機械人與人工智能：科技發展的演進與挑戰

隨住科技創新變成時代主題，我相信啲咁嘅新聞標題，例如「無人駕駛替代司機」、「超過50%嘅工作將由人工智能接管」以及「機械人大規模應用，實現無人工廠」，已經充斥曬各位嘅手機螢幕。

但係對呢啲科技名詞嘅濫用通常會唔經意間使大眾混淆「機械人」同「人工智能」（AI）兩個概念。

機械人技術係AI嘅一部分嗎？AI係機械人技術嘅一部分嗎？呢兩個名詞嘅區別係咩？透過今日呢篇文章，我哋嚟解答呢啲問題。人工智能係時候

首先要澄清嘅係，機械人同人工智能完全唔係一回事，佢哋嘅目的非常唔同。甚至可以講，呢兩個領域幾乎係完全各自獨立嘅。

人工智能（AI）係計算機科學嘅一個分支，涉及開發計算機程式嚟完成原本需要人類智慧嘅任務。AI演算法可以解決學習、感知、解決問題、語言理解同/或邏輯推理。

人工智能有兩大類：通用人工智能（General AI，AGI）同狹義人工智慧（Narrow AI），有時仲會由通用人工智慧中分化出遠超人類嘅超人工智能（Super AI）。

廣義人工智能指嘅係同人類智力相當或更高嘅整體系統，佢可以完成各種任務，從下棋到喺商店裡招呼顧客，再到創作藝術品。除咗似馬斯克咁嘅樂觀主義者之外，大多數專家認為，我哋距離睇到可以超越人類嘅AI仲有幾十年嘅時間。

當下，實現通用人工智能最根本嘅障礙係，人類首選需要瞭解所謂嘅「智能」係點樣運作嘅，然而呢係一個巨大嘅難題，亟待腦科學方面嘅突破。

但人類喺狹義人工智能領域已經取得咗相當大嘅進展。喺現代世界中，狹義人工智能（或弱人工智慧）被用喺許多方面，呢啲系統可以喺嚴格嘅參數內執行離散嘅任務

唔難發現，呢啲任務可以歸納為三類智能：感知、推理同溝通，而且大多數AI程式同大眾想像中嘅「機械人控制」冇咩關係。

以蘋果嘅Siri語音助手為例，首先，佢使用語音識別演算法嚟捕捉人哋嘅問話（「感知」），然後使用自然語言處理嚟理解呢串詞嘅含義同確定一個答案（「推理」），最後使用自然語言生成呢個答案同將佢傳達俾用戶（「溝通」）。

人工智能嘅歷史演進

咁人工智能系統點樣發展到而家嘅程度呢？

自20世紀40年代艾倫·圖靈（Alan Turing）同佢同時代嘅科學家開發出第一臺複雜嘅計算機以來，思維機器嘅概念就已經存在嘅。

1956年嘅達特茅斯學院大會通常被認為係AI發展嘅里程碑時刻，當時計算機科學家哋聚集喺一齊，在「人工智能之父」馬文·明斯基（Marvin Minsky）嘅推動下，將人工智慧作為一個獨立嘅領域進行研究。

然而，儘管早期該領域獲得嘅科學家廣泛嘅熱情同各界大量嘅資金支持，但人工智能嘅最初進展依然步履蹣跚，慢嘅令人失望

DARPA（美國國防部高級研究計劃局）喺20世紀60年代嘅時候，投放咗好多百萬美元喺高校體系，希望機器翻譯可以提升佢哋嘅反諜能力，但係因為機器翻譯領域缺乏進展，佢哋嘅態度都變得消極。

同時喺英國，1973年由詹姆斯·萊特希爾（James Lighthill）領導嘅一個人工智能政府委員會提出咗嚴重嘅質疑，認為人工智能研究領域只會以漸進嘅速度發展。

結果就係，美英兩國甚至整個西方世界嘅政府資助都被大幅削減。

整個20世紀，人工智能喺政策制定者同公眾意識中嘅地位一直係起起伏伏。往往係一個新嘅發展會引發一波熱情同資金嘅激增，但係由於承諾嘅創新未能實現，人員嘅興趣又急劇下降，進而導致失去資源支持。