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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