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人工智慧 區塊鏈

區塊鏈的本質及人工智能區塊鏈技術

許多專案號稱用區塊鏈,但我詳細看了之後,覺得他們根本就沒有必要使用區塊鏈,通常只是為了引人注意而生搬硬套區塊鏈。我覺得我有必要用一篇短文簡單明瞭地把區塊鏈應用的幾個重點講清楚,提升普通人的常識,減少被唬弄的機率。

我把區塊鏈簡單分為三層:應用層、邏輯層、實現層。這篇文章的目的是讓一般人有能力去判斷區塊鏈應用是否合理,所以我只說明邏輯層的重點,而不涉及實現層。

當一件事情的參與者,彼此互不信任,也不存在可信任的中介機構時,他們之間因為業務往來產生的資料(可以稱為交易紀錄),就不能光由其中一個參與者紀錄,而是要大家都紀錄「完整」的所有交易紀錄。區塊鏈的術語將「所有的交易紀錄」稱為「帳本」(ledger),將每個紀錄帳本的參與者稱為「節點」。

帳本就像一個真正的本子,一頁一頁的,這一頁寫滿就翻到下一頁繼續寫。每一頁都寫著頁碼,以及上一頁的「數位指紋」。區塊鏈的術語將每一頁稱為一個區塊(block)。

一個人對應到一個獨特的指紋,這個指紋可以代表這個人。同樣地,一頁帳本資料(也就是一個區塊)也對應到一個獨特的「數位指紋」,這個數位指紋代表這個區塊。數位指紋是某資料經過某種密碼學算法計算的結果。

區塊鏈帳本是一個一個的區塊所組成,每個區塊內需要紀錄區塊編號(頁碼)、前一區塊的數位指紋、一筆一筆的交易資料、以及其他資訊。這就是區塊鏈名稱的由來:由區塊形成的鏈條,每個區塊紀錄前一個區塊的數位指紋。

帳本每個人都有一份,加上密碼學的保護,你很難去竄改所有人的帳本。帳本複製到每個人的電腦存儲上,加上這一整套邏輯的程式又開放原始碼,機制公開透明。這一切都是為了「信任」:通過一個巧妙的設計,讓彼此不信任的人可以在一起完成可以信任的交易。

以上就是你目前需要知道關於區塊鏈的常識。

人工智能區塊鏈技術

11月初,Rikkeisoft注資Oraichain有限公司,以換取該公司10%的股份,金額未披露。該比例與分配給Oraichain團隊成員的股份相對應,並將遵循相同的行權兌現時間。

為彰顯其長期合作的承諾,Rikkeisoft董事長Ta Son Tung將加入Oraichain董事會,在銷售策略上提供建議,並幫助Oraichain利用日本和美國的人工智能和區塊鏈合作資源。同時加入Oraichain董事會的還有Rikkeisoft首席執行官Phan The Dung,將負責監督Oraichain財務狀況、尋找戰略合作伙伴。

Oraichain將在年底前新增13位開發人員參與項目開發。2021年是Oraichain的關鍵一年,預計還將有10名開發人員加入公司,以進一步加快開發進程。

Rikkeisoft人工智能部門將在Oraichain人工智能平台上開發人工智能API。例如:語音轉文本、文本轉語音、光學字符識別(OCR)等。Rikkeisoft人工智能部門還將為開發者舉辦人工智能競賽,以促進Oraichain人工智能平台的發展,並幫助建立一個真正有競爭力的人工智能API生態系統。Rikkeisoft日本辦事處將幫助Oraichain探索與日本各地人工智能和區塊鏈公司合作的機會。

據報告顯示,截至2024年,全球區塊鏈市場規模預計將以29%的年復合增長率(CAGR)增長至80.7149億美元,人工智能服務需求預計。Oraichain旨在開發產品和服務,以充分釋放人工智能和區塊鏈潛力。

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區塊鏈

天擇集團-疫情衝擊美國數位貨幣戰場

現在全世界幾乎是傾力對抗COVID-19(新冠肺炎),就連新科技也輪番用上,區塊鏈當然也不例外,目前正整合到醫療保健服務和食物供應鏈,以特殊手法協助政府機構防疫以及復甦經濟。

據CoinTelegraph報導,區塊鏈平台可以快速透明的監控流行病物質傳播、物資捐贈和救災情況,舉凡數位身分和接觸史追蹤App都可以在區塊鏈建立以便抗疫。

疫情期間格外需要正確資訊,區塊鏈可確保醫療資料的可靠度、透明度和安全性,避免遭到有心人士竄改。以區塊鏈為基礎的全球流行病地圖可追蹤病毒的擴散情況、確診民眾數量和康復民眾數量。

打破以往央行負責印鈔票的印象,隨著行動裝置的普及與區塊鏈技術的發展,各國開始研擬推行「數位化」法定貨幣。這些央行數位貨幣和現金一樣擁有交易功能、法定償還性質,但不再以實體的形式存在,可進行更有效透明的金流追蹤,也有利於政府直接管控、施行貨幣政策。

自2018年以來,美中經歷了以關稅為主要籌碼的貿易戰,在2019年美國更啟動了多項針對陸企的出口禁令、昇華成第二輪G2科技戰。時序來到2020年,美國先後宣布限制陸企在美國掛牌上市、取消香港特殊經貿地位,聚焦金融戰的態勢愈發明顯。而數位貨幣象徵未來金融科技的主要交易代幣,可能牽動總體貿易市場,無可避免地成為了美中角力的第三輪新戰場。

醫療保險給付管理亦可透過區塊鏈和智慧合約來履行,比方以區塊鏈為基礎的分散式支付法,以虛擬貨幣取代現金,可避免現金傳播病毒,況且虛擬貨幣支付極為快速,幾秒鐘內即可完成跨國交易。

區塊鏈也可以在物資捐增做出貢獻,提高透明度,包括追蹤資金來源以及確保捐款用於正途。

由於疫情嚴重衝擊全球經濟,區塊鏈可望以代幣經濟(Tokenization)來復甦經濟,讓民眾以少量金額進行投資。

美國:美元地位恐受威脅,研議數位美元發行計畫

美元從二次大戰以來,就成為國際間最重要的交易貨幣。根據國際貨幣基金組織(IMF)2019年第四季統計,美元占全球主要儲備貨幣交易比重60%,歐元20.5%,而人民幣僅2%。然而,隨著各國研擬發行自己的數位貨幣,當未來國際間的交易能跳過美元,擁有更快速便利的結算方式,美元的國際霸權地位將可能被撼動。

對此,美國也展開了數位美元的推行動作。在2020年4月,針對新冠肺炎疫情所推出的紓困方案,將數位美元納入草案的研議範圍。其初步構想是民眾可以在身為中央銀行的聯準會(FED)開立數位錢包帳戶,而FED無需經過實體銀行即可將新發行的數位美元匯入民眾帳戶,且每一筆消費紀錄皆可追蹤管理。惟該構想僅是採用集中式管理的中心化帳本,僅為單純的「債務註記」,與未來可全球流通的數位貨幣仍有一段距離。

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人工智慧

天擇集團-日本這家公司用比特幣付薪水,如何讓員工認識虛擬貨幣?

虛擬貨幣的應用越來越多元,除了許多商家已經開始接受比特幣付款,甚至日本網路公司GMO網路集團也在本月宣布,從明年開始將開放員工選擇接收比特幣薪水,「這是了解虛擬貨幣的第一步。」GMO發言人說。

幣科技(CoolBitX)創辦人歐仕邁指出,加密貨幣產業還有幾個核心問題需要被解決,包括資安、信心、與良好使用者經驗,目前庫幣研發的「Sygna Bridge」系統已獲認可,預計四年內有望成為虛擬貨幣界的「SWIFT」系統,確保交易安全。

歐仕邁今天出席源鉑資本2019年秋冬策略展望會時指出,過去金融市場秩序,都是建立在完整的法規下,投資受到保障,投資人才會有信心把資金投入產業,但過去虛擬貨幣交易所,如果發生什麼問題,民眾難有方法取得保障,最近聯合國的旗下國際防制洗錢金融行動工作組織(FATF),有意讓全球金融法規達到一致標準,對業者而言,不管是股市業者、銀行業者、或是虛擬貨幣交易業者,都要合規合法。

而庫幣科技推出的「Sygna」符合 FATF所公布的針對加密貨幣產業的正式建議,在進行虛擬貨幣轉帳時,要跟交易對象,互換最終受益人的資料,這當中技術有些挑戰,包括要能夠提供全球虛擬資產服務供應商(VASP),快速安全交換合規資料訊息。

歐仕邁說,目前「Sygna」已獲亞洲十家指標性加密貨幣交易所共同簽署合作意向書(MOU),包括台灣、日本、韓國等知名交易所。預計明年可成為亞洲加密貨幣合規解決方案領頭羊,並期望四年內可成為全球加密貨幣產業的交易結清平台。

進軍虛擬貨幣,還要打造「新世代礦場」

事實上,GMO網路集團從今年五月開始就積極投入比特幣交易業務,目前旗下擁有交易平台「GMO Coin」,開放用戶在手機與電腦上進行虛擬貨幣交易。

目前,GMO Coin交易包括比特幣、比特幣現金、以太幣、萊特幣等虛擬貨幣種類,也計畫在2018上半年開啟「比特幣挖礦(Bitcoin mining)」業務,打算在北歐經營一個利用風力、地熱、水力等再生能源、半導體晶片技術驅動的「新世代比特幣礦場」,聲稱可以用更低的耗能、更高端的技術提升挖礦效率。

實際使用,才能提高理解

總部位於日本東京的網路公司「GMO網路集團(GMO Internet Group)」,主要經營線上廣告、金融理財業務,今年五月也開始進軍虛擬貨幣領域,目前旗下擁有一個比特幣交易平台「GMO Coin」。

「如果員工想要,可以開始用比特幣接收薪水。」GMO網路集團本月宣布從明年二月開始,將開始用比特幣支付日本員工部分薪水。比特幣支付薪水的比例可以從最少一萬日圓,到最多10萬日圓(約2.7萬新台幣)。「 我們希望透過實際使用虛擬貨幣,來提高對虛擬貨幣的理解程度。 」GMO發言人談到,加密貨幣將演變成未來「新全球性貨幣」,是GMO集團所相信的未來,因此從內部員工開始推廣比特幣使用將是重要的一步。

員工仍可以選擇接收日圓薪資,但GMO為了鼓勵員工接觸虛擬貨幣,會向選擇比特幣薪水的員工額外提供10%的薪資獎勵。目前,4千名日本GMO的員工都擁有這項選擇權。

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人工智慧

天擇集團-自駕車中的AI應用,台積電為蘋果研發自駕晶片的傳言四起

監測車輛狀況

最具前景的維護類型是預測性維護。其定義如下:「預測性維護利用監測和預測模型來確定機器狀況,並預測可能發生的故障以及何時發生。」它嘗試預測未來的問題,而不是已然存在的問題。從這方面來看,預測性維護可以節省大量的時間和金錢。包括監督學習和無監督學習都可用於預測性維護。其演算法能夠根據機載和機外數據來做出預測性維護的決策。用於該任務的機器學習演算法屬於分類演算法,例如邏輯迴歸、支援向量機以及隨機森林演算法等。

收集車險資料

來自車輛的數據記錄可以包含有關駕駛員行為的資訊,而且這些數據可以用來分析交通事故,也可用於處理車險理賠。所有這些都有助於降低汽車保險的保費,因為具有更加確定的安全性與保證。對於全自動駕駛車輛來說,賠償責任將從乘客(不再是駕駛人)轉移到製造商。而對半自動駕駛車輛來說,駕駛人仍可能承擔一部份責任。

要證明這一類的情況將越來越依賴於車輛AI系統所擷取到的智慧數據。來自所有感測器的數據會產生巨量的資訊,隨時保存所有數據可能不切實際,但是保存相關數據的快照,似乎是獲得證據的折衷方法,這些證據可用於特定交通事件的事後分析。這種方法類似於黑盒子保存數據的方法,可以在發生碰撞事故後根據其中的數據進行分析。

感測器數據處理

自動駕駛車輛在運行期間,無數的感測器為車輛的中央電腦提供了數據,包括道路資訊、道路上出現的其他車輛資訊,以及如同人類感知般地偵測到任何障礙物的資訊。有些感測器甚至可以提供比普通人更好的感知能力,但要做到這一點就需要智慧演算法,用於理解即時產生的數據串流。

智慧演算法的主要任務之一是檢測並辨識車輛前方和周圍的物體。人工神經網路(ANN)是用於該任務的典型演算法,也稱為深度學習,因為神經網路包含許多層級,而每個層級又包含許多節點。圖2顯示了這種深度神經網路,不過在實際的神經網路中,其節點數和層數可能更多。

為了分類物體,視訊輸入分析採用機器學習演算法以及最可行的神經網路。由於我們有多個不同類型的感測器,因而必須為每個感測器配備專用的硬體/軟體模組。這種方法允許平行處理數據,因此可以更快做出決策。每個感測器單元都可以利用不同的AI演算法,然後將其結果傳達給其它單元或中央處理電腦。

路徑規劃

路徑規劃對於最佳化車輛行駛軌跡並產生更好的交通模式非常重要。它有助於降低延遲並避免道路擁堵。對於AI演算法來說,規劃也是一項非常適合它的任務。因為這是一項動態任務,可以考慮到很多因素,並在執行路徑時解決最佳化問題。路徑規劃的定義如下:「路徑規劃讓自動駕駛車輛能夠找到從A點到B點之間最安全、最便捷、最經濟的路線,它利用以往的駕駛經驗協助AI系統在未來作出更準確的決策。」

路徑執行

路徑規劃好之後,車輛就可以透過檢測物體、行人、自行車和交通號誌來掌握道路狀況,透過導航到達目的地。目標檢測演算法是AI社群的主要關注點,因為它能夠實現仿人類行為。而當道路情況不同或天氣條件變化時,挑戰就來了。許多測試車輛發生事故都是由於模擬環境與現實環境的條件不同,而AI軟體若接收到未知數據,很可能會做出無法預測的反應。

蘋果旗下的泰坦計劃(Project Titan)被認為專注於開發促進自駕車技術,但據其他報導指出,蘋果也可能開發自己的車。

《電子時報》9 日報導,蘋果正與台積電合作開發自駕晶片技術。兩家公司計畫在美國建立工廠以生產「蘋果汽車」晶片,目前正與車用電子供應鏈的上下游供應商協商。《電子時報》補充指出,「蘋果汽車類似特斯拉自駕系統」,但並沒有進一步詳述這意味什麼。

《電子時報》的蘋果資訊有好壞參半的紀錄。儘管供應鏈報導通常站得住腳,但報導蘋果未來計畫時遭遇許多失誤。因此應對此報導抱持懷疑與保留態度。

蘋果分析師郭明錤先前預測,蘋果將從台積電採購自駕車晶片。郭認為,「蘋果汽車」可能會在 2023~2025 年首次亮相。此外,台積電仍在考慮在亞利桑那州建造晶片製造廠。《電子時報》有可能會將這些報告與蘋果自駕車的傳聞混為一談。

有關泰坦計畫的傳言多年來沒停過,儘管面臨發展方向改變和裁員等問題與困擾,但自駕系統開發似乎仍在繼續。8 日報導指出,蘋果已將自家自駕車團隊移轉至 AI 人工智慧與機器學習負責人部門。報導並指出,蘋果仍在決定到底是要推出自家汽車,還是為其他汽車製造商設計自駕系統,抑或發表與第三方汽車相容的售後套件。

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人工智慧

天擇集團-人工智慧領域專利的挑戰

整體挑戰

在人工智慧相關領域專利申請量遽增的情況下,有關可專利性、創造性、以及有效保護等實務問題也日見突顯;在全面加大創新保護力度的環境下,自2020年起,中國大陸最高院陸續推出一些司法解釋,國家知識產權局專利審查指南亦進一步修改,其中一些內容適應新興技術專利保護特點的需求,從體系上快速完善改進,發揮或提高專利制度對於新興技術發展的價值貢獻。另一方面,人工智慧創新成果專利化,因其技術的特點、各國審查規則不同,也實在需專利師 (專利代理師) 具有特定技術挖掘、分析撰寫、佈局策略的專業能力。

劉芳指出不僅專利申請面臨挑戰,專利審查也是如此。因為AI技術與半導技術一樣有摩爾定律,一樣有生命周期,因此申請人希望審查要快。但AI是新的技術、發展中的技術,審查人員面對大量的「新」技術申請,要快速了解、學習吸收也是很大的挑戰。

學習特性

人性是一個複雜、多樣、難以捉摸的人類特質,然而,在我們的生命經驗中,面對該無窮無境的人性多樣性,讓我們多數體會到有善良就會有邪惡,有光明就會有黑暗。

擬似人類的學習特性,強化人類對害怕「人類」的心情,轉移至一個類似人類的全新物種身上。說到底,有人工智慧便會有後面的創造者,以目前人工智慧發展的原理和技術,不太可能自行發展成一個失控的物種。 大家該害怕的是後面的創造者,創造者設計其人工智慧,讓他學習的東西為何,使用目的為何才是大家需要關心的目標。

AI技術之專利適格性最難克服

針對AI技術申請專利的問題,劉芳認為最重要的是搞清楚外在的表徵及內在的技術點,在搞清楚以後,日後在維權時如果出現問題,會比較容易拿捏。在技術外在表徵部分,通常是輸入海量資訊,然後出來讓人驚艷的結果。至於技術的內在表徵,劉芳將之分為兩部分,分別是軟體和硬體。軟體部分就是模型及模型的訓練,這一定是在後台操作的;而硬體的部分則是晶片結構,其中涉及算法的優化和指令集。這樣的技術在實現方面比較有難度,主要原因是「看不到」。另外一個更重要的問題是人工智慧技術的開發是分階段的,而日後在維權及訴訟上,會面對更大的困難。

在AI創新成果專利化的過程中,首先面臨的是專利申請的階段,這時候要決擇的是究竟要如何公開?公開到什麼程度?之後要面對的則是在公開及獲得授權後,要如何維權?接下來就是跨域跟進的問題。因為在不同國家地區的專利局,對AI技術審查都有不同的規定。美國USPTO除外,大陸國知局、歐洲IPO、以及日本JPO,對於AI技術審查都有專門的規格。

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人工智慧

天擇集團-來自於人工智慧的恐懼,自我意識發展可能危害人類?

人工智慧成為新世代最重要的科技發展之一,結合醫學、神經科學、機器人學和統計學等,更被預測未來人工智慧發展將可以取代人類工作,且精準度與穩定度都更高,但人工智慧加入仿生學、認知心理學後,也有不少人對人工智慧是否會發展自我意識以及轉而危害人類存疑。其實先前,Google及Alphabet執行長皮查伊(Sundar Pichai)就提醒,人工智慧應該要受到法規監管。

機器學習跟統計學的關係是很緊密的,機器學習裡面的演算法大多都是從經典的統計方法而來。像是各種回歸(Logistics)方法或是決策樹(Decision Tree)模型。

統計學從1749年開始發展,當時是用來表徵信息。研究人員使用統計學來表征國家的經濟水平以及表徵用於軍事用途的物質資源。隨後統計學的用途擴充到數據的分析及其組織。

到了1940年當時人們在描述用機器模仿人類的思想,人工智慧的名詞就開始出現了。在1946年之後,機器學習作為AI的分支,開始興起了另一門學派,這個學派的目標在於使機器不用透過程式的編輯和明確的接線進行自我學習來對目標求最佳解。

既然機器學習和人工智慧的起源這麼早,那大家在害怕什麼呢?

我認為應該是人類的心理,對於機器學習出現一種類似恐怖谷的心裏陰影。

恐怖谷理論(另名詭異谷,英語:Uncanny Valley;日語:不気味の谷現象)是一個關於人類對機器人和非人類物體的感覺的假設。它在1970年由日本機器人專家森政弘提出,但「恐怖谷」一詞由恩斯特·詹池於1906年的論文《恐怖谷心理學》中提出,而他的觀點被佛洛伊德在1919年的論文《恐怖谷》中闡述,因而成為著名理論。

由於,許多人工智慧的情境,像是電影或者小說,時常以人的模樣出現,使得大家對人工智慧的想像是一種新人類的存在,把自我的人性套用至人工智慧身上,從「擬似人」變成「人」,甚至是「超越人」。然而這樣的誤用,讓多數人對機器學習產生恐怖谷的心理現象。人類的各種複雜的決定可能來自於慾望的衝動、對生命的渴望、對生存的需求、地位的維護、追求自我的實現等,我們將之複雜的意象,直接投射在人工智慧的物件上,因此對其過於相似的特性,而感到排斥與害怕。

電影《機械公敵》的時空背景中,智慧型機器人被人類廣泛使用,而這些機器人雖然都受到著名的「機器人三定律」限制,但最終都被智慧中央控制系統薇琪控制開始傷害人類,而薇琪正是人工智慧系統,但在電影中她已經產生自己的意識並對人類規則提出了新的見解,因而開始控制人類、傷害人類。

電影中的這一幕,看起來有點科幻,其實離我們並不遠。皮查伊就在《金融時報》上發表評論,他指出,過去AI投入產業所帶來的進步非常大,但就如同汽車的自動駕駛技術等,相關技術的開發與應用發展必須要有法規規範,輔助科技不要反噬人類生活,讓AI技術在潛在危害與社會發展之間取得平衡。

如果大家都認為人工智慧同時擁有「人類」和「工具」的特質時,這種理解方式常常被科幻作家寫成「被人類過度奴役的人工智慧」這種題材,透過人工智慧的反撲譴責和懲罰人類;另外,其存在也讓我們對物件、工具們的定義產生模糊,反思自身人類如何透過身邊隨意創造出來的物件們(槍、椅、車等),濫用之和過度滿足單一慾望,對人工智慧的恐懼其實某部分也是害怕面對自我人性濫用的一面。

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人工智慧

天擇集團-美國AI的秘密武器及人工智慧隔離箱

人工智慧一詞在一九五五年被創造出來時,人類持續尋求增強大腦的方法已有數千年了。從中世紀機器人到人造神經網路,本書重點介紹了從西元前一千三百年到二○一八年間,人工智慧發展史上新奇和重要的實際觀念。不論是早期的自動機械,還是人工智慧程式失控對人類造成的威脅,針對人工智慧這個現今最熱門、最引人注目的科學議題,本書不僅討論科學和技術,也關注道德議題,圖文並茂地闡述了我們如何打造這種壯大自己、甚而超越人類的智慧形式。

美國《紐約時報》一篇以《美國人工智慧(AI)的秘密武器:中國人才》的報導指出,美國總統川普正限制中國大陸接觸美國先進研究,此舉在頂尖AI領域引發眾多企業和科學家擔憂,因為美國的大量突破性進展都來自大陸人的大腦。

美國保爾森研究所旗下智庫MacroPolo的新研究估計,享有盛譽的AI大會(神經信息處理系統進展大會)去年推廣的論文中,受過中國教育的研究者貢獻近1/3,比例超過任何其他國家。但其中大多數人居住在美國並為美國企業和高校工作。

研究顯示,大陸人才正幫助美國主導AI這個極具戰略意義的領域。如今他們擔心這種學生和專用人才流動行將結束。「犧牲國際學生無異於殺死下金蛋的鵝」,近來從約翰霍普金斯大學畢業的中國工程師麗莎·李說,「這終將摧毀美國的未來競爭力。」中國正大力吸引AI人才為本土企業和機構工作。美國警惕地注意到中國的科技雄心,但上述研究聯合作者希恩認為,廣泛阻截大陸人才的行為將破壞

美國在AI領域的領先地位,「這些是頂尖的中國人才,他們選擇為美國研究實驗室工作、教美國學生並幫助打造美企。若美國不再歡迎他們,北京將張開雙臂。」

有些科學家擔憂,一旦人工智慧變得夠聰明,這些智慧體可能會不斷地自我提升,進而對人類構成威脅。人工智慧成長失控的現象有時被稱為科技奇點(technological singularity)。當然,若存在這樣的人工智慧對人類來說可能極有價值,但其潛在風險也使研究人員開始思考如何構建人工智慧隔離箱(AI box),可在必要時限制或隔離此類智慧體。例如,此類智慧體會有硬體設備負責執行軟體程式,若使這些硬體無法連接到包括網際網路在內的任何通訊管道,也許就可充當虛擬監獄。或是將該軟體放在虛擬機器內的另一虛擬機器軟體上執行,以增加重重隔離。當然,完全的隔離一點意義也沒有,將妨礙我們從超級智能中學習新知,也會妨礙我們的觀測。

但是,如果超級人工智慧夠先進, 它會不會還是能透過不尋常的方式與外界或與負責守衛的各種人員聯繫(例如利用處理器冷卻風扇的速度變化產生摩斯密碼傳達訊息,或者使自己身價非凡,以至於可能有人想盜出隔離箱)? 也許這樣的智慧體極擅長動搖人心,懂得賄賂把守人員,誘使他們允許它與其他設備進行更多通訊或回覆。「賄賂」今日看來荒謬,但我們難以預料人工智慧將拿出什麼好東西,治療疾病、奇妙的發明、令人著迷的旋律,以及為人帶來旖旎浪漫、冒險刺激或溫馨幸福的多媒體視覺影像,統統都有可能。

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