有溫度的AI科技——專訪台大資訊系許永真教授 精選

2018.08.11   許永真|國立臺灣大學 資訊工程學系 教授;助編孔維國整理
刊載於專欄 專題報導

 

編按:台大資訊工程系許永真教授已鑽研人工智慧(AI)領域超過30年,《女科技人電子報》團隊很榮幸有機會透過遠距視訊的方式,專訪目前人在美國的許教授,邀請她與讀者們分享一路走來的初衷,以及其研究專業對教養子女的影響。

對於AI領域的觀察

我在台灣資訊科技剛萌芽的時候進入這個領域,當年大多數的人不知道資訊到底是什麼,我也不例外。那時大家的第一志願是電機系,可是我高三時因緣際會看到電腦的展示,覺得這個機器實在太神奇了,很想要了解它,因此選擇了資訊系,從此樂在其中。

之所以一直在AI領域打滾,就是因為AI充滿多元性。AI本質上是跨領域的研究,探討機器與人的多項議題,因此有認知科學家、心理學家、資訊科學家、數學家、軟體工程師…等不同領域的學者參與,往往每個人看待AI的角度不一樣。

我當年第一次接觸到古典AI,發現電腦不只可以用來做計算、還能進行自動推理,讓我相當震撼。我滿希望電腦能協助人類做一些很有難度的事情,而不只被當成加速器、或自動執行不怕重複工作的機器。所以我是從設計輔助人類工具的角度來看AI,比較不跟著流行選擇研究主題,也不參加AI與人競賽。我認為,競賽可以是檢驗AI 是否夠厲害的手段,但是AI不應該以擊敗人類為目的。

AI的發展起起伏伏,但長期來看一直在往前推進,總是有好的東西產生出來。長期進行AI研究者有個有趣的觀察,就是當某個問題或方法不再神秘、眾人皆知的時候,很多人就會認為它不再是AI了!所以AI的成功就等於是AI的滅亡,因為假如所有的問題都不再神秘,我們都知道具體的演算法,AI的問題就解完了。雖然,那一天還不知多遙遠,我們還有很多難題需要解決,不用把AI看得那麼神秘,擔心它好像隨時要取代人類。其實,只要我們了解它背後運作原理,就不用害怕。

我並不否認AI可能會變得比人類強大,但AI不是獨立存在,它也只是整個科技的一個環節它。人類對任何科技發展都需有戒心,不要讓它失控,這是我們科技人都應有的認知。設計任何一種技術,都要評估它對人類的影響,考慮到它的設計不會傷害人類。所以對於科技倫理的關注或規範,絕對是必要,但我們不需要空緊張,光是擔心是沒有意義的。



人類學習與機器學習的差異

比較人類學習與機器學習很有趣,兩者有互相影響。我很早就進行機器學習研究項目,可是我帶孩子的時候有一個很深的體會:人的學習真的是太神奇了!舉個簡單的例子,今天如果帶小孩去動物園,看到一隻斑馬,你跟小孩介紹說那個是斑馬,說實話你只需要給孩子看過一隻,他下次看到第二隻的時候就會認得那是斑馬。可是現在的機器學習往往需要好幾百、好幾千、好幾萬個範例,才能學會一個新概念。目前機器學習的認知和人類學習的認知機構很不一樣,正因為我有機會觀察小孩的學習,也有機會觀察機器的學習,我越來越深信人的能力跟機器的能力不一樣,需要互補。所以我近年來關注於如何讓人跟機器合作,希望達到一加一大於二,讓人類做得吃力、機器做得辛苦的事情,透過彼此合作而產生很好的結果。

比方說,目前電腦人臉辨識能力比許多人強,但情緒辨識能力還不足。我還無法解釋給電腦為什麼可以感覺到一個人不開心。因為人類感覺一個人開不開心,抓到的訊息不只是他講的話,也可能從他的表情、他的動作得知。就像是母親看到平常活潑調皮、蹦蹦跳跳的小孩,今天卻乖乖的坐在角落唸書,媽媽直覺孩子哪裡不對勁,可是電腦難以發現他不開心。

人對於事物意義的解讀也比電腦強很多,只是我們現在還無法解釋人類怎麼做到的。人們的常識(common sense knowledge),可能因為太習以為常了,往往沒有被特別用文字紀錄下來。這些缺乏紀錄、無法量測的資訊,就很難帶入AI系統。人類擁有驚人的推理能力,怎麼從看到a就能推導到b,甚至不需要百分之百成立的邏輯。擁有足夠推理能力的人,不用過度擔心被電腦取代。



AI的專業背景對教養子女的影響

我覺得也許學習AI對我在養育小孩的哲學上有一些影響,機器學習是將很多的例子輸入AI系統,而不是直接輸入規則,所以我在教導小孩的時候,也會用類似的方法,我會先設立一些目標,讓小孩自己去想如何做到,讓他自己試試想到的方法,只有當他不知道要怎麼做的時候才會給提示,所以我較少用命令或教導一二三步驟等寫程式的方式帶他。

雖然這樣教可能會比較沒效率,所以我很佩服我媽媽用這種開導方式。例如,如果不希望孩子做某件行為的時候,多數家長會用命令的方式說「不准做」,但我媽媽會用講道理的,有時講半個鐘頭、一個鐘頭,甚至要重複好幾次。她要求我們罰站在那裡想道理,直到自己能接受、能懂為止。我媽媽是學法律的,所以她的邏輯很強,所以這也是讓我們從小學習因果關係的思考,而不只看最後的結果。



有溫度的AI科技——陪伴玩偶計畫

陪伴玩偶計畫並不是我一開始就設定要做的東西,我研究促進人與機器的合作,如果科技可以幫助人與人之間的溝通或相處,我覺得滿好的。幾年來,我和設計專長的老師合開一個課程,由課程合作廠商出一些待解決的問題,讓學生一起來尋求解決方案。廠商一開始提出的問題是:現代孩子花太多時間在3C產品上,希望想方法來降低 screen time。

但深入訪談使用者後,卻發現了一個更有趣的問題:都會區幾乎都是雙薪小家庭,家長每天早上要叫智齡孩子起床、梳洗、換衣服、吃早餐、與孩子一起出門上學、再去上班,這種時間壓力讓每天都像戰場一樣。當家長自己快遲到了,絕對不可能好好跟孩子講道理,多數是用催的。可是當父母親用急促的語調,小孩的情緒很容易受影響,就更不容易配合。所以我們把玩偶設定為導引的角色,它平常陪伴小孩,就像是朋友。透過前一天孩子與家長一起討論隔天的任務,一起紀錄在玩偶上面。

我們最後設計出可愛小兔子玩偶,上面有五個圖騰,比如牙刷就代表要去刷牙,孩子完成每項工作後主動跟小兔子回報。雖然目前系統沒有防弊設計,但其實可以用數據來分析,小孩花的時間、前後順序有沒有問題。經過一段時間學習,孩子可以練習自我管理,而漸漸不需要依賴小兔子玩偶。

這個計畫由一位碩士班男生負責軟硬體技術端、一位博士班的女生負責設計與使用者端。工程師能悉心瞭解使用者的痛苦與需求,設計師能耐心學習技術的能力與限制,雙方充分溝通、深度合作,產出一個良好的跨領域研究成果。實驗過程中,小兔子玩偶讓每個受測家庭帶回去一個禮拜,共做了五個家庭,當一週結束要還回玩偶的時候,孩子都依依不捨,家長都問哪裡能買。可惜這項計畫原負責學生畢業後,沒有適當學生接手,暫時停頓。也許是因為男女生感興趣的主題是不一樣的,這種有溫度的設計多數男生興趣缺缺。我自己不是生意人,但並不排斥有人有興趣將這種設計商品化。我認為好的科技要從昂貴、只有少數人用得起的場域,慢慢走進大眾的生活,我們應該要花力氣思考如何做到這點。


給過去的自己與新手父母的建議

許多科技人從小都很優秀,做什麼事情都很有一套學習方法、做事方法。但我必須承認帶小孩給我好大好大的挫折,因為發現這完全不是一個我可以事先規劃好,照著我的規劃一步一步來的事情,我希望自己不是很高壓的父母,但有些事情跟我預期的會完全不一樣。所以對於科技人或品學兼優的父母,帶小孩的過程中不要一直想怎麼樣是對的、是錯的,因為如果你一直給自己打分數的話,永遠拿不到一百分。

帶小孩要花時間,所以工作無法全力以赴;要工作,帶小孩也無法全力以赴。看到有些全職媽媽的朋友,和有老婆做為後盾的男同事,覺得自己兩邊都不夠完美。所以不要太嚴苛的來評判自己這件事做得好不好,一定要努力的把完美主義丟掉。當然我也希望把小孩帶好、工作有進展,所以我們在這裡唯一能做到的是不要去看一百分,而是把大原則抓住、把重要的事情抓住,那有些小事情就要let it go、放得下。什麼是大事、什麼是小事,我們可以自己拿捏,不要太在意別人的想法。

基本上不要去跟別人家比,也不要聽太多別人的建議,別人的好意我們接受,但是不要太放在心上。我也花了很多時間看教養書,參加一些媽媽們的聚會,那是有幫助的,因為大家都有相似的問題。當然每個小孩都是獨特的,每個小孩都有他獨特的行為表現和需求。我覺得人很奇怪,媽媽跟小孩都有個特別的頻道,有些事情只有媽媽會捕捉得到,所以要相信媽媽的直覺,不需要太擔心,不要浪費太多力氣擔心這個擔心那個,享受跟小孩在一起的時光,當媽媽自己的心情比較放鬆的時候,小孩就變得很好帶。

這也是為什麼我們設計小兔子的時候,媽媽就好像可以放手,其實媽媽並不是不用做這件事,而是她透過小兔子可以比較客觀的來看這件事。比如說小孩忘了什麼事情,小兔子會說一些提醒的句子叮嚀他。當媽媽站在客觀的角度、比較冷靜的時候,就會自動把一些負面情緒的語句移除。所以當我很生氣的時候,我會提醒自己先冷靜下來,想一想該怎麼處理這件事,往往能會選一個合理或比較好的方法,如果當場處理的時候,可能事情會越演越烈。

那如果家長罵完孩子才發現自己有錯,要不要承認錯誤?很多專家有不同的說法。有位學心理的朋友說我們一定要承認錯誤,可是如果你一天到晚都說「我搞錯了」那對小孩也不太好,因為他希望媽媽是可信任的。所以當你發現錯誤的時候要找對時機,比如在睡前跟小孩討論,讓你自己跟小孩都有機會用討論的方式提出觀點,在適當的時候,該道歉要道歉。我覺得這是個滿好的、可執行的建議,否則有時候我們不小心做了一些錯事其實會很內疚,那內疚的感覺不好。這個建議對我很有幫助,因為我們希望小孩將來明辨是非,而不是聽父母的高壓統治。至少我自己到目前為止頗感欣慰的是跟小孩的溝通管道很好,很多事情都還可以跟他們好好的溝通討論。

最後,很多父母親帶小孩的時候,會去嘮叨或一直提醒,就是想讓小孩少走一些冤枉路,可是人的成長如果像電腦下指令就照著做,或許也不太好。也許大自然就是設計要每個人自己走一遍,即使我最後學到的課題跟別人一樣,但過程中一定還是有不一樣的地方,每個人的學習路徑都可以不一樣,媽媽不用太執著,學會放輕鬆。

15178 最後修改於 %2018.%08.%15
此分類更多內容: