人工智慧的突飛猛進

AI人工智慧在這近十年間一直不斷發展，從基礎的電腦應用程式進行學習，建構基礎認知，並趨近類似人類的能力，如推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等等，目前AI人工智慧在科技發展中也有了初步的成果，在影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等已經到了超越人類的水準，如2015年10月人工智慧AlphaGO在圍棋對戰中打敗職業棋士就是一例，藉由以萬計盤的自我對弈數進行學習強化，兩年後打敗世界第一棋士。

(但也因為沒辦法棋逢敵手所以退休了)

目前的人工智慧在電腦領域有較廣泛的發揮，在機器人、控制系統、仿真系統中已可應用，演繹、推理跟解決問題上有明顯的進步，例如目前已經應用在產品前置設計及模擬使用情境的數位孿生。雖然可以由學習強化能力，但目前的AI還沒有那麼精密的思考能力，要能達到人類的思考程度並能執行應用，還有很大的成長空間。

人類的極限

以目前的程式語言來說，大多還是人類思考後執行輸出，藉由一連串的語法跟語義組合成指令輸入電腦，並由電腦進行計算之後，依照指令執行動作。而針對不同的使用模式，開發出不同的程式語言，例如PHP專門顯示網頁、C語言作為作業系統的開發等等。這類型的程式語言，其編寫包含了排列組合、思考及計算等等諸多領域的知識，其複雜程度目前並沒有任何一個軟體或電腦能夠單獨運作並撰寫，要自動化有其難度，依舊需要各類型的設計工程師去進行思考計算及編寫，真要說有什麼限制，應該就是人類需要休息，沒有辦法24小時作業。

人工智慧成長的替代性？

一直以來都有人工智慧在未來將會取代人類的這個說法，尤其是工作。建立好指令，不會疲憊可隨時運作的機械手臂，只要給予充足電力，就能一直不間斷生產，這已經是目前部分工廠的實景。但對於需要耗費大量思考的程式編寫，人工智慧有辦法替代人類嗎？

Google旗下的AI公司DeepMind開發出一款名為AlphaCode的AI系統，能夠自主編寫軟體，並在Codeforces程式競賽的參加者中，取得排名前54%的成績。以自主研發系統來說，有這樣的成績確實讓人驚艷，在研究上有著明顯的進展，未來可能輔佐工程師編寫程式，或降低未來編寫程式的門檻，但距離能夠像工程師一樣的編寫程式水準還遠遠不及。

原因是Codeforces本身的參賽門檻不高，許多參賽者是剛入門的大學生或高中生，稍加訓練即可超越AlphaCode的程度。雖然AI能夠藉由大量學習而快速進步，但目前人類工程師扮演的角色太過複雜，除了撰寫程式的大量思考及各領域的涉略以外，也需要承擔工作的責任，在無法做出決策的狀況下，即使是未來，人工智慧也無法完全勝任工程師的任務。

AI是否比人類聰明，在某些層面或是未來還有待驗證，可能未來的某一天人工智慧成長到足夠聰明能夠撰寫程式協助人類工作，但最終的修正決策依舊在人類身上。科技高度成長的同時，如何能夠讓AI適性適宜的協助應用，並幫助人類工作及生活，才是現今數位化時代，科技發展的最大目標。

內文資料來源：

維基百科-AlphaGO

維基百科-人工智慧

AlphaCode參賽寫程式

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