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人工智慧(AI) 是一門大約僅有六、七十年左右的年輕學科，是一組希望模仿人類認知能力的科學、理論及技術，包括數學邏輯、機率、統計學、神經生物學及計算機科學。它的發展開始於第二次世界大戰，與計算機( 電腦的前身) 的發展有著緊密的關聯，希望讓計算機可以執行原本只能委派給人類的複雜任務。但是嚴格來說，這種只是自動化的執行任務，與人類的智慧仍相去甚遠，使得人工智慧這個名稱容易受到許多專家學者的質疑及批評。但許多科學家依舊鍥而不捨的研究與發展，希望他們研究的最終階段可以達到真正『強大』的AI，也就是前一小節所提到的超人工智慧(Artificial Super Intelligence, ASI)：這時的AI 就可以完全自主方式來解決各類非常專業的問題。若能做到這種程度，當前只能專注於處理一個任務上的狹義型( 弱) 人工智慧 (Artificial Narrow Intelligence, ANI) 就絕對無法與其相提並論。
我們可以從AI 的歷史當中，看出人類在AI 發展的方向，不僅可以了解以往，更能掌握未來，同時給有興趣的學習者一個很好的參考。就讓我們跟著下面的人工智慧發展史一起來了解AI 吧！
» 1921 Robot
捷克作家卡雷爾· 恰佩克(Karel apek) 1921 年首演的科幻舞台劇R.U.R. (Rossumovi Univerzální Roboti，英譯為Rossum’s Universal Robots，意即『羅梭的全能機器人』)，發明了機器人的名詞 robot。不過，劇中的機器人還是比較接近現代所稱的人造人或生化人。
» 1939 Elektro 機器人
Elektro 是由西屋電氣公司製造的機器人，這是非常早期能夠移動的機器人，除了可以走路、移動其頭部和手臂外，還可吹氣球、依據語音指令走路、用唱盤說出約700 個預先錄製的單字，現在看起來雖然笨拙許多，但在當時卻是一個非常難得的進步。
» 1941 機器人三大法則
『騙子！(Liar!)』是美國作家以撒· 艾西莫夫(Isaac Asimov) 所創作的一篇短篇科幻小說。在此小說中，他介紹了機器人三大法則中的第一條，而後面兩條法則也在後來的其它故事中出現。我們來看看這三大法則是什麼：
- 第一法則：機器人不得傷害人類，或袖手旁觀坐視使人類受到傷害；
- 第二法則：除非違背第一法則，機器人必須服從人類的命令；
- 第三法則：在不違背第一及第二法則的情況下，機器人必須保護自己。
後來因時代及技術的進步，三大法則也被人們認為需要修正，例如提出 AI 發展的六大法則或是 AI 與人類共存的四點法則等等。
» 1950 圖靈測試 (Turing Test)
知名計算機科學家艾倫· 圖靈(Alan Turing) 提出一個測試機器是否能夠思考的著名實驗：如果機器藏身在幕後跟人類對話，而且成功讓人類以為它也是人的話，那麼該機器就具有智慧。當然，當時測試的談話過程僅限於使用電腦鍵盤和螢幕交換文字。
» 1952 棋盤遊戲程式
IBM 計算機科學家亞瑟· 李· 塞繆爾(Arthur Lee Samuel) 是人工智慧及計算機遊戲領域的美國先驅，他開發了一種跳棋遊戲程式，這是第一個可以獨立學習如何玩遊戲的程式，因此非常早就證明了人工智慧的基本概念，同時也使『機器學習』一詞流行起來。
» 1955 人工智慧(A.I.) 誕生
人工智慧(AI, Artificial Intelligence) 一詞是由計算機科學家約翰· 麥卡錫(John McCarthy) 創造，他於1955 年在達特茅斯學院（Dartmouth College）的夏季研討會上創造了人工智慧一詞，並與其他科學家一起提出了第一個人工智慧程序(Logic Theorist)，目的在模仿人類解決問題的能力。
» 1961 世界上第一個工業機器人–Unimate
通用汽車公司將世上第一個工業機器人 Unimate 投入在裝配線上，取代人員來執行對人類有害的任務，例如將零件焊接到汽車上。
» 1964 世界上第一個聊天機器人–ELIZA
麻省理工學院的計算機科學家約瑟夫· 魏曾鮑姆(Joseph Weizenbaum)建造了世界上第一個聊天機器人 ELIZA，這是一種自然語言處理計算機，可以利用英語與人類進行對話。
» 1969 第一個能夠自己推理的移動機器人- Shakey
史丹福研究所的科學家開發了一種具有運動、感應器和自我解決問題能力的機器人 Shakey。由於是第一個能不靠人類介入來解決問題的範例，Shakey 可視為最早的AI 機器人技術例子之一。
» 1970 世界上第一個人形機器人- WABOT-1
日本早稻田大學建造了 WABOT-1，被認為是第一個人形機器人，搭載著機械手腳、人工視覺、聽覺裝置，擁有擬人化的外型，可以感知周圍環境中的事物，儘管行走一步需要約45 秒，步伐移動也僅有 10 公分左右，巨大身形更顯得相當笨重，但是以當時技術來說卻震驚了全世界。
» 1979 世界上第一輛自動駕駛汽車- Stanford Cart
史丹福大學 AI 實驗室建造了第一台由計算機控制的自動駕駛汽車- 史丹福車(Stanford Cart)。他們為車輛配備了立體視覺功能，讓它能自己觀察周遭環境並行動，史丹福車(Stanford Cart) 行動非常緩慢，在影片中的每一次閃爍代表的是 10~15 分鐘左右的觀察( 圖像處理) 與思考( 路線規劃)，大約花 5 個小時可以自動導航穿過一個擺滿椅子的房間，這在當時堪稱是了不起的成就。這輛車無需人類的幫助即可感知其環境並自行尋找路線，可謂當今自駕車的鼻祖。
» 1995 A.L.I.C.E 聊天機器人
ALICE（The Artificial Linguistic Internet Computer Entity）是美國人工智慧大師理察· 華萊士博士（Dr．Richard S．Wallace）所設計的人工智慧系統，靈感來自於1964 年的世界上第一個聊天機器人– ELIZA。ALICE 是一種利用自然語言處理的聊天機器人，並且在 2000 年和2001年先後兩次通過圖靈測試，大家可以上這一個網址 https://home.pandorabots.com/ 或 A.L.I.C.E ，與聊天機器人互動看看。
» 1997 第一個擊敗西洋棋世界冠軍的電腦 – 深藍
IBM 開發的深藍 (Deep Blue) 是專門用來下西洋棋的超級電腦，並且擊敗了當時的西洋棋世界冠軍卡斯巴羅夫 Garry Kasparov。
» 1999 能表現情感的機器人- Kismet
麻省理工學院的辛西婭· 布雷阿茲（Cynthia Breazeal）團隊，開發了名為 Kismet 的擬人化機器人，我們在第一章提過它。該機器人可以用自然、有表現力的方式與人面對面互動，是一款能展現情感並回應人類感受的機器人。
» 1999 消費機器人寵物狗 – AIBO
Sony 推出首款會隨著時間發展，而有不同技能及個性展現的消費機器人寵物狗 AIBO。
» 2002 自動機器人吸塵器-Roomba
iRobot 公司推出了家用機器人產品-Roomba，是家用自動吸塵機器人的先驅，可以自主學習如何導航和清潔房屋。
» 2010 Microsoft Kinect
Microsoft Kinect 提供藉由傳感器並透過動作和手勢即可進行人機互動，而傳感器可以每秒 30 次來追蹤多達 20 個人的肢體動作，並能應用在遊戲及教育上。
» 2011 IBM Watson 在 Jeopardy! 智力問答中擊敗人類冠軍
IBM 繼 Deep Blue 專案後，製造了人工智慧系統 Watson，用意是在更複雜的『Jeopardy!』智力問答競賽中擊敗人類對手，整合了自然語言處理和推理技術，以便能在聽完問題後快速搶答。在 2011 年 2 月，這款名為 Watson 的機器與歷年來最成功的兩名 Jeopardy! 人類參賽者共同上節目，並在數百萬電視觀眾面前擊敗了他們獲得冠軍，贏得百萬美元獎金。
» 2011 Apple Siri
Siri 是一款內建在蘋果 iOS 作業系統中的人工智慧助理軟體，它是一個基於語音的虛擬助手，使用自然語言處理來回答問題並執行服務請求。亞馬遜的語音個人助理 Alexa 則於 2015 年發布，緊跟著是 Google Assistant 和個人智慧助理音箱 Google Home。
» 2014 臉部辨識
臉部辨識 (Facial Recognition) 是利用分析比較人臉特徵資訊進行身份鑑別的計算機技術。而 Facebook 是全世界最大的社群，並且有大量用戶會在社群上張貼照片，於是開發了一種演算法，可以識別人臉並將其與用戶做關聯，其準確度非常高。
» 2016 AlphaGo
Google 的人工智慧 AlphaGo 在遠比西洋棋複雜的圍棋中，擊敗了世界頂尖職業棋士李世乭，隔年更打敗世界排名第一的柯潔，使大家開始思考人工智慧從 20 年前的 IBM 深藍走到現在，是否真的已經發展出了超越人類的理解能力。作者非常推薦大家可以看這一部紀錄片，相信看完後將會獲得不一樣的啟發。
» 2016 Sophia
蘇菲亞 (Sophia) 是由香港的漢森機器人技術公司 (Hanson Robotics) 所開發的人形機器人，長相參考自著名的古埃及皇后娜芙蒂蒂 (Nefertiti)，並到過全球許多地方展示。她的研發目的在於在探討人工智慧在人類社會裡的身分，人類能如何與 AI 友善共存等等。蘇菲亞 (Sophia) 與以前的機器人相比是一個非常重要的進步，因為她具有類似跟人一樣的面部表情、圖像識別能力，並且可以通過自然語言處理與人交流。
» 2017 AI 贏了德州撲克
卡內基· 梅隆大學 (Carnegie Mellon University) 所開發的人工智慧機器人 Libratus，在長達 20 天的馬拉松德州撲克比賽中，擊敗了世界上四個最佳職業撲克選手。這被認為是一個重要的里程碑，因為在撲克中，人工智慧必須在處理不完整的資訊下進行戰略性推理，此能力已經超越了許多最優秀的人，這也比像圍棋之類的所有資訊都可用時要難得多。
» 2022 ChatGPT 推出
ChatGPT 是 OpenAI 所開發的人工智慧聊天機器人程式，於 2022 年 11 月推出。它是基於 GPT-3.5 架構的智慧型聊天機器人。與傳統聊天機器人相比，不僅學習方式不同，更能與使用者進行 ChatGPT 的應用範圍非常廣泛自然流暢的對話，以及模擬人類的語言表達和思考方式。
ChatGPT 推出短短兩個月的時間，使用者就破億，打破臉書、Instagram、TikTok 等過去所有網路服務的紀錄。讀者也可以連到 ChatGPT 去玩玩。
人工智慧經過了 60 多年的發展，現在我們依舊在整個人工智慧的歷史大巨輪中不斷前進，並深受人工智慧的影響，這些現存或不斷進步的AI 技術持續改變著我們的工作、學習、生活、溝通、健康、娛樂等等層面。許多人說，在經過之前兩次浪潮後的人工智慧寒冬 (AI Winter)，目前這一波所迎來人工智慧第三波浪潮，為何會成功呢？最主要是之前的人工智慧寒冬所帶來的商業經濟不大，所以新創公司在市場上都失敗了。
但這一次不同的是，根據 PWC 的一項研究，在人工智慧的基礎上，現在到 2030 年將增加 16 萬億美元的美國國內生產總值，堪稱是前所未有的經濟影響規模。實際上我們只要根據前述的人工智慧發展史，就能看到在最近 20 多年來，AI 確實有長足的發展，尤其是在機器學習、電腦視覺與自然語言處理等領域。這不僅僅是影響 IT 行業，更會深入我們生活的每個行業和各方面，也將創造非常多的就業機會及經濟產值。
其中最受矚目的突破之一，便是生成式 AI（Generative AI）的興起。這類 AI 模型能夠創造全新的內容，如文本、圖像、音樂、影片，甚至是程式碼，其應用遍佈新聞撰寫、設計創作、教育輔助、程式開發、客服助理、影像合成與醫療影像輔助診斷等多個領域。ChatGPT、DALL·E、Midjourney、Suno、Runway 等工具，已成為現代數位工作者與學生不可或缺的幫手。
總歸來說，現今人工智慧應用之所以能不斷興起，可歸於下面幾個原因：
- 機器學習的強大功能
- 物聯網 (Internet of Things, IoT) 取得大量數據的能力
- 計算機的計算能力和速度的強大
- 生成式 AI 將模型訓練與創意生成結合，帶來跨領域的突破性應用
隨著 AI 越來越強大，其產生的道德、隱私、公平、安全及真實問題，以及引起人們關注的議題及討論也越來越多，所以 AI 的發展與使用不是只有科學家的責任，這一代的人們──包括培育下一代的教育者們──也都該有深刻的體認和關注，才能建立更美好的未來。
如果大家想要多了解一些 AI 或 生成式 AI 的基礎概念，可以參考這一本書《 「生成式⇄AI」：52 個零程式互動體驗，打造新世代人工智慧素養 》，或是 SimpleLearn｜Online 課程，它將帶領讀者在不會程式、不會數學也OK!的情況下，了解整個 AI 到 生成式 AI 的相關觀念及應用，不僅可以建立最完整的 AI 入門知識，更是培養 AI 素養的最好學習內容。
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