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林大為/中文房間裡的alphago

插圖╱Tony chao
插圖╱Tony chao

2016年3月15號下午5點,韓國棋士李世石投子認負,讓近年來最具意義的的圍棋比賽以一勝四敗的殘酷比分結束。李世石懊惱的往後一靠後,起身俯向棋盤,習慣性的想要與坐在他對面的對手覆盤檢討剛剛結束的棋局,這才想起這次自己的對手不是人類,而是一台電腦,更精確地說,一個程式——Alphago。

不同於以往舊有圍棋AI程式,只會照著工程師編寫的規則行棋,以至於遇到規則外或常識以外的棋型便可能走出離譜著手而導致輸棋。Alphago之所以能在這次的比賽中讓全世界的人一邊驚嘆,一邊低頭撿拾眼鏡碎片,是因為它運用了一套稱為「深度學習」(Deep Learning)的全新演算法組合,讓程式在學習規則與分析既有資料之外,還能透過這些資料進行自我學習,讓它即使遇到規則外、常識外的棋型,也能夠 「像人一樣思考」並決策。Alphago不只是照本宣科,所以不會因為無本可考,便像過去的圍棋AI程式般輕易對例外繳械。

Alphago展現出的學習和反應,一般來說被稱為是心靈能力。這歸類可能讓人類和動物的獨特性受到威脅:既然Alphago透過這次比賽證明了它擁有這些能力(而且效果十分顯著),我們是否應該承認他在某種意義或程度上擁有心靈?若哲學家約翰 ‧ 瑟爾在1992年提出的「中文房間論證」是對的,那麼我們必須對這個問題回答「NO」。

中文房間,一個著名的哲學思想實驗:

假設有個完全不懂中文的人在房間裡獨處,而房內有個名為「中文萬用手冊.pdf」的檔案,當中記載了中文裡所有可能的應對進退與對話內容應用,就算遇到了手冊中沒有的內容,也會像維基百科一樣即時蒐羅並編輯出最新網路梗與時事內容,讓內容永遠保持最新。而每當有人從屋外用中文與屋內的人溝通,屋內的人便翻閱該手冊,找出某一句最適合,甚至超越屋外那人想像,但更適合的回應後,照本宣科回應屋外的人(「中文萬用手冊.pdf」 對於該按鍵盤上的哪些鍵才能打出恰當的回應,也有詳細明確的指示)。在這個情況下,我們應該要因為屋內的人總是可以「用中文」做出恰當回應,而認為他理解中文嗎?

顯而易見,答案是否定的。因為屋內的人從頭到尾做的都只是照著手冊的指示按鍵盤而已,他從未真正理解那些中文字的意涵,因此我們不能說他理解中文。

身為一個用假想情況來引出人們直覺的思想實驗,中文房間主要的論證目標是「即便某個東西能展現的功能和具有心靈的東西一樣強大,這也不見得代表那東西有心靈」。在哲學上,瑟爾以這樣反面的方式,消極的否定了認為心靈可以被化約為某些特定功能的功能主義(functionalism)。

了解了中文房間論證,我們便可以如此理解Alphago:

Alphago在下棋與學習下棋的過程中,所做的只是按照程式工程師為他編寫的,一本比較難的圍棋萬用手冊照本宣科,只是這次的這個「本」是全新的、超越屋外那人理解,但更適合的「本」而已,他還是必須透過別人為他編寫的萬用手冊與人類溝通。

試想假如當初工程師對於其中一項圍棋規則理解有了些微的錯誤理解並且不小心將其輸入Alphago的程式中,Alphago也只會繼續按照著錯誤的規則學習下去,並成為一部擁有缺漏的圍棋AI。

更消極的說,對於Alphago而言,他下的每一盤棋,不過是運行一個龐大且美麗的函數與棋譜資料庫,藉由這兩樣東西,在棋局中計算每步棋的勝率, 並且在棋局終了後改善其中參數,一切只是數字,他甚至不知道自己在做的這件事是下棋。因此即使擊敗了人類,即使展現了如此強大的功能,但在究其功能的源頭 之後,或許我們依然無法尋得Alphago的「心靈」存在。

 


 

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