現在啟動人工智慧/機器學習研發不嫌遲

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Deep Blue 與 AlphaGo 有什麼不同？二者都是在人類智慧遊戲頂尖高手的程式，當然，圍棋比西洋棋難。Deep Blue 是西洋棋的專家系統 (expert system)；而 AlphaGo 是一般性的機器學習，圍棋只不過恰好是它第一個應用。

專家系統很容易迎頭趕上。Apple 有 Siri 之後，現在三星、HTC 也都有了。醫療診斷的專家系統在有些地方也上線了，誤診率比醫師低。但受限於法令和倫理，它的判斷只能讓醫師當參考。這樣的專家系統會如雨後春筍般的冒出，所需要的是應用的創意，技術的障礙並不高。

但是一般性的通用智慧難度比較高，這也是為什麼會有這麼多的入手方向－或者是學派－來競逐。現在的著手方向有一個是以人為師，就是 AlphaGo 使用神經網路的深度學習。將來那一個學派會勝出，還言之過早，這也是為什麼現在進入研發不為遲的原因。

我倒是開始想以後生活的意義。如果一般性的智慧可以接掌絕大部份的工作後，人的生命意義是什麼？貢獻社會？別鬧了，那是機器的工作！