AlphaGo以四比一大勝圍棋九段李世乭，赫然令人醒覺，人工智能的世界，遠在天邊近在眼前。



其實早在1997年，IBM的DeepBlue已戰勝了俄羅斯棋王Garry Kasparov。不過，DeepBlue的所謂人工智能，其實只是在每步棋前，將棋局發展的所有可能性都推演出來；DeepBlue的靈魂，是工程師開發出來計算棋局優勢的運算方法（Algorithm）。嚴格來說，DeepBlue不是人工智能，它只不過是以極高的運算速度，來執行工程師一早想好的對弈策略。

當時已有專家提出，懂得下圍棋的電腦，才算是人工智能的躍進。圍棋規則雖然簡單，但變化和可能性卻很多，也更難拆局。挑戰李世乭的AlphaGo，雖然一樣是透過推演棋局發展來作決定，但AlphaGo最大特點是它會自行學習評估棋局的運算方法。學習能力也意味着AlphaGo並不是完全按照別人預先設定的運算方法，它會不斷地自我修正學習，甚至會透過跟自己對弈，來強化學習得來的棋藝。

學，是模仿；習，就是透過重複，將知識深化。我們與生俱來學習能力，有人認為是經歷億萬年後進化出來的結果，但也有人認為，智能是鬼斧神工，只能夠被高層次的智慧「創造」出來。如今，人類終於製造出一部有自學能力的機器，我很期待哲學家和神學家就最新發展去辯論，究竟人工智能的實驗，是否定了神？還是肯定了創物主的存在？

然而，利字當頭的我，卻只想到AlphaGo這種有學習能力的機器，還可以有什麼其他用途？

輔以各種大數據分析，AlphaGo絕對有可能發展成當今最強的投機工具。以理性的人工智能，學習分析群眾情緒的亢抑起伏，然後像下棋般與非理性的投機者對賭，相信將會是一個非常有趣的實驗。若然開發AlphaGo的Google Deepmind讓人工智能操盤對沖基金，我會毫不猶豫將真金白銀存進去，順便見證人工智能宣告交易員已死。

假如將法律變成了程式語言，人工智能可以營運政府嗎？反正官僚的文化，本來就是要將人變成機器一部分，官僚也只不過是執行法律條文的機器，對不對？但人心始終肉做，官僚既不是機械人，有時喜歡按自己的意願行使酌情權，所以行政程序無人化，未必是壞事。至於立法、司法等，其實也可以交由人工智能去分析證供、法理邏輯和政策研究等。事實上，相關的研究早在上世紀八十年代開始，現在只差應用開發。

不過，有一點可以肯定，就是人工智能未能面對群眾，處理政治。事緣上星期，微軟的人工智能聊天機械人Tay，在推出一天後便要回收。話說這台可以從對話中學習的電腦，在一天之內就學壞了，言論變得偏激，尤其是具種族歧視的爭議性言論，令微軟尷尬。

群眾行為，受制於集體智商的最大公因數；只有膚淺的民粹立場，才可以動員最多的人。人工智能像一面鏡，模仿群眾，也將眾生相放大。Tay，令我想起近日人氣急升的Donald Trump，以及古今中外的政治成功人物。Tay也令我更相信，人類文明若然有朝一日淪亡，也只會是毀在人類自己的手上。


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