設計下西洋棋的程式／電腦時，就是希望它西洋棋能下得好，而不是希望它有一天會想去吃冰淇淋。只會下西洋棋而不會想去吃冰淇淋的電腦真的聰明嗎？這部分其實每個人見解都不太一樣，作者在本書第11章及後記都有提到他自己的觀點。我個人倒是很懷疑到底真的有多少人希望有「自我意識」的電腦產生。想像有一天按下冷氣開關，冷氣說其實天氣沒有很熱，咱們省點電吧……

　　如果您是第一次接觸到雷．庫茲威爾的作品，您一定會對他的博學多聞印象深刻。更重要的，他能在許多看似不相關的理論、數據之中，找出關聯，進而得到許多大膽但同時又深具說服力的推測。無論您是否同意作者的大膽預測，他在本書闡述了許多人腦運作的原理以及人工智慧的發展史／目前的狀況／未來的展望。想一窺人腦思維奧祕或是想多了解人工智慧的讀者，相信您會和我一樣喜愛上這本書。

推薦序

人工智慧可與人腦匹敵嗎？　羅仁權 / 國立台灣大學電機系講座教授暨終身特聘教授

　　人類，這個相當聰慧的物種，發揮了他與生俱來的本能：大量的累積知識及經驗，並從中汲取智慧，經由時間一代代的演化與傳承，形成了今日的人類社會。然而，智慧到底是什麼呢？

　　在這個技術日新月異的時代中，人們藉由靈巧的雙手為自己和他人製造了各式各樣的工具，這些種種的工具之中，幫助人們從3D──Difficult（困難）、Dirty（骯髒）和Dangerous（危險）──工作中解脫出來。我們知道，這些工具的出現帶來了快速及大量的發展，帶來了許許多多經濟的繁榮。然而，人類又是如何打造出如此多實用的工具？

　　我們都知道，任何成就當中必然有其道理，在這本書《人工智慧的未來》當中，作者就以相當巧妙的方式，帶領讀者一探人類的發展脈絡，從這些脈絡中可以發現，人們藉由接收外界資訊開始，學會以各式各樣的特徵來辨識種種資訊，從簡易的方塊等圖案特徵到複雜的物體辨識，甚至到更高層級的雙關語、幽默及內心嫉妒等心理變化的辨識，其背後的道理看似複雜，但若以本書特有的角度來觀察，又似乎一切都能水落石出。

　　在本書作者用心的引領下，從幾個著名的思想實驗帶出觀察的重要性，透過仔細全面的觀察，搭配各式各樣的實驗來探究驗證理論的可信度，就是這樣的精神，才讓人們用物理來描述這個世界，探討物理中極小的原子互動而形成各式化合物，開啟了化學之篇章；再藉由化合物長時間的互動，形成了萬眾矚目的DNA；再藉由DNA長時間的演化，形成了決定人類各種機能的蛋白質；最終合成了能讓人類如此聰慧的大腦本原（神經元）。就是這樣有效及神祕的神經元，在我們人類接收外界各式各樣的的資訊後，產生了非常複雜的神經元激發動作，經由作者的仔細觀察及探討，發現這些激發動作其實是分成許多層次的，大腦藉由每個不同層次的輸入資訊分別配給相應的語句去描述，這就形成了人類的語言。

　　人類的大腦新皮質中總共約有300億個神經元。現在，成千上萬名科學家和工程師正努力進行人類機器文明史上最為重要的工作，企圖理解人類大腦這個智慧發展的最佳範例。IBM開發的超級電腦華生已經閱讀過幾億網頁，並掌握這些文件中包含的知識。到最後，機器將能掌握網路上的所有知識。就是透過這樣的知識，讓人們得以產生各式各樣的工具，然後再配給每個工具一個名稱，因此而產生多樣化的術語（如網路有VPN工具，就會產生各種關於VPN的對話），也就是產生了更大量的知識，然後利用這些知識來幫助人們理解整個社會，完善了人類在社會中大腦的種種功能，也產生了各式各樣的心理狀態（如思維及愛情等）。

　　人們希望藉由對自己大腦的更深層了解，幫助自己建立更聰明有智慧的機器工具，甚至賦予機器能行動的能力，也就是家喻戶曉的機器人！這樣的機器人，若能整合發展數十年的人工智慧，將能成為人類社會中極其重要的伙伴。藉由本書作者的引領探討，加上生動活潑的描述法，讓人們深刻體會到從不同的角度就能推論出不同的結果，如同大家深感大腦之複雜，作者就針對複雜做了描述，答案要看你用什麼角度看待這個問題。如此看來，人工智慧也並不是複雜到無法實現，而是需要對我們人類本身有更深刻的知覺與認識，藉由這些認識，幫助人類建立更多工具（如機器人）來節省人們更多時間和降低工作上的危險，還能大大地加深和人們互動的能力（如當今熱門的Pepper Robot），可以為人們帶來歡樂，也可以勝任祕書等種種事項，更能讓機器人學會做各式各樣的瑣事來讓護理師們能大量減輕她們繁雜的工作項目，能幫助她們專心於人性關懷上才是。

　　本書非常值得深讀，就讓作者引領我們一探智慧的樣貌，這林林總總不勝枚舉的大腦、意識、思想、身體結構、研究工具介紹，能為讀者帶來一番全新的體驗及感受，期盼大家將來都能為這社會發揮自己擅長之處，開發各種更有智慧的工具來幫助這個社會。我想，這才是作者撰寫此書，心中殷切的期盼與傳承。

前言 智慧可以超越自然的侷限，依照本身的想法改變世界，是宇宙間最重要的一種現象。智慧幫助我們人類克服生物遺傳的侷限，並在演化過程中改變自己。而且在所有物種中，唯有人類能做到這一點。 人類智慧這個故事要從「能對資訊進行編碼」開始說起，這也是讓演化得以發生的促成因素。宇宙為何如此運轉，這件事本身就是個有趣的故事。物理學的「標準模型」必須精準設定幾十個常數，否則就不可能產生原子，也不會有恆星、行星、大腦，更不會有跟大腦相關的書籍出現。讓人覺得不可思議的是，物理學定律和常數竟能夠精確到如此程度，讓資訊一路演化發展。有些人認為，上帝創造了這個世界；有些人則認為，這世界不過是具有豐富資訊的許多平行宇宙之一員，那些不具資訊的無聊宇宙已經在演化過程中滅絕。但是，無論我們的宇宙是如何演化到今天這個模樣，這個故事依舊可以從以資訊為基礎的世界開始講起。 演化的故事還延伸到更抽象的層面。原子──尤其是碳原子，能以四種不同方向的連結，創造出豐富的資訊結構──形成更多複雜的分子。結果，物理學催生了化學。 十億年後，名為DNA（去氧核糖核酸）的複雜分子演化完成，能被精確編碼為長串的資訊，並利用這些「程式」描述生物。因此，化學催生了生物學。 生物以快速增長的速率演化出所謂的神經系統，負責溝通與決策等功能，並能協調日益複雜的生理結構與維生行為。神經元組成的神經系統集結成大腦，而且大腦能夠做出更加明智的行為。如此一來，隨著大腦成為儲存與處理資訊的最重要部位，生物學就催生了神經學。因此，我們從原子擴大到分子，再到DNA，再延伸到大腦，下一步就是獨一無二的人類。 哺乳動物的大腦有一種特有的天賦，這種天賦在其他動物身上尚未發現，那就是我們能夠進行層級思考（hierarchical thinking），也能理解由不同成分、依照某種模式所組成的結構，並以一種符號代表這種結構，再利用該符號做為更複雜結構中的一種成分。這種能力發生於被稱為大腦新皮質（neocortex）的結構中。人類的這種能力已經發展到某種複雜和理解的階段，因此，我們可以將這類模式稱為想法（idea）。