人類智慧真正優於AI人工智慧之處為何？─科技與智慧（30）
作者：陳華夫
我探討「智慧」近50多年，但都如維基百科所說的，是從神話、哲學、宗教、教育、心理學的理論探討，無法做實證研究（Evidence-based research，EBR）─即用系統化而且透明的方式來使用以往智慧的研究成果，以形成新的研究─的探討。
但當「ZenGo 7」、「Leelazero」、及「Katrain」等AI人工智慧電腦圍棋軟體可以輕易從網路上下載後，就首此可以做智慧的實證研究探討。因為這些AI人工智慧軟體都可以擊敗人類的職業九段世界冠軍，所以，從表面上看，AI人工智慧一定高於人類智慧。
（圖片來源：陳華夫）
但是，經過我和AI電腦圍棋Katrain 九段對弈了上百局的實證研究後，我就能掌握了Katrain 九段的系統性缺點，能夠有系統、屢屢的戰勝它，懂得圍棋的讀者可以參考我的視頻：「現代流5原則對戰職業九段,9P系列（17─100）─ 陳華夫持白「Katrain 9段」錯誤做劫而打了120手劫爭而敗了4目半」，及現代流5原則對戰職業九段,9P系列（18─100）─ 陳華夫持白「Katrain 9段」錯打3個劫爭狂輸25目半，就能理解我的所言不假。
底下我就總結我屢屢擊敗Katrain 九段的經驗，得出人類智慧優於AI人工智慧的地方有三：
1）AI人工智慧的「演算法」（algorithm）是規則性的（rule-based），而規則是歸納事實數據而構建起來的。但人類的智慧思考是理論性的（theory based），而理論卻由抽象的概念所建構。因為理論可以解釋由經驗觀察得出的規則，所以，理論是高「規則」一個檔次。約書亞．班吉歐（Yoshua Bengio）是加拿大計算機科學家，因人工神經網絡和深度學習領域的研究而聞名，他就說，AI人工智慧的深度學習只能學習到初淺的統計規則，無法形成高層次的抽象的概念，遑論建構可以解釋各種規則的理論（按：理論又稱「學說」，指人類對自然、社會現象，按照已有的實證知識、經驗、事實、法則、認知以及經過驗證的假說，或是經由一般化與演繹推理等等的方法，進行合乎邏輯的推論性總結。理論也可以簡單的說，是一種由「前提」產生「結論」的推理）。
既然AI人工智慧的「演算法」（algorithm）只能建構規則，而人類卻可建構解釋規則的理論。所以，在此點，人類智慧優於AI人工智慧。其證據就在，如上所述，我以研究圍棋多年就發展出圍棋理論：現代流5原則，能屢屢擊敗Katrain 九段的AI人工智慧的「演算法」（algorithm）。（詳細，見拙文什麼是「思考」？如何「洞識」？何謂「思想家」？─開悟的本質（2）
2）人類智慧可以處理複雜關聯的問題，例如，電磁學中的馬克士威方程組（Maxwell's equations）是一組4個「聯立」偏微分向量方程式（詳見我的視頻：「科學方法學物理與人工智慧（7/40）─解電磁學的Maxwell方程式」)，若求解其中單個偏微分向量方程式，並非十分困難，但若求解「4個聯立偏微分方向量程式」就成了超級難題，需要求助人類的高級智慧，才能解決。
而Katrain 九段在圍棋局部的攻殺，計算深遠，超乎人類。但它的AI人工智慧卻有系統性的缺陷，而屢屢敗於我的高級圍棋策略：如「棄子戰術」、「埋伏餘味」、及「劫爭」等。這是因為Katrain 九段的演算法(algorithm)只能有效的處理局部的利益得失，而對犧牲局部利益，在他處卻獲利的計算，例如，Katrain 九段碰到蓄意先在正面衝突中失利，而引誘敵它深入陷阱後，再殲滅它的迂迴戰略，就計算失靈，束手無策了。也就是說，它無法處理兩三個地方的「聯立」利益。因為這需要較高一級的顧全大局之智慧，而AI人工智慧的演算法無法發展出如此長遠的「大局觀」。在此點，人類智慧優於AI人工智慧。
3） AI人工智慧缺乏從失敗中改進的反省能力。例如，當我利用Katrain 九段的系統性缺陷，屢屢擊敗它時，它卻無法吸取失敗的教訓，反敗為勝。而人類智慧若被「確認偏誤」 (confirmation bias)─即無視相左的證據，盲目擁護自己既有的觀點─所蒙蔽時，也無法吸取失敗的教訓，反敗為勝。但還好，人類（如我）通常是可以克服「確認偏誤」。所以，在吸取失敗的教訓，反敗為勝這點上，人類智慧優於AI人工智慧。（見拙文如何正確的戰勝AI電腦圍棋「Katrain 9段」?─圍棋本質（9））
結論：
AI人工智慧不如人類智慧的地方有三點：（1）它的「演算法」（algorithm）只能建構規則，而人類卻可建構解釋規則的理論。（2）它無法處理兩三個地方的「聯立」利益，這需要長遠的「大局觀」。（3）它無法吸取失敗的教訓，反敗為勝。
請看本文的視頻版：「陳華夫專欄」視頻版之26 ─人類智慧真正優於AI人工智慧之處為何？─科技與智慧（30）
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