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Everything(part 10)

圖片來源:Ars Electronica

看著「機器人」幫我打理好了一切,我深深認為,這世界實在沒有「人工智慧」不行,我是說最簡單的處理過程,一切知道你要的是什麼,什麼樣的功能你需要「升級」,你只需要問一下他們,他們就會找出你最適合的東西推薦給你,像是你最近看了這個品牌的介紹?那你是否要要試用一個星期?你說好,等到你完成試用的前一天,就會問你需要進階的服務?需要點選這裡付費,或者你可以參考其他類似的服務。所有的「訂閱」制都屬於這種人工在機器前挑選的「人工智慧」。



我對於現在的服務機制有感而發,我認為,如果我需要,我大概就會升級付費,畢竟這種服務是有後台人員幫你維護,給他們一點費用是合理的,可是審視我一年的訂閱費用高達將近五千元,甚至可能更高,就免不了想一想,我需要這些之後,是否可以讓這些「人工智慧」的服務退到其實根本沒有這麼多的維護?我是說,後台人員在幫忙整理你的數據資料,給你一些你要的細節,這些都是人工智慧加上人手的工作成果,你看到之後,幫助你瞭解你自己,這些人工智慧所完成的事項,其實前置人員沒有幫助很多。

請不要誤會我的意思,我不是說他們的地位不重要,我只是把人工智慧用最簡單的方式去解釋,電腦就是一種人工智慧,現在的電腦比起二戰時期,甚至 IBM 電腦時代都要快上許多,處理的機制還要複雜許多,那時候沒有所謂的多工,一次只能完成一個事項,像簡單的算數,我們電腦幾秒鐘就可以算出,過去的電腦還在「想」,所以那時候的人工智慧才會想得如此「發達」,甚至有可能反撲人類。


如果一切沒有電腦,靠著人工,你需要知道的資訊可能不會這麼快送達,你需要的各種服務都還在半路上。


然而,現在的人工智慧,其實都要歸功於電腦的人工智慧,再加上人類對於技術的改進與思考,才會讓現在的處理速度還跟得讓人類在處理那種在「處理」的進程。我是說,電腦加上人類的各自配合思考,然後再結合起來,你才看到現在的電腦是怎麼處理你的訂單,你的款項,你的訂閱機制與內容,然後配合你?

一切都是為你而走,因為這種服務最重要的就是了解你所想的,你要的,以及你所渴望的,只要能夠獲得你的「鑑賞」,你就有可能升級到完全屬於你的專屬特權,進而改變了你。大數據之下的種種分析,可以完成你要的細節內容,找到你的資訊,這一切的處理,不是來自前台的人,而是後台的人工智慧。

如果沒有他們,你的資料不會這麼快找到,尤其你又需要一份緊急文件,又必須及時找出來,這時候的人工智慧的幫助,呈現在你電腦螢幕前,往往就是你自發找的結果,而加上人去維護這樣的機制運作,如果你能仔細思考,大數據下的百萬叢集中,要撈到你這跟獨特的針,人的能力根本不可能完全做到,要幾百個,幾千位在一起思考你這個全身上下都有資料,你的這根針是位於哪裡?

因此,我們再來談現在的人工智慧機制吧!大數據叢集,你的資料位於你生活周遭,你所看到的,工作上需要高效率的處理水準,你上超市需要能夠得知你常用的東西是否還有庫存?或者你能夠知道你今天想吃的食材的產地是否安全?可不是靠著一張「貼紙」就可以說明,上百箱的貨物從各地運作來這裡,包括外地來的,空運進口的,都要一一查驗,經過電腦的處理速度,以及人員的一一核對,你終於發現你的「新鮮」原來都是這麼新鮮。

如果一切沒有電腦,靠著人工,你需要知道的資訊可能不會這麼快送達,你需要的各種服務都還在半路上,我們需要及時的資訊,就是需要人工智慧——電腦的處理機制——會比人工下來的智慧還要快上許多倍。

畢竟電腦的發明,就是為了處理當時多到不能再多的資料,只不過,我們要知道的當時訊息,不過就是一天能夠生產幾台車?什麼組裝區域需要改進?什麼樣的部分需要更動,統計下來的當時人工每一個水準,需要多少校對?而所有的資料群,組合起來的資料庫,算是「多」了!對比現在的更多的數據,簡直不能去比較,如果你去端想一間生產汽車的工廠,要你了解能夠出廠賣給客戶的車子,其良率有多少?你要怎麼知道——以最快的速度?

車子不是組裝了就可以賣了!很多工廠下來的品管要能夠知道這個產品的測試要符合一定的期待,就需要更多資料的檢驗:包括撞擊力道,碰撞強度,拉扯距離,什麼樣的方向處理等等,一輛汽車經過多少次的衝擊?可能以當時來說,大概最基本的測試就夠了!可是以現在來說,還要經過各大機關的檢驗加上認證,實際開上路,實際了解這輛車發生車禍的次數等等,在每一個「人工智慧」的背後,需要多少次的處理?

每一次要求都精進,所以資料才會越來越多,電腦處理基本的計算已經不夠,還要能夠分析,還要能夠比較,還要能夠找出最佳的可能性,現在的人工智慧,你可能認為如機器人般的神奇,但過去的人工智慧只要超越人類的思考就已經幾乎足夠。

因此,我現在所談的人工智慧,可不是用檯面上的字面上去定義。電腦的機制加上人類在處理的每一個生活上的速度,只會更要求越來越需要聽到自己的聲音,也就是量身訂做一個很接近自己風格的「專屬造型」,我是說人工智慧既然要求這麽精細,就一定可以完成某些你要訂做的事項,但又不會過於把你曝光,把一切攤在陽光下,因此,當我們在處理自己的人工智慧時,就會在自己的思考領域雕刻出一個自己的模型結構,也就是我們常說的虛擬你,也可以說是你的分身。而這種分身架構在你的數據庫資料中,就有幾萬筆以上的資料在一個如此龐大的資料庫當中,找出類似你要的「共鳴」,也就是類似的架構,所以我們的個人資料其實有大部分是重疊的。

如果你仔細看看你的推薦清單,只不過是根據你當時所注意到的,是你當時的興趣,YouTube 推薦給你的,其實你只要點選其中一個你看過的,你的「其他」通通都會找出來,可是我只是對這個內容,其這支影片有興趣,但其實根本不需要其他推薦,不過這種「共同」的聚集之後,我們就只能說,原來我們都是這麼「接近」,這也是熱門的一直會「熱門」的原因。

所以,我才要你去思考,你現在的「服務」,所需要提供的服務是否是真的需要某種機制去維護這樣的架構?人工的部分不在話下,不過我們進一步拆開思考,當我們交由電腦去處理雲端的機制,人所只要看看自己的「機房」是否還健在,我們所需要付費的價格就會少了很多,不過,想到當前的那種幾乎是由機器人去靠著手臂去挑你的唱片,然後放在黑膠播放機,播放你愛的那首歌,不免想想,這種由人工在前台的作業,機器人只是播送,我們人工代價算是高了些。

當然,我們很需要每一筆維護的費用,我們所提供的錢,不只是在增進我們的做事效率,同時也在改變我們的處理速度,所以才會這麼多的買斷式,變為訂閱式,只是因為人工在處理的這種機制需要更多方面的維護與保管,想一想,現在的時代講求一種人工智慧的精進服務,我們所一切需要的那種「機器人」的套裝服務,全都是由現在的每一個包裝下的產物,家庭保全需要全方面的升級?你需要安裝更多的監看服務,而這種服務不可以侵犯到隱私,但也必須能夠擋住外來或內在的攻擊,例如與其他第三方服務是否相容?

如果我們想要一個更安全的家,的確需要一個保全,只不過這種保全不是人類,而是人工處理下來的智慧,也就是我們前置人員的作業之中,與電腦的處理必須能夠達到天衣無縫,這也就是一開始提到的人工智慧,是一種合作下來的結果,也是必須要走的近一步原因。與其擔心他們會反撲我們,不如我們在處理這種人工階段之後,我們是怎麼改進智慧上的增進效率,還不置於發生火花,造成走火,然而,改進的方式,不是讓他們變得聰明,而是在學習的過程中,要知道我們是怎麼看待思考的近一步拆解?由於現在的資料比過去還多,因此,當資料被一層一層剝光時,我們要得到的每一資料就會越來越獨特,越來越不能想像。

而防堵這部分,其實沒有用。現在的電腦的智慧比我們想像得更加強大,資料在處理每一部分的精細程度也實在難以達陣,因此,這種延續下來的層疊資料,其實我們要煩惱的是,要拆開到哪裡就好,也就是我們在設計每一層之後,電腦的底線其實不需要那種無極限,而是只需要進一步延伸到我們是怎麼讓他們學到我們的「溝通」,而產生某種連結就可以,而這種連結是可以解釋我們的思考其實在大數據之下的那種地圖,我們的臉龐都這麼像!

也就是說,不需要設計「安全機制」,而是需要設計人工在處理智慧下的「開關按鈕」,而這種按鈕必須要以簡單的對應之下所達到的連結結構,不過,如果我們放大來看這種「開關」,所謂的二進位,其實也不太容易達成,因為機器人要處理每一個像是 0001011001010 之類的對應位元,就有更多的位元延續我們的思考,因此,也不能只看平面或立體,而是各種角度都要著手,而這就是難處。

我還真希望電腦少了解我一點,不過我接觸電腦越多,電腦越是挖掘我越深,甚至找出我十年前在想什麼(原來就是心理研究),不過在「處理」之下的相關交流之後,我也常了解人工智慧其實不單單只是人工而有的智慧結構,而就進一步來說,這種人工幫你選擇出來的智慧架構,或許很準,但也或許只是準了一半,這也就是我們還要進一步設計這種藍圖的原因,程式碼有限,所以能夠運用的類別也有限,太多的程式碼執行起來繁複,太少的程式碼沒有達到我們要的效果,在每一種層級的堆疊之下,你就看到你是怎麼處理人工智慧下的層層能力,與處理思想。

畢竟,電腦的限制有某一層限制,我也不太會說明,以前是人工加智慧的精髓,現在則是人工加智慧的濃縮,我們已經有解碼鑰匙,但要開到哪一層,你自己決定加上別人的先入為主的多層決定。

這也是服務都那麼「大同小異」的原因。

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未(續)

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