直覺型人工智慧的驚人發明
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0:01 - 0:03你們有多少人是創意人、
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0:03 - 0:07設計師、工程師、企業家、藝術家?
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0:07 - 0:09或者你只是有無遠弗屆的想像力?
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0:09 - 0:11請舉一下手?(歡呼聲)
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0:11 - 0:13現場大部分人都是。
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0:13 - 0:16我有一些消息要給我們的創意人。
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0:17 - 0:19接下來的 20 年,
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0:21 - 0:24很多我們工作的方式,
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0:25 - 0:28將會遠遠不同於過去的 2000 年。
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0:29 - 0:33實際上,我認為我們正處在
人類歷史新世代的黎明。 -
0:34 - 0:38人類工作的方式,
有四個主要的歷史階段。 -
0:39 - 0:43人類歷經了幾百萬年的
狩獵採集時代。 -
0:43 - 0:47然後經歷了幾千年的農業時代。
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0:47 - 0:51工業時代則延續了幾世紀。
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0:51 - 0:55而目前的資訊時代才走了幾十年。
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0:55 - 1:00如今,身為人類的我們,
即將邁入下一個偉大的時代。 -
1:01 - 1:04歡迎來到「擴增時代」。
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1:04 - 1:08在這個新時代,
人類天生的能力將會被強化擴增, -
1:08 - 1:11電腦計算系統將幫助你思考、
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1:11 - 1:13機械人系統協助你製造、
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1:13 - 1:17遠超過你自然感官強度的
數位神經系統, -
1:17 - 1:19能夠讓你與全世界接軌。
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1:19 - 1:21我們先從「認知擴增」談起。
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1:21 - 1:24現場有多少人是「強化的半機械人」?
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1:24 - 1:27(笑聲)
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1:27 - 1:30其實我想說的是,
我們都已經被強化、擴增了。 -
1:30 - 1:32想像你正在參加一場派對,
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1:32 - 1:35有人問了你一個
你不知道如何回答的問題。 -
1:35 - 1:39如果你有這個,只要幾秒鐘,
你就會得到答案。 -
1:40 - 1:42但這也只是剛開始而已。
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1:43 - 1:46甚至 Siri 也只是個被動工具。
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1:47 - 1:50實際上,在過去的 350 萬年,
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1:50 - 1:54我們所有的工具都是被動的。
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1:54 - 1:58它們只會照我們的指令去做,
僅此而已。 -
1:58 - 2:02我們最早使用的工具,
遵循一個口令一個動作的指示。 -
2:02 - 2:05藝術家指哪裡,雕刻刀就雕刻哪裡。
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2:05 - 2:11即使最先進的工具,如果沒有
我們明確的指令也不會工作。 -
2:11 - 2:14說真的,時到今日,
有件事仍讓我感覺很挫敗, -
2:14 - 2:16我們一直以來都被限制在
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2:16 - 2:19「需要動手將我們的意念
傳達給工具」的這種迷思框框中—— -
2:19 - 2:24就是得動手去做,即使有了電腦
還是得靠雙手。 -
2:24 - 2:27但我還是比較喜歡當
<<星際迷航>>裡的史考迪。 -
2:27 - 2:28(笑聲)
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2:28 - 2:31我也想跟電腦對話。
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2:31 - 2:34當我說,「電腦,
我們來設計一輛車吧!」 -
2:34 - 2:35然後電腦就會顯示一輛車給我看。
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2:35 - 2:38然後我說:「不,要拉風一點,
德國味兒少一點。」 -
2:38 - 2:41接著「蹦」,
電腦給了我一個新選擇。 -
2:41 - 2:42(笑聲)
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2:42 - 2:45這樣的對話可能有點不切實際,
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2:45 - 2:47也許沒有我們認為的那麼不切實際,
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2:47 - 2:49但現在,
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2:49 - 2:50我們正在做這件事。
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2:50 - 2:54這些工具將帶領我們大躍進,
從被動轉為衍生。 -
2:55 - 2:58「衍生設計工具 」
是利用電腦及演算法, -
2:58 - 3:01合成出幾何結構,
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3:01 - 3:04產製出新的設計圖,
全部都是它們自己構思出來的。 -
3:04 - 3:07你只需要設定目標及限制條件。
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3:07 - 3:08我給各位舉個例子。
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3:08 - 3:11就拿這個無人機底盤為例,
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3:11 - 3:14你唯一要做的,
就是告訴它你的需求, -
3:14 - 3:15像是,你要四個螺旋槳的,
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3:15 - 3:17它越輕越好,
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3:17 - 3:19空氣動力學表現效率佳的。
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3:19 - 3:24電腦做的,就是探索
所有可能的解決方案: -
3:24 - 3:28每一個能解決且符合你標準的
可能方案—— -
3:28 - 3:30有上百萬個。
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3:30 - 3:32這需要大型電腦才能做到。
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3:32 - 3:34但它回饋給我們的設計方案,
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3:34 - 3:37是我們單憑自己無法想像出來的
設計方案。 -
3:37 - 3:40電腦憑藉著自己的能力
做出這些東西—— -
3:40 - 3:42我們人類沒有動筆畫任何東西,
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3:42 - 3:45完全是它自己從頭、從零畫起的。
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3:45 - 3:47順便一提,這可不是偶然......
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3:47 - 3:51無人機的機體長的像飛鼠的骨盆,
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3:51 - 3:53(笑聲)
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3:54 - 3:56那是因為演算法的計算模式,
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3:56 - 3:59是遵循生物演化模式而設計的。
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3:59 - 4:01令人興奮的是,
我們開始見證這樣的科技 -
4:01 - 4:03在現實世界中實現。
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4:03 - 4:04我們與空中巴士
(歐洲最大飛機製造商) -
4:04 - 4:07合作開發未來的概念機
已經好幾年了, -
4:07 - 4:09這計畫目前還在進行。
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4:09 - 4:13但最近,我們用了
衍生設計的人工智慧 -
4:13 - 4:15做出了這一個。
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4:16 - 4:21這是一個 3D 列印的客艙隔間板,
由一台電腦所設計。 -
4:21 - 4:24它比原款式還要堅固,
但重量只有原本的一半, -
4:24 - 4:27今年稍晚,它將跟
A320 空中巴士一起飛上天。 -
4:27 - 4:29所以現在電腦會主動生成、衍生了;
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4:29 - 4:34它們可以對界定明確的問題,
給出自己的答案。 -
4:35 - 4:36但它們並不是靠直覺做事。
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4:36 - 4:39它們還是每次都得從頭開始,
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4:39 - 4:42因為它們不會學習。
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4:42 - 4:44不像瑪姬。
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4:44 - 4:46(笑聲)
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4:46 - 4:49瑪姬其實比我們最先進的
設計工具都還要聰明。 -
4:50 - 4:51這是什麼意思?
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4:51 - 4:53如果狗主人拿起狗鍊,
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4:53 - 4:55瑪姬就知道有相當的確定性,
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4:55 - 4:56主人要帶她去散步了。
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4:56 - 4:57她是怎麼知道的?
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4:57 - 5:01因為,每當主人拿起狗鍊,
他們就會一起去散步。 -
5:01 - 5:02瑪姬會做三件事:
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5:03 - 5:04她必須專注、
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5:04 - 5:06必須記得發生過什麼事、
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5:07 - 5:11必須在腦中記憶並產生一個模式。
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5:11 - 5:14有趣的是,這正是電腦科學家
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5:14 - 5:18過去 60 年來,一直嘗試
要讓人工智慧做的事。 -
5:19 - 5:20回想一下 1952 年,
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5:20 - 5:24科學家建立了這一台電腦,
它會玩井字遊戲。 -
5:25 - 5:26真了不起。
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5:27 - 5:3045 年後,1997 年,
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5:30 - 5:34深藍擊敗了當時的西洋棋世界冠軍
卡司帕洛夫, -
5:34 - 5:392011年,華生 (IBM電腦)
在<<危機邊緣>>擊敗這兩個人, -
5:39 - 5:42對電腦來說,這比下棋難多了。
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5:42 - 5:46事實上,華生並不是從
預先定義的題庫中來找答案, -
5:46 - 5:49它必須使用推理
來擊敗它的人類對手。 -
5:50 - 5:53就在幾個禮拜前,
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5:53 - 5:57DeepMind 的阿爾法圍棋
擊敗了世界圍棋冠軍, -
5:57 - 5:59而圍棋是我們人類最複雜的遊戲。
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5:59 - 6:02事實上,圍棋走法的可能性
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6:02 - 6:06超過全宇宙的原子數量。
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6:06 - 6:08所以為了取得勝利,
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6:08 - 6:11阿爾法圍棋必須學會使用直覺。
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6:11 - 6:15實際上,有些下法,
阿爾法圍棋的程式人員也不懂 -
6:15 - 6:18為什麼阿爾法圍棋要那樣下。
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6:19 - 6:21世界變化真快。
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6:21 - 6:24我的意思是,想像一下——
在人類壽命這麼長的時間裡, -
6:24 - 6:27電腦已經從小孩子的遊戲
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6:28 - 6:31發展到策略思考的頂尖水平。
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6:32 - 6:34電腦基本上的發展,
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6:34 - 6:38已經從史巴克大副進化到
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6:38 - 6:40寇克艦長。
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6:40 - 6:43(笑聲)
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6:43 - 6:48對吧?從純粹的邏輯運算
到直覺判斷。 -
6:48 - 6:50你們會跨過這座橋嗎?
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6:51 - 6:53大部分人應該都說,
「喔,打死我也不要!」 -
6:53 - 6:54(笑聲)
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6:54 - 6:57你瞬間就可以做出這個決定。
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6:57 - 6:59你就是隱約知道那座橋並不安全。
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6:59 - 7:01這種直覺判斷,
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7:01 - 7:05就是目前我們深度學習系統
正在發展的能力。 -
7:06 - 7:07很快的,各位就可以
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7:07 - 7:10把你製作、設計出來的東西
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7:10 - 7:11拿給電腦評判,
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7:11 - 7:12然後它看完後會說,
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7:12 - 7:15「抱歉,兄弟,這東西行不通,
你再試試別的吧!」 -
7:16 - 7:19或者你可以問它,
人們會不會喜歡你的新歌? -
7:20 - 7:23或者你冰淇淋的新口味?
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7:24 - 7:26再或者,更重要的,
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7:26 - 7:28你可以跟電腦一起解決
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7:28 - 7:30我們從未面臨過的問題。
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7:30 - 7:32例如,氣候變遷問題。
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7:32 - 7:34我們自己沒有做得很好的事,
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7:34 - 7:36我們當然可以利用身邊
各種資源來幫忙解決。 -
7:36 - 7:37這就是我接下來要談的,
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7:37 - 7:40科技強化了我們的認知能力,
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7:40 - 7:45所以我們可以想像並設計出,
當我們還未具有強化擴增能力時 -
7:45 - 7:48所未能創造出來的東西。
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7:48 - 7:51那麼,製造這些我們即將發明設計的
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7:51 - 7:53瘋狂新產品會如何呢?
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7:54 - 7:57我認為在人類擴增的時代,
現實世界 -
7:57 - 8:01及虛擬智慧領域
與其皆有不分軒輊的重要相關性。 -
8:02 - 8:04科技將會如何強化我們?
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8:04 - 8:07在現實世界,就是機械人系統。
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8:08 - 8:09沒錯,很多人擔心,
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8:09 - 8:12機械人會搶走人類的工作,
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8:12 - 8:14在某些領域,確實是如此。
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8:14 - 8:17但,我對以下的想法比較有興趣,
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8:17 - 8:22就是,人類與機械人
將會一起工作並互相強化, -
8:22 - 8:24並開創出一種新的共生空間。
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8:24 - 8:27這是我們在舊金山的
應用研究實驗室, -
8:27 - 8:30我們專研的領域之一就是
高階機械人, -
8:30 - 8:32特別是人機合作的領域。
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8:33 - 8:36這是畢夏普,
我們其中的一個機器人。 -
8:36 - 8:38在實驗裡,我將它設定為
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8:38 - 8:41在建築領域中,
幫助人類做重複性的工作—— -
8:42 - 8:46比如說,在石牆上打出一個
插座孔或電燈開關孔。 -
8:46 - 8:49(笑聲)
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8:50 - 8:53所以,畢夏普的人類夥伴
就可以用簡單的英語和手勢 -
8:53 - 8:54告訴它該做什麼,
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8:54 - 8:56有點像是在跟狗狗說話。
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8:56 - 8:58然後畢夏普會以完美的準確度
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8:58 - 9:00執行人類所下達的指令。
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9:00 - 9:03我們讓人類做人類擅長的事,像是:
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9:03 - 9:05需要意識力、洞察力、做決策的工作。
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9:05 - 9:08我們讓機械人做機械人擅長的事,
像是: -
9:08 - 9:10準確度及重複性的工作。
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9:10 - 9:13畢夏普還有另一個很酷的專案。
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9:13 - 9:16這個專案的目標,
我們稱它為<<蜂巢>>, -
9:16 - 9:20主要目標是把人類、電腦、
機械人的經驗結合起來, -
9:20 - 9:23一起工作解決極複雜的設計問題。
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9:24 - 9:25人類的工作是
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9:25 - 9:29在建築基地巡邏監工
並熟練地操作竹子—— -
9:29 - 9:32順便一提,因為每一根竹子的
材料性質都不一樣, -
9:32 - 9:33所以機械人操作起來非常困難。
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9:33 - 9:35但機械人做的是彎曲竹子的纖維,
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9:35 - 9:38這種事人類幾乎做不來。
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9:38 - 9:42然後我們讓一台人工智慧
來控制所有的東西。 -
9:42 - 9:45它會告訴人類要做什麼,
告訴機械人要做什麼, -
9:45 - 9:48並且對成千上萬個部件
進行持續的追蹤。 -
9:48 - 9:49有趣的是,
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9:49 - 9:52要建造出這樣的亭狀建築物,
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9:52 - 9:57如果沒有人類、機械、人工智慧的
互補強化,根本不可能做得出來。 -
9:58 - 10:01好,我再分享一個專案,
這個有點瘋狂。 -
10:01 - 10:06我們與阿姆斯特丹的藝術家
尤爾斯‧拉曼和他的 MX3D 團隊, -
10:06 - 10:09正使用衍生性設計
與機械列印的方式, -
10:09 - 10:12打造世界第一座機械人自造的橋梁。
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10:12 - 10:14所以,就在我們談話的這一刻,
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10:14 - 10:17尤爾斯正和人工智慧一起
在阿姆斯特丹設計這座橋梁。 -
10:17 - 10:20等他們設計完成後,
我們就會按下「啟動」開關, -
10:20 - 10:23讓機械人開始
用不鏽鋼 3D 列印出橋梁, -
10:23 - 10:26在沒有人類的介入幫忙下,
它們會持續地列印 -
10:26 - 10:29直到橋樑完工為止。
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10:29 - 10:32所以,電腦將強化
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10:32 - 10:34我們的想像及設計新事物的能力,
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10:34 - 10:37機械人系統將協助我們製造
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10:37 - 10:40我們以前無法製造的東西。
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10:40 - 10:45但是我們感知和控制
這些東西的能力呢? -
10:45 - 10:49我們製成東西的神經系統
又如何呢? -
10:49 - 10:51我們的神經系統,人類的神經系統,
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10:51 - 10:54可以告訴我們周遭發生的每一件事。
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10:54 - 10:58但這些東西的神經系統,
最多只能算「尚未成熟」。 -
10:58 - 11:01比如說,車輛本身
不會主動通告市政府的工部門, -
11:01 - 11:05說它在經過百老匯和
莫里森轉角口時撞到水坑。 -
11:05 - 11:07建築物本身不會告知它的設計師,
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11:07 - 11:09裡面的居民是否喜歡住在那裏,
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11:09 - 11:12玩具製造商也不知道
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11:12 - 11:14他們的玩具
現在是跟誰在玩、在哪玩、 -
11:14 - 11:17是不是玩的很開心。
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11:18 - 11:21我確定設計師在設計芭比時,
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11:21 - 11:23一定想像過芭比的生活方式。
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11:23 - 11:24(笑聲)
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11:24 - 11:27但要是芭比變的很孤單怎麼辦?
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11:28 - 11:29(笑聲)
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11:31 - 11:33如果設計師知道
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11:33 - 11:35他們設計的東西,
在真實世界裡發生了什麼事, -
11:35 - 11:37像是道路、建築物、芭比——
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11:37 - 11:40那他們就可以運用所獲得的訊息,
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11:40 - 11:41為使用者創造出更好的使用體驗。
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11:41 - 11:43我們欠缺的就是一個
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11:43 - 11:48可以連結所有我們設計、製造、
使用事物的神經系統。 -
11:48 - 11:52如果大家在真實世界,能收到
自己創造的東西所回饋的資訊, -
11:52 - 11:55那會如何呢?
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11:55 - 11:57所有我們製造的東西,
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11:57 - 11:59我們花了很多錢跟精力 ──
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11:59 - 12:02實際上光是去年,
大約就有兩兆美金 ── -
12:02 - 12:05去說服人們購買我們製造的東西。
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12:05 - 12:08但如果你所設計製造出來的東西
能連結傳送給你回饋的訊息, -
12:08 - 12:10不管是在它們上市以後,
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12:10 - 12:13或是在賣出或發表以後,
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12:13 - 12:16我們就可以改變既有的銷售模式,
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12:16 - 12:18從說服人們來購買我們的產品,
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12:18 - 12:22轉變成我們第一時間就做出
人們真正需要的東西。 -
12:22 - 12:24好消息是,我們正在研發的
這套數位神經系統 -
12:24 - 12:28能連結我們與我們所設計的產品。
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12:28 - 12:30我們與在洛杉磯的
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12:30 - 12:33邦帝圖兄弟公司和他們的團隊
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12:33 - 12:35正合作進行一個專案。
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12:35 - 12:39這幾個人做的其中一件事
就是製造「瘋狂賽車」, -
12:39 - 12:42他們做的東西真的很瘋狂。
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12:43 - 12:44這些人真的是瘋了──
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12:44 - 12:45(笑聲)
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12:45 - 12:48不過是用最厲害的方式。
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12:49 - 12:51我們跟他們一起合作的模式,
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12:51 - 12:53就是將傳統的賽車底盤
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12:53 - 12:55安裝神經系統。
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12:55 - 12:58所以,我們在底盤
安裝了好幾組感應器, -
12:58 - 13:01然後請一位世界級車手來駕駛,
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13:01 - 13:04把車送到沙漠連續開它個一禮拜。
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13:04 - 13:06之後車子的神經系統
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13:06 - 13:08就能紀錄到車子發生的所有反應。
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13:08 - 13:11我們抓到了 40 億個資料點;
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13:11 - 13:13所有底盤所承受的壓力數據。
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13:13 - 13:15然後我們做了一些瘋狂的事。
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13:15 - 13:17我們把所有的資料
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13:17 - 13:21連接到一個叫做「捕夢者」的
衍生設計人工智慧上 。 -
13:21 - 13:25所以當你把神經系統
安裝到設計工具上, -
13:25 - 13:28並請它幫你建造一個
終極汽車底盤時,你會得到什麼? -
13:29 - 13:31你會得到這個。
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13:32 - 13:36這是人類永遠無法設計出的東西。
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13:37 - 13:39如果真有人這樣設計過,
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13:39 - 13:43那個人一定也是透過
衍生設計的人工智慧強化、 -
13:43 - 13:44數位神經系統的強化、
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13:44 - 13:47和機械人一起合作,
才做得出來的東西。 -
13:48 - 13:51所以,如果擴增時代
就是我們的未來, -
13:51 - 13:56而我們的認知、體格、知覺
都將被強化、擴增, -
13:56 - 13:57那會是怎樣的世界?
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13:58 - 14:01那會是個什麼樣的美麗新世界?
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14:01 - 14:03我認為我們即將見證這麼一個世界,
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14:03 - 14:06一個東西從製造出來的變成
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14:06 - 14:07「種 」出來的世界。
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14:08 - 14:12一個東西從建造出來的
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14:12 - 14:13變成自己「長 」出來的世界。
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14:14 - 14:16我們將從自我隔離
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14:16 - 14:18轉變成相互交流。
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14:19 - 14:21我們也將從奪取者
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14:21 - 14:24變成相互擁抱的給予者。
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14:24 - 14:28我也認為,我們將會從冀望產品
順從我們的指令, -
14:28 - 14:30轉變成重視其自主性。
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14:31 - 14:32由於我們的擴增強化能力,
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14:32 - 14:35我們的世界將會有劇烈的變化。
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14:36 - 14:39我們的世界會變得更多元、
更加連通、 -
14:39 - 14:41更有活力、更多複雜的變化、
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14:41 - 14:43更有適應力、當然
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14:43 - 14:45也會更美麗。
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14:45 - 14:47未來世界的雛型
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14:47 - 14:49是我們前所未見的。
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14:49 - 14:50為什麼?
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14:50 - 14:54因為形塑這個世界的
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14:54 - 14:59將會是科技、自然與人類的
新結盟關係。 -
14:59 - 15:03對我而言,那樣的未來
是值得我們期待的。 -
15:03 - 15:04非常感謝各位。
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15:04 - 15:10(掌聲)
- Title:
- 直覺型人工智慧的驚人發明
- Speaker:
- 繆萊斯.康提
- Description:
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如果你在一個設計工具上安裝了神經系統,那你會得到什麼東西呢?電腦增進了我們的思考與想像能力、機械人系統可以提出(建造出)前所未見、具設計感的全新橋樑、汽車、無人機......等等,這些都可經由它們自己自造完成。讓我們與未來學家繆萊斯.康提 (Maurice Conti) 一起進行這場擴增年代的冒險之旅,並一窺機械人與人類肩並肩工作,共同來成就一個單憑一己之力是無法完成的美麗新世界
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:23
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