历经疫情的震荡与回缓，两厅院之前中断的「好哲凳」系列讲座终于重新启动，于10月8日造访了台北市的丽山高中，由张智皓、朱家安两位讲师与同学分享「AI值得我们担心吗？」面对从网路社群媒体到现实生活处处可接触到的AI，讲师们透过生活中的范例让同学领会AI的构成方式与运作逻辑，并指出其背后的伦理课题，以开放式的提问，引导同学重新思考人类的本质是什么，从而找到自己在科技社会自处的生活方式。
两位讲师透过生活中的范例让同学领会AI的构成方式与运作逻辑，并指出其背后的伦理课题，引导同学重新思考人类的本质是什么，从而找到自己在科技社会自处的生活方式。
近15年来，科技快速发展，镶嵌在当代社会网络之中的我们已经难以想像没有科技辅助的生活，AI（Artificial Intelligence）就是其中一个近年来紧密镶嵌在人们生活中的科技物。如果仔细检视生活的细节，我们很容易就会发现AI已经帮助我们解决很多问题，甚至反过来引导著我们思考，像是手机里面内建的辅助使用系统往往能够记忆使用者的使用习惯，甚至反过来形塑我们的行为和生活模式。本场讲座的两位讲师——张智皓、朱家安从生活切入讲题，引导高中生从自己的生活找到AI，进而理解AI与自身的关系。
AI，Artificial Intelligence，在台湾通常被译作人工智能，为什么是「智能」而不是「智慧」呢？张智皓从描述性与规范性概念来解释，也就是说，AI是在人类给定的架构下运作的科技物，它的「智能」是在一定的范围内运作的，并不能够超出既有的设定范围。
AI是如何成为AI的？
要探究AI技术的起源，就必须从艾伦．图灵（Alan Turing）说起。1950年，英国电脑科学家图灵提出了一个问题：「如何能够判断电脑有没有和人类一样的思考能力？」，并借由以下测试来寻求答案：安排一个人分别与电脑与真人聊天，如果受试者无法分辨自己的聊天对象是机器还是人类，就表示机器是有学习能力的。70年后的今天，这项简单的测试仍然有相当强的解释力。张智皓解释，其实这套测试体现了「功能理论」的哲学思维，也就是说如果电脑具有跟人类心智一样的功能，我们就可以根据功能主义的思考理路，将电脑等同于人类。
理解AI的起源后，张智皓进一步介绍AI的设计逻辑，主要可以从软体端和硬体著手。以软体端来说，可以透过规则两种技术来进行设计——规则基础与资料基础，前者指的是只需要建立规则，透过撰写程式来引导AI达成目标，后者则是以足够量的资料来喂养AI系统，系统会据此建立一套模型来达成目标。举例来说，如果要将一个公园仅开放给猫、狗进入，若在公园门口放一个AI系统，依据规则基础的逻辑，透过程式给定这个系统一些规则，就可让系统根据这些给定的程式来进行运算。而资料基础的逻辑是透过大量的照片来强化系统运作，例如让AI识别各种动物的照片，告诉它只有具有猫跟狗定义特征的动物能够进入，让AI能够达成预设目标。要架构上述的基础前，必须先掌握目标与达成目标的途径之间的关系，以上述例子来说，设计者要清楚猫跟狗以及其他不被允许进入公园的动物的特性，以便架构稳定的基础，也就是说当我们给AI一个目标，我们也需要铺排好达成这个目标的途径，不论是依据规则基础或资料基础的逻辑来进行设计。
