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2016年11月5日

吳大琪教授 教育講論

創造力系列三:創造性思維與人工智能

什麼是創造性思維?這是一個困擾人類已久,沒有定論的課題。創造性思維,代表的是一種不受環境限制的自由思考結果。但人類真的有自由意志嗎?無論從宗教角度(由上帝創造的人,有真正本質上的自由意志嗎?)或科學角度(人受制於客觀物質定律,可被視為極其複雜的機械),對此都產生質疑。

自由意志或創造性思維是否只是人類的幻想?

從人類試圖實現人工智能開始,這課題便從哲學問題變成了實際問題。「人類能否製造有智能的機器?」與「智能的本質是什麼?」是息息相關的兩個問題。

要了解創造力本質,首先要明白它背後的思考過程。在這方面,簡單而似乎在某程度上掌握到創造力思維一些基本特質的是J.P. Guilford於1956年提出的發散式思維(Divergent Thinking)和收斂性思維(Convergent Thinking)概念。

人工智能下棋能手

簡單來說,發散式思維指的是在一個給定問題上提出多種性質不同的解答(Solution)的能力;而收斂式思維,指的是在不同的解答方法中找出最佳選擇的能力。Guilford在1956年的概念中,因假設尋找最佳選擇只能基於既有知識,而提出多種性質不同的解答需要跳出指定框架,所以他認為發散式思維是創造力的具體表現。在現代學說中,認識到在創新過程中,往往也需要從不同的可能解答,並在沒有既定框架下尋找最佳答案,因此收斂性思維也是創新思維不可或缺的思考工具。

現代的人工智能設計,可以說是模擬了發散和收斂兩種思考方法。在初期的人工智能設計中,電腦在面對問題時,只能在人類給定的幾個不同可能解答中,按既定程序尋求最佳答案,可以說它只模擬了人類的收斂性思維。在現代的人工智能中,人類給電腦增加了初步自我尋找答案的能力。這些能力,在棋類比賽中最容易顯示出來。以棋類比賽為例,一個嘗試不同答案的辦法是把所有可能的下棋步法都走一遍,尋找必勝的下一步。在實際比賽中,由於棋步可能性太多,電腦只能嘗試有限數量的步法。譬如說,只能把下三步的所有可能計算出來,然後決定該如何走下一步。這個做法,往往不能戰勝人類的最佳棋手。因為人類雖然不會把所有下三步的可能棋步都在腦中嘗試過,但卻能從經驗中集中注意力在某幾個可能棋步,比電腦更精確地推算它的結果。

發展人類思考方法

現代的人工智能也在嘗試發展更類似人類的「思考」方法,其中一個辦法是引進隨機因素。以下棋為例,與其把所有可能步法都算一遍,人工智能嘗試隨意地把一些步法算得更「遠」一些,譬如說:五步。這有點像人類,不過人類在集中注意力於某些步法中利用了以往經驗。人工智能也可以把「經驗 」因素引進在一個叫做「權重」的因子中。它利用以往比賽經驗,把贏輸機率引進到每一個可能步法中。人工智能在嘗試步法時,步法的「權重」成為它挑選應否集中注意力的決定因素。隨機因素加權重是現代人工智能的一個重要發展方向。它模擬了發散(隨機因素)和收斂(集中計算)兩種思維模式。

有趣的問題是,這種人工智能思考模式是否就代表了人類智能的本質?它會不會發展成為比人類更有效率的智能?會不會如某些科幻電影中描述,產生「自我」意識而取代人類?這些問題的答案,現在還不知道,是我們下一代的數學和科學家一個最大挑戰題目。

撰文:吳大琪教授

香港資優教育學苑院長、香港科技大學理學院物理學系教授

 

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