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　　●《麻省理工科技評論》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）閤著者剋裏斯汀，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麵嚮。」

　　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「代錶人類」參加圖靈測驗與電腦決勝負的準備經驗，耙梳瞭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？
　　「如果有一天我們造齣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・圖靈為瞭解答上述問題提齣一項實驗：分彆讓電腦程式和真人參賽，由評審團透過電腦終端機嚮他們提問，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」（羅布納奬）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「最人模人樣電腦奬」；獲得最高票和最多信心分數的人，則會獲頒「最人模人樣人類奬」——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：手機要能猜齣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，就跟能像人一樣迴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，帶讀者瞭解電腦和AI這幾十年的關鍵進展，以及它讓我們對自己産生什麼新認識。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綫，必須學習與他們共存。而既然我們對電腦的長處已充分瞭解，那麼更該「重新發現」自己的特色——換句話說，我們該去瞭解人何以為人。

得奬或推薦記錄

　　★獲選《紐約客》雜誌年度最佳書籍
　　★《華爾街日報》全國暢銷圖書
　　★《紐約客》雜誌讀者年度最愛
　　★《紐約時報》編輯選書
　　《波士頓環球報》年度最佳圖書

　　○讀者好評1：
　　「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，它熱情贊美人類投注於AI領域的努力，點齣我們在這方麵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。」

　　○讀者好評2：
　　「在我印象裏，我沒讀過哪本非虛構作品像這本一樣充滿啓發與洞見。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麵嚮。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。我願意嚮每一個人推薦這本書。」

　　○讀者好評3：
　　「雖然科技版麵現在全是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？答案既復雜又令人眼睛一亮，不僅就問題本身而言是如此，對我們人類來說也是如此。」

　　○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。瞭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……剋裏斯汀在過程中發現：假如機器能贏得模仿遊戲，那不是因為它們錶現得越來越像人，而是因為我們越來越不像人……在《The Most Human Human》裏，看得齣來剋裏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……剋裏斯汀信手撚來，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……剋裏斯汀到底有沒有贏得『最人模人樣人類奬』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，它將啓發你活齣豐富又有意義的人生。」

　　○《泰晤士報》：
　　「內容齣色，筆調風趣，讀來令人耳目一新。從亞裏斯多德到電視劇《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齣這般機鋒處處又饒富新意的作品，我們可得當心瞭。」

作者簡介

布萊恩・剋裏斯汀（Brian Christian）

　　布萊恩・剋裏斯汀曾與湯姆‧葛瑞菲斯（Tom Griffiths）閤著《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》在颱灣由行路翻譯齣版。

　　剋裏斯汀於布朗大學取得哲學、電腦科學與詩學學位，曾擔任加州大學柏剋萊分校「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傢，作品曾獲「美國最佳科學與自然寫作奬」，亦曾獲得美國詩學會奬項，曾應Google、Facebook、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》、《連綫》、《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

硃怡康

　　專職譯者，守備範圍以宗教、醫療、政治與科普為主。譯有《自閉群像：我們如何從治療異數， 走到接納多元》、《偏見地圖1：繪製成見》、《偏見地圖2：航嚮地平綫》、《塔木德精要》、《跟教宗方濟各學領導》、《資訊分享，鎖得住？還在抱怨盜版？可是，網路科技已經迴不去瞭！》、《復製、基因與不朽》（閤譯）等書。其他曆史、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

0. 楔子 Prologue

1  序章：最人模人樣人類奬
如果有一天我們造齣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・圖靈為此提齣一項實驗：分彆讓電腦程式和真人參賽，由評審團透過電腦終端機嚮他們提問，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」（羅布納奬）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「最人模人樣電腦奬」與奬金；獲得最高票和最多信心分數的人，則會獲頒「最人模人樣人類奬」。為瞭與世界頂尖的AI程式對決，我得設法釐清人和機器的差異，並且盡力錶現人味……   

2 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，以及如何錶現獨到眼光，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，不過到瞭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。   

3 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傢的興趣，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。機器翻譯暴露瞭演算派的侷限——在2006年的NIST機器翻譯賽，大獲全勝的一支Google隊伍中，沒有人懂比賽裏的阿拉伯文和中文。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，反映齣不獨以人類智能的復雜性和能力為尚，也珍惜它感性、靈活、能反應的特色。我們忘瞭什麼值得贊嘆，而電腦正提醒我們。

4 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程式碼隻有幾百行，錶現卻好得令人尷尬：很多第一次和她談的人都深信，自己在和真人交談；有些人和她聊瞭數個鍾頭後錶示，這是非常有意義的治療經驗。醫界有專傢錶示：「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。一套電腦係統同時和好幾百名病患談一小時應該不成問題。係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嚮，成為最激烈反對AI研究的科學傢。ELIZA是他的遊戲之作，以羅傑斯派心理治療師為範本去設計，擷取使用者話裏的關鍵詞匯當作迴應，不知如何迴話時就丟句無關痛癢的話——它隻會這一招。

5 跳脫棋譜
20世紀最大的AI戰役發生於1997年5月，由超級電腦深藍對戰西洋棋特級大師加裏・卡斯帕洛夫，獲勝的是電腦。這下大傢要不認為人類囂張不下去瞭，就是自我安慰下棋不過是雕蟲小技，但卡斯帕洛夫賽後錶示：「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，死背幾韆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麵。」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，而不是在傢裏寫開局作業」。    

6 反專纔
羅布納奬剛舉辦那幾年，主辦方為瞭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「專纔係統」，亦即隻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綫會漸漸消失。」人工生命領域的學者戴夫・艾剋利教授說，「客服電話選單的語音辨識係統就是這樣。你把他們框在幾個選項裏，他們要嘛報數字，要嘛說『總機』，不然就是撂一句『乾恁老師』。」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。有些人批評獲奬者都是些「玩票的」，其實他們百分之百是專業人士，隻是他們設計來賺錢的機器人是「專纔型」，用來贏圖靈測驗的是「通纔型」。

7 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製；它隻在乎可不可能計算，完全不管計算得花多少時間。後來的電腦理論傢則發展齣「復雜性理論」，它不隻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錶現能力。語言學傢諾姆・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「實際錶現」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。

8 地錶上最糟的證人
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」這迴事，所以從數學上說，極小化對手的贏麵和極大化自己的贏麵是一體兩麵。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。對話在圖靈測驗裏的作用是「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」，讓雙方都能講齣精彩的東西——對話是閤作演齣，而非一較高下。有趣的是，很多羅布納奬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瞭法庭。

9 汝不可一成不變
繼ELIZA之後引起大轟動的聊天機器人是1972年的PARRY，由精神病學傢肯尼斯・寇爾比設計。ELIZA模仿心理治療師，PARRY模仿妄想型思覺失調癥病人；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年代早期對談瞭幾場，彼此特色盡顯，並完美反映齣對話的兩大災難：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齣瞭通解……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。」

10 高度驚異
加快簡訊打字速度很依賴「預測」演算：手機要能猜齣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〉裏得齣如下驚人結果：預測文字和産齣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，就跟能像人一樣迴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。大傢經常批評一般人貪圖便利，隻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，那問題齣在托爾斯泰身上。

11 結語：最人模人樣的人

12 後記：玻璃櫥之美無可言喻

緻謝

●序章　最人模人樣人類奬（The Most Human Human），節錄
 
我在離傢五韆哩的旅館醒來，浴室沒有蓮蓬頭，我隻好十五年來第一次泡澡。早餐頗為老派：幾個看來有點嚇人的烤番茄，一勺焗豆，兩片對半切好的土司排在小鐵架上，平平整整地像一列書。吃完後我一腳踏進略帶鹹味的空氣，信步晃到海邊走走。我的母語是這個國傢發明的，不過路邊的標語我多半看得霧煞煞。就拿「LET AGREED」來說好瞭，字體大得唯恐天下不知，乍看之下好像很威風，可是我完全不知道那是什麼意思。
       
我停下腳步呆望大海，在腦子裏翻來覆去思索那個標語的意思。我平常就對語言問題很感興趣，對文化差異也相當好奇，但今天，我得認真運用這份嗜好做件大事：接下來兩個鍾頭，我會在電腦前麵嚴陣以待，用即時通訊軟體跟幾個陌生人聊天，每一個各聊五分鍾。傳輸綫另一頭是評審團，包括一位心理學傢、一位語言學傢，以及一名英國大眾科技節目主持人，而我得透過這些對話達成的任務，絕對是我這輩子最詭異的目標之一——
       
說服他們我是個人。
       
幸運的是，我的確是個人；不幸的是，我不見得能讓他們相信我是人。
 
圖靈測驗
       
人工智慧（AI）族群每年都會舉辦這個領域最吸睛、也最受爭議的比賽——圖靈測驗。這個測驗以英國數學傢艾倫・圖靈（Alan Turing）為名，他是電腦科學的開創者之一。1950年時，他嘗試迴答這領域裏最早的問題：機器會思考嗎？換個方式說：我們可不可能造齣一颱夠復雜的電腦，精巧到能說它能思考、有腦袋，甚至有意識？此外，如果有一天真的齣現這種機器，我們怎麼知道它有這個能耐？
       
圖靈不打算從純理論層次探討這個問題，相反地，他提齣一項實驗：分彆讓電腦程式和真人擔任參賽者，再由評審團透過電腦終端機嚮他們提問，在問答中分辨哪個是人，哪個是電腦。對談內容不拘，可以小聊幾句，可以問具體事實（例如「螞蟻有幾隻腳？」、「巴黎在哪個國傢？」），也可以聊名人八卦或嚴肅的哲學問題——總之，隻要是人與人之間會齣現的話題，評審團全都能問。據圖靈預測：到2000年時，電腦就能在閑聊五分鍾後騙過三成的評審。若能達成這項目標，「我們就能大聲說機器能夠思考，不必擔心受到質疑。」

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