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AI狂潮下的致勝思維精選套書《因果革命:人工智慧的大未來(硬殼精裝)》+《人性較量:我們憑什麼勝過人工智慧?》

The Book of Why: The New Science of Cause and Effect The Most Human Human: What Artificial Intelligence Teaches Us About Being Alive

出版品牌:行路出版

作者:朱迪亞・珀爾、達納‧麥肯錫、布萊恩・克里斯汀 (Judea Pearl、Dana Mackenzie、Brian Christian)

譯者:甘錫安、朱怡康

ISBN:8667106515429

出版日期:2023-05-04

定價:NT$  1140

優惠價:75NT$855

促銷優惠 |

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內容簡介 |

《因果革命》內容簡介

大數據為什麼不夠聰明?

比機率更強大的思考工具又是什麼?

《快思慢想》作者暨諾貝爾獎得主康納曼、《大演算》作者多明哥斯、

谷歌網路推廣長文特‧瑟夫、微軟研究實驗室主任艾瑞克‧霍爾維茲

————重磅推薦!————

 

電腦科學界諾貝爾獎「圖靈獎」得主暨貝氏網路研發先驅Judea Pearl總結畢生研究成果,聯手獲獎的統計學家Dana Mackenzie,提出改變人工智慧及科學界的重要工具!

 

大數據看似厲害,其實有很大的侷限

近幾年大數據當紅,加上它在許多領域的成功運用,其地位與能力備受追捧。與大數據密切相關的統計學,是法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森解答對於遺傳的疑問未果,而開發出來的學科,這門學科創立後興盛數十載,其名言「相關不是因果」影響科學界經常止步於探究「關聯」而非「因果」,並且長期受資料本位的歷史所影響,認為資料無所不能,但是朱迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者,資料本身一點也不智慧。

 

要發展出「強AI」,機率思考仍遠遠不夠

一九八○年代初,朱迪亞・珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力,於是運用機率開發出強大的推理工具——貝氏網路,因而獲得有電腦科學界諾貝爾獎之稱的「圖靈獎」。貝氏網路是首先讓電腦以灰階方式思考的工具,至今仍極受人工智慧界倚重,然而到了一九八○年代末,珀爾認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距,於是他轉而研究如何教AI學會「因果推論」,本書便是整理了歷代科學家推展因果革命的努力與成果。

 

從「求得相關性」的舊階段,邁入「釐清因果關係」的新時代

本書最初幾章是有趣的科學史,探討科學家追求因果解釋的過程如何受挫,以致發展出統計學,並讓統計學方法長期引領學界研究。接著書中有大約一半篇幅,作者以實例示範因果語言(圖示模型)如何解決傳統統計學認為無解的難題,逐一揭示「因果階梯」三大分層的能力(越高的層級,認知挑戰越高,越難理出因果關係),並讓讀者了解因果革命路上諸人的努力與進展,以及這些進展的重要性。本書末尾回頭說明因果革命相對於人工智慧各重要發展面向(比如大數據、深度學習、資料探勘、機器學習等),有何勝出之處、能對它們起什麼正面影響,以及最重要的——「因果革命」將會如何改變人工智慧。

 

「因果革命」不只影響人工智慧,還影響各研究領域

現今機器學習運作時仰賴的是「相關性」,而不是「因果」,如果能成功將因果思考導入電腦,將使電腦變成真正的科學家,使它們成為我們的得力伙伴,提供我們更合理的洞見。由於因果思考可以呈現罪責,電腦能因而具備道德感——「具備道德感的強AI」是因果革命在人工智慧領域的終極追求,作者形容這「是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物」。

因果性研究還釐清了我們多年來對許多知識本質的不解,改變我們對於眾多問題的認識,這些問題牽涉的層面無所不包,舉凡涉及解讀資料以及根據解釋而採取的作法(像是致病因素、醫療資源分配、公共政策擬定等),都能受益。集結眾多領域學人之力才有如今成果的因果革命,亦將回頭影響整個科學界,珀爾形容它「將使科學的體質更加健全,是人工智慧給人類的第二個禮物」。在美國,因果科學已經開始被大學列入課程……

 

我們強烈建議這些人士閱讀這本書:

1)資料科學家與大數據研究者,以及對大數據深感興趣的人

2)統計學家、數學家,電腦科學相關從業人員與學習者

3)對經濟趨勢與科研發展有興趣的一般大眾

4)希望培養科學素養,了解最新科學方法的學子

(各章內容簡介可參閱〈目錄〉的引文)

 

《人性較量》內容簡介

 

{《華爾街日報》全國暢銷圖書/《紐約時報》編輯選書}

{《波士頓環球報》年度最佳圖書/《紐約客》雜誌年度最佳書籍}

***

「這不算。……『深藍』也沒有贏。」

西洋棋大師卡斯帕洛夫與超級電腦交手落敗後,為何這麼說?

人類與人工智慧的關係,是「你輸我才贏」的零和賽局?

 

 

◎《麻省理工技評論》年度最佳書籍、亞馬遜書店電腦科學Top 1著作《決斷的演算》(Algorithms to Live By)合著者克里斯汀,另一部探討「人機關係」的佳作!

◎讀者評道:「我在資訊科技領域工作超過二十年,這本書仍讓我看到新面向。」

 

*****

 

電腦原本是我們仿人腦的傑作,不意隨著它們的運算能力越來越強大,在許多領域打敗人類,人工智慧開始威脅我們的「自我感覺」,令我們質疑起原本自豪的能力,甚至認為它將取代人類。不過實際發展就如認知科學學者侯世達所說:「雖然我們不斷開發人工智慧,但每次在AI領域更進一步,不但沒有逐漸形成何謂真正智能的共識,反而一再揭露真正的智能不是什麼。」本書作者藉由自己「代表人類」參加圖靈測驗與電腦決勝負的準備經驗,耙梳了電腦科學領域數十年來的關鍵突破與研究重心的轉變,探討人工智能如何成為我們的「對照組」,提醒著我們人類哪些特質難以取代,人工智慧又可以在哪些地方成為我們的互補。

 

圖靈測驗是什麼?

「如果有一天我們造出精巧到可說能思考的機器,要怎麼知道它有這個能耐?」電腦科學先驅艾倫・圖靈為了解答上述問題提出一項實驗:分別讓電腦程式和真人參賽,由評審團透過電腦終端機向他們提問,再分辨哪個是人、哪個是電腦——人工智慧(AI)族群年度盛事「圖靈測驗」(羅布納獎)就是依此創立的。不論有沒有程式通過圖靈測驗(騙過三成評審),比賽都由得到最高票和最多信心分數的程式獲勝,頒予「最人模人樣電腦獎」;獲得最高票和最多信心分數的人,則會獲頒「最人模人樣人類獎」——換句話說,與其他「人機對決」不同的是,圖靈測驗較量的乃是「人性」。

 

圖靈測驗跟你我每日的生活都有關……

加快簡訊打字速度很依賴「預測」演算:手機要能猜出你接下來想打什麼字、要能自動更正錯字,要會很多諸如此類的事。能像人一樣穩定預測你想打什麼字的手機,就跟能像人一樣回信給你的程式一樣聰明,因此生活在資訊時代,你我可說經常不知不覺進行著圖靈測驗……

 

這本書從聊天機器人的基本設計和發展談起,從人腦與電腦的競賽切入,帶讀者了解電腦和AI這幾十年的關鍵進展,以及它讓我們對自己產生什麼新認識。作者認為:與其把過去幾十年看成機器對抗人類的競爭,不如說我們與機器在同一陣線,必須學習與他們共存。而既然我們對電腦的長處已充分了解,那麼更該「重新發現」自己的特色——換句話說,我們該去了解人何以為人。(各章內容簡介可參閱〈目錄〉的引文)

 

《因果革命》各界好評

谷歌網路推廣長文特‧瑟夫:

珀爾近三十年來的學術成就,為人工智慧發展提供堅實的理論基礎……同時把「思考機器」提升到另一個境界。

 

《大演算》作者佩德羅‧多明哥斯:

因果如果不是相關,那又是什麼?拜朱迪亞‧珀爾的劃時代研究之賜,現在我們已能精確回答這個問題。想理解世界如何運行,這本引人入勝且讀來愉快的書是理想的起點。

 

微軟研究實驗室科技研究員及主任艾瑞克‧霍爾維茲:

朱迪亞‧珀爾是人工智慧領域、甚至整個電腦科學界革命的核心人物。

 

諾貝爾經濟學獎得主及《快思慢想》作者丹尼爾‧康納曼:

各位是否曾疑惑「相關」和「因果」究竟是什麼關係?這本精彩著作深入淺出地說明了答案。

 

《紐約時報》喬納山‧尼伊:解說十分詳盡……本書不僅詳盡介紹概念的發展史,也提供概念工具,讓讀者理解大數據的優勢與不足之處。

 

《自然》雜誌:「相關不是因果」這句科學俗語已在社會上造成影響……朱迪亞‧珀爾提出嶄新的數學解決方案……現在已在生物、醫學、社會科學和人工智慧領域開花結果。

 

《猶太日報》:深入淺出……珀爾是有遠見的因果革命領袖,這本書則是他最大的成就。

 

◎讀者好評

對電腦科學、統計學或人工智慧當今發展有興趣的人都應該讀讀。這本書如同康納曼的《快思慢想》,是作者畢生科學研究的總結,不僅對同領域科學家而言價值非凡,也是全人類的瑰寶。(讀者阿蘭‧約瑟夫‧坎恩)

 

朱迪亞‧珀爾的貝氏網路和因果圖以十分優雅的方式結合統計學、流行病學、決策和電腦科學等領域。他的研究成果賦予並擴大了大數據的潛力。這本書是市面上第一本為一般大眾介紹這主題的書籍,其影響將無以估計。(讀者湯瑪斯 J. 阿拉岡,流行病學家)

 

知名商學研究所都應該用這本書當成教材。我送了一本給我念大學時的院長。為了現在和未來的學生著想,我希望它能成為一門課。(讀者喬治‧莫札奇斯)

 

《人性較量》各界好評

○《紐約客》雜誌年度最佳書籍

○《紐約客》雜誌讀者年度最愛

○《華爾街日報》全國暢銷圖書

○《紐約時報》編輯選書

○《波士頓環球報》年度最佳圖書

 

大衛・伊葛門,《大腦解密手冊》作者:

這本探討聊天機器人最新發展的作品深具吸引力,它對人類想像、思考、對話、欺騙和愛的討論令我大開眼界。了解人類的最佳方式竟是研究模仿人類的機器,這種理路誰想得到呢?

 

《紐約時報》書評:

令人驚艷……筆調狂放而犀利……克里斯汀在過程中發現:假如機器能贏得模仿遊戲,那不是因為它們表現得越來越像人,而是因為我們越來越不像人……在《The Most Human Human》裡,看得出來克里斯汀始終將這件事放在心上。不論是他或這部作品,都堪得『The Most Human Human』之名。

 

《華爾街日報》評論:

讀來令人欲罷不能……克里斯汀信手捻來,以清晰的筆觸勾勒極為龐大的領域,舉重若輕的功力令人欽佩……以生活實例說明關鍵概念的本事驚人……克里斯汀到底有沒有贏得『最人模人樣人類獎』呢?快拿起這本書看看吧。

 

艾倫・萊特曼,《愛因斯坦的夢》作者:

極具雄心的大膽嘗試,既富知性挑戰又妙趣橫生,這是部可愛的作品,它將啟發你活出豐富又有意義的人生。

 

《泰晤士報》:

內容出色,筆調風趣,讀來令人耳目一新。從亞里斯多德到電視劇《辦公室風雲》,這趟哲學之旅貫串古今,趣味盎然……要是哪天機器也能寫出這般機鋒處處又饒富新意的作品,我們可得當心了。

 

◎讀者好評

我讀過不少批判AI的書,總是在怨嘆AI可能很危險,抱怨它會搶走人類的工作,哀哀上告它會讓我們變笨或至少變得更不聰明。這本書不一樣,它熱情讚美人類投注於AI領域的努力,點出我們在這方面的成就和這些成就的意義,也珍惜尚不可見的AI未來。作者確實有道理保持樂觀:人工智慧已讓我們重新評估何謂智慧,已讓我們重新思考何而為人。

 

在我印象裡,我沒讀過哪本非虛構作品像這本一樣充滿啟發與洞見。我在資訊科技領域工作超過二十年,對書中提到的議題自認並不陌生,但這本書還是讓我看到新的面向。對我來說,這本書既與我的工作相關,也為我帶來不少閱讀樂趣。我很喜歡談到字詞對人的影響那部分,而且寫得不會太專或太深。我願意向每一個人推薦這本書。

 

雖然科技版面現在全是AI突破、聊天機器人和自動化崛起的新聞,但我認為,在見證這些驚人發展的同時,大多數人的共識仍是:機器與人的互動,還遠遠達不到「個人幫手」的標準。本書從一個有趣的角度探究原因所在:該怎麼設計能分辨人類和演算法的測驗?如果真有這麼一個測驗,你又該怎麼證明自己是人類?答案既複雜又令人眼睛一亮,不僅就問題本身而言是如此,對我們人類來說也是如此。

 

作者簡介 |

《因果革命》作者/

作者1/朱迪亞・珀爾(Judea Pearl

因為研發貝氏網路,而獲得有「電腦科學界諾貝爾獎」之稱的圖靈獎,著有三本極具影響力的科普書籍。珀爾是美國國家科學院院士,也是首先進入IEEE智慧系統名人堂的十名科學家之一,獲得的獎項與榮譽博士學位多不勝數,包括盧梅哈特獎(認知科學學會)、富蘭克林獎章(富蘭克林研究所)以及拉克托斯獎(倫敦經濟學院)。他目前擔任加州大學洛杉磯分校電腦科學教授,同時是丹尼爾‧珀爾基金會創辦人及執行長,目前住在洛杉磯。

作者2/達納‧麥肯錫(Dana Mackenzie

數學博士,現為科普作家,經常為《科學》、《新科學家》、《科學美國人》、《史密森尼》、《鸚鵡螺》和《發現》等雜誌撰稿。他寫的書《大碰撞:月球是怎麼形成的?》(The Big Splat, or How Our Moon Came to Be)曾經獲選為Audible.com網站2010年最佳有聲書。麥肯錫曾獲2012年傳播獎(美國數學聯合政策委員會)與2015年查文尼特數學解說獎(美國數學學會),他現在住在加州聖克魯茲。

 

《人性較量》作者/

布萊恩・克里斯汀(Brian Christian

布萊恩・克里斯汀曾與湯姆‧葛瑞菲斯(Tom Griffiths)合著《決斷的演算》(Algorithms to Live By),該書榮獲《麻省理工科技評論》年度最佳書籍,以及亞馬遜書店年度最佳科學書籍,甫上市便登上亞馬遜書店「認知科學類」、「電腦科學類」和「商務決策與問題解決類」第一名,有聲書亦銷售亮眼。《決斷的演算》在台灣由行路翻譯出版。

克里斯汀於布朗大學取得哲學、電腦科學與詩學學位,曾擔任加州大學柏克萊分校「認知與大腦科學中心」訪問學者,以及雅朵藝術村與麥道爾藝術村駐村藝術家,作品曾獲「美國最佳科學與自然寫作獎」,亦曾獲得美國詩學會獎項,曾應GoogleFacebook、微軟、聖塔菲研究所和倫敦政經學院等機構之邀前往演講。他的文章散見於《紐約客》、《大西洋月刊》、《連線》、《華爾街日報》、《衛報》、《巴黎評論》及《認知科學》等科學期刊,此外他積極參與自由軟體行動,也熱中駭客活動,目前住在舊金山。

譯者簡介 |

因果革命譯者/甘錫安

由科學界踏入「譯界」,現為專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯,現仍定期為《科學人》與《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《成分迷思:解讀健康新聞的10堂通識課》、《暗池:人工智慧如何顛覆股市生態》與《決斷的演算》等書。目前住在有山有海有美食的台灣頭基隆,熱愛吸收各類知識,正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。

 

人性較量譯者/朱怡康

專職譯者,守備範圍以宗教、醫療、政治與科普為主。譯有《也許你該找人聊聊:一個諮商心理師與她的心理師,以及我們的生活》、《也許你該找人聊聊2:心理師教你大膽修訂自己的人生故事》、《CIA洗腦計畫》、《怎樣談科學》、《二十一世紀生死課》、《棋逢對手:中東與美國恩仇錄》套書、《為什麼我們製造出玻璃心世代?》、《看得見的人類大遷徙》等書。其他歷史、科普譯作散見於《BBC知識》月刊。

臉書專頁「靈感總在交稿後」:www.facebook.com/helpmemuse

目錄 |

本書目錄

《因果革命》

自序

這本書的目標有三個:一是以非數學語言讓讀者理解因果革命的詳細內涵,以及它將如何影響我們的生活和未來。二是為讀者介紹科學家遭遇及挑戰關鍵因果問題時,英勇解決的歷程。最後,則是把因果革命帶回人工智慧的最初本源,介紹如何讓機器人學習以我們的母語(即因果語言)溝通。

 

前言 思想勝過資料

法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森運用跨世代資料解答他們對於遺傳的疑問,可惜沒有成功,於是他們開發出「統計」這門爾後興盛數十載的學科。從事研究的人都聽過「相關不是因果」這句統計學名言,該觀念影響學界長期探究「關聯」而不問「因果」。在資料本位的歷史影響下,今日我們甚至認為大數據可解答所有問題,但是朱迪亞・珀爾希望藉此書告訴讀者,資料本身一點也不智慧。1980年代末,研究人工智慧的珀爾發現,「機器無法理解因果關係」可能是它們無法具備人類智慧的關鍵原因,於是他轉而投身因果科學陣營,多年後他藉由這本書,總結了各路科學家推動因果革命的成果。

 

第一章 因果階梯

因果的三個層級/迷你圖靈測驗/機率與因果

珀爾研究機器學習時了解到,因果學習者至少必須掌握三個層級的認知能力,分別是:(一)觀看與觀察,以探知環境中的規律;(二)實行,亦即預測刻意改變環境的效果,並選擇適當改變以獲得想要的結果;以及(三)想像——因果階梯的三個層級「觀察」、「介入」和「反事實」便是由此而來,數學能證明這三個層級有根本上的不同,每個層級都具備前一層級缺少的能力。本章將介紹以因果圖進行推理的基礎概念、主要的建模工具,讓讀者慢慢見識因果推論模型詮釋資料、解答疑問的強大能力。

 

第二章 從海盜到天竺鼠:因果推論的創生

法蘭西斯‧高爾頓捨「因果」而擁抱「相關」/卡爾‧皮爾森把「因果」掃出統計學/萊特、天竺鼠和路徑圖/E PUR SI MUOVE(但地球依然在轉動)/貝氏連結將主觀機率帶進統計學界

十九世紀末,法蘭西斯・高爾頓想將《物種原始》的理論架構數學化,他花了八年嘗試解答族群遺傳特質維持恆定的原因,但是始終無解,最後放棄研究,轉而注意統計「相關」。高爾頓的門徒卡爾・皮爾森後來提出「相關係數」,直到現在,所有統計學家想知道資料組中兩個變項的關聯程度時,總是最先計算這個數字。第二章講述統計學如何忽視因果性,並且對各種資料導向的科學造成深遠影響。此外還將介紹對本書而言十分重要的遺傳學家西瓦爾‧萊特的故事;萊特於1920年代首先繪製因果圖,多年來一直是少數認真看待因果性的科學家。

 

第三章 從證據到原因:當貝斯遇見福爾摩斯

電腦偵探波拿巴(Bonaparte)/貝斯牧師與逆機率問題/從貝氏法則到貝氏網路/貝氏網路:原因透露了哪些關於資料的線索?/我的行李在哪裡?從亞琛到尚吉巴島/真實世界中的貝氏網路/從貝氏網路到因果圖

1980年代初,珀爾認為不確定性是AI所欠缺的最重要的能力,於是運用機率,開發出處理不確定性推理的強大工具——貝氏網路,這是首先讓電腦以「灰階」方式思考的工具,至今仍被視為人工智慧頂尖典範。然而到了1980年代末,珀爾開始覺得自己錯了,他認為貝氏網路仍沒有填補人工智慧和人類智慧的差距。在這一章,他談了自己從貝氏網路忠實信徒變節,轉入因果性陣營的心路歷程。儘管如此,貝氏網路依然是今日人工智慧界極為倚重的工具,而且具備因果圖的許多數學基礎,因此這章以因果性簡略介紹貝氏法則和貝氏推理方法,並為讀者舉出幾個在實際生活中運用貝氏網路的範例。

 

第四章 干擾與去干擾:或說剷除潛在變項

干擾導致強烈恐懼/大自然的巧妙質問:隨機對照試驗為何有效用?/干擾的新典範/do運算子和後門準則

隨機對照試驗(RCT)是統計學對因果推論的重大貢獻,它的主要目標,是把要探討的變項與可能影響它們的其他變項分開。如何去除這些潛在變項造成的失真或「干擾」,是已經存在一世紀的難題,但科學家直到最近才體認到,解決這問題需要的不是統計學方法,而是因果方法。這章要從因果圖的觀點說明,RCT為何能協助估計兩變項之間的因果效應,而且不受干擾偏差影響,從中我們會了解RCT其實源自更基本的原理,其他方法未必都要奉它為圭臬。這一章還將說明因果圖如何讓我們把焦點從「干擾因子」轉移到「去干擾因子」,並且帶領讀者以出奇簡單的方式解決一般干擾問題。

 

第五章 煙霧瀰漫的爭議:除去迷霧

菸草:人為流行病/衛生總署委員會和希爾準則/吸菸對新生兒的影響/激烈爭議:科學與文化

十八世紀詹姆斯.林德發現柑橘類水果能預防壞血病,十九世紀約翰.史諾發現遭排泄物汙染的水會導致霍亂,這些偵察工作很幸運的一點是:原因與結果之間是一對一關係。二十世紀時「吸菸是否會致癌」爭議挑戰了單一因果關係概念,而且由於無法隨機指定某些人冒著健康風險吸菸數十年以進行對照,統計學家不只對答案難有共識,連如何理解問題都有不同看法。後來美國衛生總署委員會採用一連串非正式指導方針「希爾準則」,終於得出「吸菸會導致癌症」這結論,但這花了近十五年時間。這爭議讓許多人看清因果性的重要——如果科學家有適合的語言或方法來解答因果問題,得出結論將不再曠日廢時。

 

第六章 破解悖論!

令人費解的蒙提霍爾問題/更多衝突偏差:柏克森悖論/辛普森悖論/以圖畫說明辛普森悖論

這章要讓讀者輕鬆一點,做一些有趣的動腦遊戲,談談蒙提霍爾悖論、辛普森悖論與柏克森悖論等知名的古典矛盾問題。其實這些悖論問題有嚴肅的一面——它們幾乎都與因果直覺抵觸,因此能讓我們深入分析這類直覺。悖論和視錯覺一樣,能夠揭露大腦的運作方式、大腦愛走的捷徑,以及大腦覺得矛盾的事物。因果悖論凸顯出與機率和統計邏輯衝突的直覺式因果推理型態,看看統計學家對它們有多麼頭痛,就能知道不用因果性眼鏡看世界往往容易出現誤判。這些問題提醒著科學家,人類直覺是以因果為基礎,而不是統計和邏輯。一起來看看這些經典悖論問題的新解吧!

 

第七章 超越調整:征服介入山

最簡單的路線:後門調整公式/前門準則/Do計算法——精神高於物質/科學的織錦,或是do管弦樂團的隱形樂手/史諾博士的詭異案例/好膽固醇和壞膽固醇

第七章到第九章將帶領讀者一步步登上因果階梯。本章要登上階梯的第二層——介入層,其重點是預測以往未曾嘗試的行動和策略可能產生什麼效果。除了說明可產出「是或否」答案的因果推論發動機的內在結構,還要教讀者尋找因果圖中的特定型態,像是後門調整、前門調整及工具變項等,它們在因果推論中扮演極吃重的角色。作者將示範這些工具如何解答以往困住科學家的難題,例如以「前門準則」釐清因果圖尚未誕生時的「吸菸致癌爭議」,用約翰.史諾的霍亂成因調查示範因果圖如何讓工具變項發揮作用。作者也將介紹他的學生在因果革命中扮演的角色。

 

第八章 反事實:發掘可能成真的世界

從修昔底德和亞伯拉罕,到休謨和路易斯/潛在結果、結構方程式,以及反事實的演算法化/了解自己的假設是好習慣/反事實與定律/必要原因、充分原因和氣候變遷/反事實的世界

人類是在五、六百萬年間由猿猴類演化而來,但在近五萬年間發生了一些獨特狀況,從此能更快速地改變自身能力與環境,例如發明許多神奇物品。為什麼?人類突然獲得其他動物沒有的什麼運算能力?對此有許多人提出理論,但其中只有一種與因果關係有關——歷史學家哈拉瑞在《人類大歷史》中推測,人類祖先能設想「不存在的事物」(反事實),讓人得以溝通得更順暢,是其中最重要的關鍵。本章要帶各位登上因果階梯的頂層,探討反事實,照例會有許多因果圖示範釐清常見爭議的實情(例如學經歷對薪水的影響,以及量化氣候變遷的效果等),體會將「反事實」納入因果查詢時,解答事情的面向如何更加豐富多變。

 

第九章 中介:找尋機制

壞血病:錯誤的中介變項/自然與養育:芭芭拉‧布克斯的悲劇人生/尋找語言(柏克萊錄取率悖論)/黛西、小貓和間接效應/線性理想世界裡的中介/接納「應該會」/中介案例分析——吸菸基因:中介和交互作用;止血帶:隱形的謬誤

「反事實」目前在科學界中最風行的應用是中介分析,中介(或中介變項)是把處理效應傳遞給結果的變項,中介分析的目的是釐清直接效應和間接效應。這類問題不僅在科學上相當重要,也有實際的影響,書中舉了駭人的一例:詹姆斯.林德船長的壞血病研究是史上極早的對照實驗,其結果在1747年發表。但一個世紀之後,英國遠征隊開始探察極地時,這種完全可以預防的疾病出乎意料地捲土重來,原因就在於當時尚未發現真正的中介變項(維生素C),使得「柑橘類水果可預防壞血病」這理論被棄之如敝屣。本章介紹科學家如何找出表達「中介」的方法,以補傳統統計學的不足,另外也有數例中介案例分析。

 

◎第十章 大數據、人工智慧與大問題

因果模型與大數據/強AI和自由意志

怎樣打造智慧與人類相當且能分辨善惡的機器?——珀爾相信,因果推理是讓機器能以人類語言與我們溝通,談論政治、實驗、解釋、理論、遺憾、責任、自由意志與義務等話題,乃至自己做出道德決策的關鍵,因此發展因果語言與工具之重要性不可言喻。在研發過程中他廣泛接觸各領域人士,一起點燃因果革命的火花,火花從一個學科擴散到另一學科,催生了新典範,他認為這個轉變將使科學的體質更加健全,這是「人工智慧給人類的第二個禮物」。而因果革命在AI界的終極產物——具道德感的強AI,不只會成為我們的好伙伴,還能成為我們師法的對象,教導我們更明晰、因果上更合理的正義感,這則是人工智慧給人類的第一個、也是最好的禮物。

 

致謝

 

《人性較量》

楔子

◎第一章 序章:最人模人樣人類獎

如果有一天我們造出精巧到可說能思考的機器,要怎麼知道它有這個能耐?電腦科學先驅艾倫・圖靈為此提出一項實驗:分別讓電腦程式和真人參賽,由評審團透過電腦終端機向他們提問,再分辨哪個是人、哪個是電腦——這就是今日人工智慧(AI)族群年度盛事「圖靈測驗」(羅布納獎)的由來。不論有沒有程式通過圖靈測驗(騙過三成評審),比賽都由得到最高票和最多信心分數的程式獲勝,頒予「最人模人樣電腦獎」與獎金;獲得最高票和最多信心分數的人,則會獲頒「最人模人樣人類獎」。為了與世界頂尖的AI程式對決,我得設法釐清人和機器的差異,並且盡力表現人味……

 

◎第二章 認證

在機器的世界,驗證身份靠的是內容(密碼和PIN等),在人類的世界,靠的則是形式(如聲音、筆跡和說話風格)。「設計機器人不是寫程式,而是寫小說。」程式三度獲得亞軍的程式設計師丹辰科和維索洛夫如是說。他們強調由單一設計師構思機器人的反應很重要:「得先選好由誰負責勾勒機器人的個性。寫處理流程的知識基礎就像寫書……」講到「寫書」,就不能不談風格和內容孰重,以及如何表現獨到眼光,近來關於翻譯機的辯論多半圍繞這類問題打轉。幾十年來,翻譯機計畫的目標多半是以語法為基礎去理解語言,不過到了1990年代,運用統計運算的機器翻譯方式異軍突起,讓意義的問題憑空消失。

 

第三章 遊走的靈魂

電腦科學領域很早就分成兩個陣營:有些研究者追求更整潔的演算法結構,另一些人則投入較為雜亂的結構。神經網絡、類比計算和統計式運算等,至少從1940年代早期起就引起科學家的興趣,但直到本世紀之交,主導的始終是以規則為基礎的演算法模式。機器翻譯暴露了演算派的侷限——2006年的NIST機器翻譯賽,大獲全勝的一支Google隊伍中,沒有人懂比賽裡的阿拉伯文和中文。五年過後,雖然「統計式」翻譯技術仍不完美,但規則式翻譯程式已看不到它的車尾燈。另一個讓左腦式嚴謹分析方式徒呼負負的是使用者經驗,它重視的並非機件的純科技性能。電腦研發重心的這種轉變,反映出不獨以人類智能的複雜性和能力為尚,也珍惜它感性、靈活、能反應的特色。我們忘了什麼值得讚嘆,而電腦正提醒我們。

 

第四章 量身打造 vs. 統一規格

最早引起廣泛注意的電腦對話程式是ELIZA,由約瑟夫・維森班在麻省理工學院完成。ELIZA程式碼只有幾百行,表現卻好得令人尷尬:很多第一次和她談的人都深信,自己在和真人交談;有些人和她聊了數個鐘頭後表示,這是非常有意義的治療經驗。醫界有專家表示:「若能證實這種方式有益,它可望成為普遍運用的治療工具,彌補治療師不足的問題。一套電腦系統同時和好幾百名病患談一小時應該不成問題。系統的設計和操作都需要人類治療師參與,因此電腦非但無法取代他們,反而能讓他們提升效率。」然而維森班卻立刻掉轉職涯方向,成為最激烈反對AI研究的科學家。ELIZA是他的遊戲之作,以羅傑斯派心理治療師為範本去設計,擷取使用者話裡的關鍵詞彙當作回應,不知如何回話時就丟句無關痛癢的話——它只會這一招。

 

第五章 跳脫棋譜

20世紀最大的AI戰役發生於19975月,由超級電腦深藍對戰西洋棋特級大師加里・卡斯帕洛夫,獲勝的是電腦。這下大家要不認為人類囂張不下去了,就是自我安慰下棋不過是雕蟲小技,但卡斯帕洛夫賽後表示:「這不算。」他認為深藍也沒贏。在電腦互相對奕時,開局棋譜往往能直接決定勝負,到21世紀初新一代棋士以電腦記譜成風,死背幾千種開局棋譜就可能勝過真正具分析資質的棋士,對此棋王鮑比・費雪驚駭地說:「對弈雙方真正開始思考的時間越來越後面。」許多世界級棋士都服膺「棋譜稱不上人」,據說連深藍首席工程師許峰雄也講過,他想「真正下一場世界棋賽,而不是在家裡寫開局作業」。

 

第六章 反專才

羅布納獎剛舉辦那幾年,主辦方為了讓電腦有機會拚命一搏,於是給對話設定主題。當時的AI研究多半聚焦於「專才系統」,亦即只專精特定任務或技能(例如西洋棋程式)。「要是把話題縮到一定程度,假裝對話和真對話的界線會漸漸消失。」人工生命領域的學者戴夫・艾克利教授說,「客服電話選單的語音辨識系統就是這樣。你把他們框在幾個選項裡,他們要嘛報數字,要嘛說『總機』,不然就是撂一句『幹恁老師』。」限定對話範圍因爭議不斷而在1995年取消,不料參賽者好像都有用泛泛之談煩死對方的默契,結果慘不忍睹。有些人批評獲獎者都是些「玩票的」,其實他們百分之百是專業人士,只是他們設計來賺錢的機器人是「專才型」,用來贏圖靈測驗的是「通才型」。

 

第七章 插嘴的奧義

電腦科學理論的第一個分支是「可計算性理論」,它關切計算機的理論模型和這類機器能力上的理論限制;它只在乎可不可能計算,完全不管計算得花多少時間。後來的電腦理論家則發展出「複雜性理論」,它不只思考機器的終極能力,也將時間、空間等因素納入考量,在資源有限的脈絡下評估其表現能力。語言學家諾姆・杭士基的理論類似圖靈時代的可計算性理論,他視為研究客體的典型語言形式顯然排除「實際運用語言知識時……非關文法的因素」,聊天機器人的語言模式也是這種高度理想化的典型語言,由此看來,語言學和電腦科學的情況很像:在「典型」過程與「實際表現」之間,有相當大的變化空間。身為人類參賽者,我打算卯足全力運用這個空間。

 

第八章 地表上最糟的證人

在討論西洋棋程式時,我們基本上把「極小-極大」和「極大-極小」演算法當成同一種競賽邏輯。棋賽是「零和」遊戲,一個人要贏意味著另一個人得輸,沒有「雙贏」這回事,所以從數學上說,極小化對手的贏面和極大化自己的贏面是一體兩面。從哲學角度來看,對話和下棋間最重要、或許也最南轅北轍的差異正在於此。對話在圖靈測驗裡的作用是「展現人性」,非零和的性質無庸置疑。好的對話不是「極大化極小」或「極小化極大」,而是「極大化極大」,讓雙方都能講出精彩的東西——對話是合作演出,而非一較高下。有趣的是,很多羅布納獎評審把參加圖靈測驗當開庭,常自動切換成詰問、作證和交叉辯論模式,更詭異的是,有不少人類參賽者也以為進了法庭。

 

第九章 汝不可一成不變

ELIZA之後引起大轟動的聊天機器人是1972年的PARRY,由精神病學家肯尼斯・寇爾比設計。ELIZA模仿心理治療師,PARRY模仿妄想型思覺失調症病人;ELIZA依循「案主中心療法」的理論,奉行「反映式傾聽」;PARRY則一馬當先取得對話主導權,並死抓不放。這兩個程式在1970年代早期對談了幾場,彼此特色盡顯,並完美反映出對話的兩大災難:一個極端是冷血、不夠自我,另一極端是溫血、太過自我。圖靈測驗難度極高的原因之一是:語言不是棋局,它沒有固定規則與必殺絕技,它不斷在變,雲遊於一切「解決方案」之外。正如ELIZA的設計者維森班所說:「我很驚訝居然有那麼多人聽說ELIZA之後,以為它對電腦理解自然語言的問題提出了通解……我一直想講清楚:這問題不可能有通解,這樣說吧,連人類都不算是這種通解。」

 

第十章 高度驚異

加快簡訊打字速度很依賴「預測」演算:手機要能猜出你接下來想打什麼字、要能自動更正錯字(有時還更正過頭),要會很多諸如此類的事——這就是資料壓縮起作用的時候。夏農在〈通訊的數學理論〉裡得出如下驚人結果:預測文字和產出文字在數學上是相等的。能像人一樣穩定預測你想打什麼字的手機,就跟能像人一樣回信給你的程式一樣聰明,美國青少年可說平均每天參加約莫八十場圖靈測驗。「東西的資訊量可以測量」是最基本的「資訊熵」概念,而有損壓縮乃是語言的本質,它既暴露語言的缺陷,也彰顯語言的價值。大家經常批評一般人貪圖便利,只讀書摘卻不好好讀書——拜託!假如《安娜・卡列尼娜》的資訊熵超低,用篇幅百分之一的書評就能講完它六成內容,那問題出在托爾斯泰身上。

 

◎第十一章 結語:最人模人樣的人

◎第十二章 後記:玻璃櫥之美無可言喻

◎致謝

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詳細資料 |

書籍代號:1WSE3018

商品條碼EAN:8667106515429

ISBN:8667106515429

印刷:黑白

頁數:688

裝訂:精裝+平裝

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