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美軍陸戰隊一架MV-22魚鷹式(Osprey)傾斜旋翼飛機5日在澳洲昆士蘭省蕭瓦特灣(Shoalwater Bay)外海墜毀,造成3名陸戰隊員殉職。美國國防部官員表示,陸戰隊可能停飛整個MV-22機隊,以便進行安檢。

根據法新社報導,國防部官員表示,正在尋找選項,以便作全面的安全檢視,陸戰隊所屬的全部飛行隊都可能受影響而停飛。

失事的這架魚鷹機屬於陸戰隊第31遠征分隊,從「好人理查號」兩棲突擊艦(USS Bonhomme Richard)起飛,參加美澳聯合軍事演習,卻不幸墜毀於澳洲東部外海上。

日本新任防衛大臣小野寺五典7日對美軍駐日的魚鷹飛機持續執行飛航表達諸多關切,並要求美國於澳洲的意外後,暫時停飛駐日的魚鷹飛機。10日將有6架魚鷹機參與在北海道舉行的日美共同軍演,是否讓美軍魚鷹機參加,小野寺表示希望能與美軍協調。

自1991至2017年間,V-22共發生多起意外,和8宗嚴重墜機事故,共造成40人喪生。2000年4月,一架魚鷹飛機在實施夜間撤離演練時,墜毀於亞利桑那州,19名陸戰隊員罹難,為魚鷹機目前最嚴重飛安事故。

由於日本防衛省也將斥資30億美元採購17架魚鷹機,因此對這起事故高度關注。

如果你在想著今天下班要去哪吃晚餐、回到家後要準備洗衣服,那麼恭喜你,現在你已經在做決策上超越我們目前的所有 AI;柏克萊加大計算機科學教授 Stuart Russell 表示,「人類非常擅長在多個抽象的層面上做決策,這是一種被稱為分層決策的方式。」然而 AI 卻一直無法模仿這種決策模式。

儘管許多人都在盼望 AI 超越人類智慧,不過事實上,它們離人類的程度還相當遙遠。

人類可以根據抽象的概念訂定計畫,看見未來。據《Business Insider》報導,Russell 解釋,「想像一下,當你要到陌生的城市參加會議,你不用規畫走到機場門口的每一步路,只要按著指示行走就好,當你到達門口,想叫計程車時,也不用想像身體動作,『叫車』的念頭一浮現,身體就會動作了。」

情趣蛋同時,「情緒」也是協助我們快速因應狀況做出決策的重要關鍵,舉例來說,當人在野外看到熊時,被攻擊的可怕想像會讓人們感到恐懼,進而遠離該區域;然而 AI 沒有這樣的情緒,若非特定編寫程式標注熊的危險性,不然 AI 無法自然地將熊與牠可能造成的威脅做聯想。

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此外,看見一個未知的物體時,人們會利用自身智慧與對世界的認識,來弄清楚這個東西怎麼運作,據澳洲國家訊息與通訊研究院電腦學家 Toby Walsh 表示,這是所謂的常識推理;例如,我們看見的每把椅子可能都不太一樣,但當我們看到穩固支撐它的椅腳,以及高度合適的椅面,我們就會知道它是椅子。

然而這種基於經驗的判斷,工程師卻很難編寫進 AI 程式裡頭,要為 AI 編寫因果推理,會需要知道非常精確的細節,AI 才有辦法進行後續的推理,還需要大量數據來了解狀況。

另一項讓人類遠遠拋開 AI 的是,人類能夠運用自己的能力執行多樣化的任務,美國人工智慧協會會長 Thomas Dietterich 表示,AI 非常擅長執行特定任務,例如下棋、玩遊戲,但人類可以做到更廣泛的行為,「像金融、體育、養育子女、合作或打開包裝。」

Dietterich 指出,「沒有 AI 有辦法擁有如此廣泛的能力,特別是結合視覺、語言與物理操作的行為。」

Google 研究總監 Peter Norvig 表示,要讓 AI 追上人類智慧,最大的挑戰在於感官能力,他認為當 AI 能夠良好地感知周遭時,它們的推理能力也會隨之上升,「比起被動地觀察旁人挑選的材料進行學習,如果 AI 能持續感知周遭、與世界互動,推理能力就會隨之改善。」

人類在童年時,有多種方法來認識這個世界,例如可能有老師或爸媽指著車子,跟你解釋這是什麼,這種方法與目前訓練 AI 的方式相仿;但許多學習不是這麼直白的,有許多部份是以學習到的知識做推論,進而得出更多結果,但這部份是當今 AI 缺少的學習模式。

Google AI 研究員 Samy Bengio 透露,每次 AI 要學習不同任務,都得從頭開始,但這麼做非常花時間,而且未來的智慧機器人,必須要能在親自動手做之前就學會才行。

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「我們必須花更多功夫鑽研連續性學習,讓我們不用每有一份新數據或演算法時,都要從頭開始構思模型。」Bengio表示,「要完成這項艱困的任務,肯定會需要很長一段時間。」原文詳見:

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